本文对比分析了传统 RAG 与 Agentic RAG 的技术差异。传统 RAG 受限于单次检索和固定流程，在处理复杂推理和多源信息整合时表现不足。Agentic RAG 引入智能代理机制，实现了查询重写、动态多源检索及自我反思校验的闭环流程。文章详细阐述了 Agentic RAG 的核心架构、ReAct 与 Reflexion 等模式，并通过表格总结了两者在检索策略、推理能力及容错性上的区别。此外，还探讨了其在智能客服、数据分析等场景的应用价值及面临的成本与安全挑战，指出 Agentic RAG 代表了 AI 应用从被动检索向主动解决问题的演进方向。
在人工智能快速发展的当下，大语言模型（LLM）技术取得了显著进步，但也面临诸多挑战。检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）技术应运而生，为提升语言模型性能提供了新途径。不过，传统 RAG 存在一定局限，而 Agentic RAG 则试图突破这些瓶颈，带来更强大的功能体验。本文将深入探究二者的差异、核心机制及应用前景。
传统 RAG 的工作流程主要包括：先将文档进行编码，通过嵌入模型转化为向量形式存储在数据库中。当接收到用户查询时，对查询进行编码，然后在数据库中进行相似度搜索，找到最相似的文档，将其作为上下文信息与查询一起构建提示（Prompt），最后输入到 LLM 中生成回答。
![图：传统 RAG 工作流程示意图]
看似流畅的流程，却隐藏着不少问题，主要体现在以下几个方面：
传统 RAG 仅进行一次检索和生成。在实际应用中，如果初始检索到的上下文信息不足，它无法根据需求动态搜索更多信息。比如，当用户询问一个涉及多领域交叉的复杂问题时，一次检索获取的内容可能只是问题的冰山一角，难以全面准确地回答问题。这种'一锤子买卖'的模式在面对需要多跳推理（Multi-hop Reasoning）的任务时尤为吃力。
面对复杂查询，传统 RAG 在推理方面显得力不从心。像一些需要逻辑推导、多步分析的问题，它无法像人类一样进行深入思考和推理，只能简单地匹配和组合已有信息，导致回答质量不高。例如，用户问'为什么 A 公司的股价下跌了？'，传统 RAG 可能只检索到关于 A 公司新闻的片段，而无法关联宏观经济数据或行业报告进行综合分析。
传统 RAG 系统缺乏自适应能力，无论面对何种问题，都采用固定的处理方式，无法根据问题的类型、复杂程度等因素灵活调整策略。对于简单的事实性问题，直接检索即可；但对于模糊或开放性问题，系统仍机械地执行相同的检索 - 生成流程，难以满足多样化的用户需求。
Agentic RAG 旨在解决传统 RAG 的上述问题，其核心思想是在 RAG 的各个阶段引入智能化（Agentic）行为，通过智能代理（LLM Agent）来优化整个流程。Agent 具备感知、规划、行动和反思的能力，能够自主决定何时检索、检索什么以及如何验证结果。
![图：Agentic RAG 动态工作流示意图]
下面结合其具体步骤来深入了解其架构创新：
当用户查询输入后，智能代理首先对初始查询进行重写。这一过程不仅可以纠正拼写错误，还能对模糊、歧义的表述进行澄清，将用户的意图转化为更精准的查询语句，为后续获取更准确的信息奠定基础。
重写后的查询进入判断环节，智能代理会评估是否需要更多上下文信息。若判断不需要，重写后的查询会直接发送给 LLM。如果需要，代理会从多种外部来源（如数据库向量、工具和 API、互联网等）中寻找最佳的上下文信息，并传递给 LLM。
LLM 根据接收到的查询和上下文信息生成回答后，智能代理会对答案进行检查，判断其是否与问题相关、是否幻觉、是否完整。如果答案相关且准确，就直接返回给用户；若不相关或有误，则返回第一步重新开始整个流程。
相比传统 RAG，Agentic RAG 通过引入智能代理，在处理复杂任务和多样化需求时表现得更加健壮和灵活。它能够根据问题动态调整策略，不断优化回答，为用户提供更满意的服务。
| 特性 | 传统 RAG | Agentic RAG |
|---|---|---|
| 检索策略 | 静态，单次检索 | 动态，多轮迭代检索 |
| 推理能力 | 弱，依赖预存知识 | 强，可自主规划推理路径 |
| 容错性 | 低，检索失败即回答失败 | 高，可尝试不同来源或方法 |
| 交互深度 | 浅层问答 | 深层任务完成 |
在实际应用中，Agentic RAG 有着巨大的潜力，有望成为推动人工智能应用进一步发展的重要力量：
尽管 Agentic RAG 优势明显，但在落地过程中也面临挑战：
需要注意的是，文中展示的 Agentic RAG 架构只是众多架构中的一种，在不同的使用场景下，开发者可以根据实际需求对其进行灵活调整和适配，以发挥出最大的效能。未来的研究方向可能集中在降低 Agent 推理成本、提升长程记忆管理能力以及增强跨模态理解等方面。
从传统 RAG 到 Agentic RAG 的演进，标志着 AI 应用从'被动检索'向'主动解决问题'的转变。随着大模型能力的持续提升和 Agent 生态的成熟，Agentic RAG 将成为构建下一代智能系统的基石。开发者应关注这一趋势，探索如何在业务场景中合理引入 Agent 机制，以提升系统的智能化水平和用户体验。
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