对于刚接触大模型应用开发的程序员和小白来说，Agentic RAG是当前兼具实用性与发展前景的核心技术方向。它完美解决了传统大模型应用的诸多痛点，是值得重点学习的技术模块。本文将从基础概念铺垫到核心架构解析，带你一步步吃透Agentic RAG，文末还附学习小贴士，建议收藏慢慢消化。
1、RAG & AI智能体回顾
1.1 RAG
我们先来简要回顾一下RAG。RAG的本质是大模型+外部数据。大模型通过外部数据的增强，来减少幻觉并保持数据时效性。
RAG的一种基础技术架构和工作流程如上图所示。可以看到，当用户输入查询后，系统首先会对query进行处理。然后优化后的query会通过检索器（Retriever）从数据库中检索出相关的数据。接着，检索到的信息、优化后的query、以及提示模版会组装成上下文（Context）。最后，大模型根据输入的上下文来生成最终的结果。
从上述的RAG工作流程中，我们可以看到传统RAG存在的几个难点：
- 流程固定：传统RAG的工作流程是预定义的固定流程，不能根据需要进行动态调整，使得传统RAG在应用时缺乏灵活性和自主性。
- 单轮检索：传统RAG只进行一次检索，然后检索结果将会作为上下文的一部分进入到LLM中去生成结果。但是对于复杂的query，单轮检索有时是不够的，需要进行反复多轮检索，不断更新和改进中间过程，才能得到最终结果。这种需要多步推理的复杂query给传统RAG带来了极大的挑战。
- 数据源较单一：传统RAG使用到的数据源通常为一个或者少量几个，不能够适应需要多种数据源的场景。
1.2 AI智能体
AI智能体的核心特征是具有自主性，即能够自主地制定计划并执行，从而完成给定任务。AI智能体通常包括profile、感知、规划、工具、记忆、行动等核心模块。
2、 Agentic RAG
2.1 Agentic RAG介绍
如前文所述，传统RAG面临的一个重要挑战是没有自主性，只能按照预先定义的流程来工作，而无法在过程中动态调整后续行动。与之相反，AI智能体的核心优势就是其具有自主性。因此，一个自然的想法就是将AI智能体引入到传统RAG的工作流程中，进而在保留传统RAG优点的同时，亦能发挥AI智能体的自主性优势。简单来说，Agentic RAG就是传统RAG与AI智能体的深度结合体。
实践中，AI智能体通常在检索模块中被引入，即将传统RAG中的检索器（Retriever）替换成检索智能体（Retrieval Agent），由此带来如下改进：
- 能够自主判断是否需要检索。
- 系统可以包含多种数据源、检索方式、外部工具等。
- 可以自主选择检索器、数据源、外部工具等。
- 能够对检索结果进行分析和评估，判断并决定是否需要进一步检索。
2.2 Agentic RAG与传统RAG对比
| 传统RAG | Agentic RAG | |
| 本质 | LLM+外部数据 | 传统RAG+AI智能体 |
| 数据源 | 较为单一 | 多源数据 |
| 工作流程 | 预定义工作流，流程固定，灵活性低 | 自主规划，动态调整，灵活性高 |
| 检索轮次 | 通常为单轮检索 | 多轮检索 |
| 工具调用 | 通常不可以 | 可以 |
3、Agentic RAG技术架构
3.1 单智能体架构
单智能体Agentic RAG与传统RAG的工作流程类似，但是传统RAG中的检索器被替换成检索智能体。检索智能体可以根据用户输入，自主决定是否需要进行检索，并规划后续检索步骤。在检索时，检索智能体能够从候选集中选择出合适的检索器或者工具。
3.2 多智能体架构
在多智能体Agentic RAG系统中，检索智能体的工具集是一组子检索智能体。这些子检索智能体往往专长于某一领域，从而为整体系统的编排和调试提供了更大的灵活性。
4、总结：Agentic RAG为何值得程序员重点关注？
在大模型应用开发中，“能解决复杂问题”是核心竞争力，而Agentic RAG正是解决传统RAG局限性的关键技术。它不仅能提升大模型回答的准确性和灵活性，更能适配从简单问答到复杂决策的全场景需求。
对于程序员和小白来说，掌握Agentic RAG不仅能丰富自己的技术栈，更能在大模型应用开发的浪潮中抢占先机。
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