近年來，大語言模型（LLM）像春筍般涌現(xiàn)，不僅能寫文案、答問題、編代碼，還能陪你聊天。但如果你深入接觸，就會(huì)發(fā)現(xiàn)這些模型有一個(gè)“天生的短板”——它們不知道世界在今天發(fā)生了什么，也不能靈活地從外部獲取信息。這就像你在問一個(gè)上知天文下知地理的老師問題，但他只看過 2021 年前的書，后面的都不知道。

于是，RAG（Retrieval-Augmented Generation）出現(xiàn)了，它的基本思想是：“我不知道不要緊，我去資料庫里查一查?！钡珎鹘y(tǒng) RAG 系統(tǒng)常常像一個(gè)不會(huì)變通的小助理，只能照本宣科、死板檢索，面對(duì)復(fù)雜任務(wù)或信息多變的場(chǎng)景就顯得力不從心。

這時(shí)候，Agentic RAG 登場(chǎng)了。你可以把它理解為一個(gè)“有腦子的”檢索型 AI，既能去找資料，又能自己判斷、計(jì)劃、反思，甚至調(diào)用外部工具來輔助任務(wù)，像個(gè)高能實(shí)習(xí)生一樣，幫你處理繁雜的信息任務(wù)。

一、RAG 是什么？為什么還不夠聰明？

我們先從傳統(tǒng)的 RAG 說起。RAG 的處理流程很簡(jiǎn)單，可以總結(jié)為三個(gè)步驟：

1. 檢索：從外部知識(shí)庫中找到相關(guān)的信息；

2. 增強(qiáng)：把檢索到的信息拼接到提示中；

3. 生成：由大語言模型基于拼接后的上下文生成回答。

聽上去不錯(cuò)？但問題是：

? 檢索流程是死的，不管你問的問題多復(fù)雜，它都不會(huì)變換策略；

? 多條資料整合后容易“夾生”，就像煮飯夾了生米；

? 不會(huì)反思自己的答案，有錯(cuò)也照樣往下說；

? 每次檢索都是新的，像“失憶”的客服，每次都重新了解你是誰、你想干啥。

這就像一個(gè)圖書管理員，每次你提問，他都機(jī)械地給你找三本書，然后丟給你說：“你自己看吧?！?/p>

二、Agentic RAG：給檢索系統(tǒng)“上點(diǎn)腦子”

Agentic RAG 干了一件事：把檢索系統(tǒng)變成了一個(gè)“AI 代理人”（agent）。這個(gè)代理人不但能檢索信息，還能思考下一步該怎么做、反思剛才做得好不好，甚至調(diào)用工具協(xié)助分析，像是給 RAG 裝上了“腦子+手腳”。

我們來打個(gè)比方：傳統(tǒng) RAG 是一個(gè)“圖書管理員+復(fù)讀機(jī)”的組合，而 Agentic RAG 更像是一個(gè)“研究助理”。你問他問題，他會(huì)：

? 拆解任務(wù)：這問題是不是太大了？得分成幾步；

? 制定計(jì)劃：先查 A 再看 B，最后總結(jié)成文；

? 自我糾錯(cuò)：回答完會(huì)回頭看看邏輯有沒有問題；

? 利用工具：比如畫張圖、調(diào)用 API 或查表；

? 保持記憶：知道你上一輪問了什么，不再“斷片”。

三、Agentic RAG 的幾種“人格形態(tài)”：架構(gòu)解讀

根據(jù)任務(wù)復(fù)雜度和系統(tǒng)設(shè)計(jì)不同，Agentic RAG 有幾種架構(gòu)風(fēng)格。

單代理（Single-Agent）

就像一個(gè)全能型選手，從檢索到生成，全都一手包辦。這種架構(gòu)簡(jiǎn)單、集中，但遇到多任務(wù)或?qū)I(yè)場(chǎng)景可能會(huì)力不從心。

多代理（Multi-Agent）

這像是一個(gè)小團(tuán)隊(duì)，里面有“檢索專員”“分析專家”“寫作助理”等，大家協(xié)同完成任務(wù)。這種方式可以并行加速，也更有彈性。

