Agentic RAG 是传统检索增强生成（RAG）技术与AI智能体（Agent）自主能力相结合的一种进阶范式。它让RAG系统从一个遵循固定流程的“信息助手”，升级成了一个具备“大脑”、能够自主规划、决策并与多种工具交互的“智能调查员”。
下面的表格清晰地概括了它的核心特征，以及它与传统RAG的主要区别。
| 特征维度 | 🤖 传统RAG | 🧠 Agentic RAG |
|---|---|---|
| 核心流程 | 线性固定：检索 → 生成 | 动态规划：基于对问题的理解，自主规划并执行多步骤检索与验证流程 |
| 决策能力 | 无或基于静态规则 | 自主决策：能判断是否需要检索、选择哪个检索器、是否调用外部工具等 |
| 数据源灵活性 | 通常基于单一或固定的数据源/索引 | 多源融合：可灵活协调多个、不同类型的数据源和检索器（如向量数据库、知识图谱、API等） |
| 自我优化 | 通常不支持，检索结果不理想时难以自我修正 | 反思与修正：具备自我评估能力，会检查检索结果的质量，并在信息不足或不准时主动重新检索 |
| 工具使用 | 通常不支持 | 工具增强：可自主调用外部工具（如搜索引擎、计算器、代码解释器）来弥补自身的能力边界 |
🔄 Agentic RAG 如何工作
Agentic RAG 的核心在于将一个具有推理能力的“智能体”置于系统的中心。其工作流程可以概括为以下几步：
- 智能解析查询：系统接收到用户查询后，不再是直接检索，而是先由智能体进行分析。它可能会重写查询使其更精确，或将一个复杂问题分解成多个子问题。例如，对于“比较公司新品与竞品A、B的差异”这类问题，Agentic RAG 会将其拆解为“检索新品特性”、“检索竞品A特性”、“检索竞品B特性”等多个子任务。
- 规划与路由决策：针对分解后的任务，智能体会自主规划行动步骤，并决定使用哪个工具（检索器）来执行。这就像是项目经理为不同任务分配合适的专家，例如，将财务问题路由到财务数据库，将产品问题路由到内部知识库。
- 执行与多步检索：智能体根据规划，协调不同的工具（可能是多个检索器，甚至是网络搜索API）执行检索。这个过程通常是多轮迭代的，智能体会根据上一轮检索的结果，决定下一步要查找什么信息，直到它认为已经收集到足够全面的信息。
- 反思与生成：在获得所有相关信息后，智能体会评估信息的充分性和质量。如果发现信息之间存在矛盾或仍有缺口，它可能会触发重新检索。最后，它综合所有信息，生成一个全面、准确且连贯的最终答案。
🛠️ 两种典型的技术架构
在具体实现上，Agentic RAG 主要有两种架构模式：
- 单智能体架构：整个系统中只有一个核心智能体。这个智能体直接管理着所有可用的工具，包括多个不同的RAG检索管道、计算器、搜索API等。它需要独自负责整个复杂的规划、决策和执行过程。
- 多智能体架构：系统由一个顶层主管智能体和多个专属职能的智能体构成。例如，可以设立“企业内部知识检索Agent”、“客户数据检索Agent”和“互联网信息检索Agent”。顶层Agent负责接收用户查询，进行任务分解，然后像项目经理一样将子任务分配给最合适的专属Agent执行，最后汇总所有结果。这种架构职责清晰，更易于开发和维护复杂系统。
💡 应用场景与挑战
🔍 典型应用场景
Agentic RAG 尤其擅长处理传统RAG束手无策的复杂场景：
- 需要跨数据源整合的查询：例如，“找出本季度回款率最高的3家经销商，并整理他们近半年的合作项目与客户反馈”，这需要联动财务数据库、CRM系统和客服系统。
- 依赖外部实时信息的分析任务：例如，“对比我司新品与竞品A、B的核心功能差异，并抓取近一个月科技媒体的评价关键词”，这需要同时查询内部知识库和外部互联网。
- 对答案准确性要求极高的领域：如金融分析、医疗咨询和法律文献查询，其自我反思和修正机制能有效降低错误风险。
⚠️ 面临的挑战
当然，这种强大的能力也带来了新的挑战：
- 响应延迟：由于涉及多步推理和多次模型调用，其响应速度通常比传统RAG要慢。
- 开发与协调复杂性：设计和调试一个能够可靠工作的智能体系统，尤其是多智能体系统，复杂度更高。
- 对LLM的更强依赖：系统的性能高度依赖于底层大语言模型（LLM）的推理能力，对模型的要求更高。