分級(jí)代理（Hierarchical Agent）

就像一個(gè)項(xiàng)目經(jīng)理帶一群實(shí)習(xí)生。上層代理人負(fù)責(zé)分配任務(wù)，下層執(zhí)行。適合復(fù)雜任務(wù)分工明確的場(chǎng)景。

圖譜型代理（Graph-based）

這種設(shè)計(jì)特別聰明，利用知識(shí)圖譜來輔助理解，比如“誰和誰是什么關(guān)系”“哪個(gè)術(shù)語更重要”，非常適合問答系統(tǒng)和復(fù)雜推理任務(wù)。

四、關(guān)鍵能力點(diǎn)：Agentic RAG 為啥更強(qiáng)？

除了結(jié)構(gòu)上的優(yōu)化，它還具備以下幾個(gè)“超能力”：

1. 自適應(yīng)檢索

系統(tǒng)不會(huì)再盲目地查資料，而是根據(jù)你的提問，邊檢索邊調(diào)整方向。比如你問“黃磊演的那個(gè)飯館劇叫什么”，它會(huì)先找演員表，再找相關(guān)影視劇，再聚焦到《向往的生活》。

2. 任務(wù)規(guī)劃與自我反思

它能先規(guī)劃出解決問題的步驟，然后每走一步都檢查有沒有偏離目標(biāo)。就像小學(xué)生寫作文，寫完還會(huì)自我檢查語法有沒有錯(cuò)。

3. 工具使用

比如你提問涉及數(shù)學(xué)公式、數(shù)據(jù)分析，它會(huì)主動(dòng)調(diào)用計(jì)算工具甚至搜索引擎，輔助完成任務(wù)，不再死磕語言模型的記憶力。

4. 串聯(lián)多個(gè)模型的“指揮家”

它可以協(xié)調(diào)多個(gè)大模型分工協(xié)作，類似一個(gè)指揮家指揮不同樂器奏出一首完整的曲子。

五、技術(shù)實(shí)現(xiàn)怎么落地？

目前 Agentic RAG 的實(shí)現(xiàn)可以從幾個(gè)維度展開：

例如，GEAR（Graph-Enhanced Agentic Retrieval）就是一種圖譜強(qiáng)化的檢索機(jī)制，它在回答問題時(shí)優(yōu)先找“知識(shí)結(jié)構(gòu)”清晰、聯(lián)系明確的內(nèi)容，而不是盲目匹配關(guān)鍵詞。

六、Agentic RAG 的應(yīng)用場(chǎng)景：不是實(shí)驗(yàn)室“玩具”

雖然技術(shù)聽起來復(fù)雜，但應(yīng)用場(chǎng)景卻非?！敖拥貧狻薄?/p>

?醫(yī)療領(lǐng)域：醫(yī)生問診時(shí)，系統(tǒng)能快速給出類似病例和治療建議；

?金融行業(yè)：分析財(cái)報(bào)、研報(bào)、合規(guī)文件，從碎片中找到洞察；

?教育場(chǎng)景：為學(xué)生提供個(gè)性化學(xué)習(xí)資源，還能解讀教材；

?法律助理：找案例、對(duì)比合同、判斷是否合規(guī)；

?企業(yè)知識(shí)管理：入職培訓(xùn)、知識(shí)圖譜搭建、專家識(shí)別全包。

一句話，凡是“你要查、你要想、你要整合”的地方，Agentic RAG 都能大展拳腳。

總結(jié)一句話

你可以把 Agentic RAG 想成是 RAG 的“覺醒版”——它不只是幫你查資料，更能像一個(gè)聰明的助理一樣，理解問題、制定策略、反思優(yōu)化、整合知識(shí)，甚至能用工具來輔助決策。它既懂 AI，又懂任務(wù)，是真正意義上的“AI 代理人”。

在未來的企業(yè)知識(shí)處理、復(fù)雜問答系統(tǒng)中，它或許就是你最值得依賴的“第二大腦”。

本文轉(zhuǎn)載自???芝士AI吃魚??，作者：芝士AI吃魚