【万字长文】深度剖析：RAG、AI Agent与Agentic RAG的融合发展|值得收藏 原创

一、引言：AI 发展浪潮中的新探索

在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度不断前进。科学家们持续钻研，开发出各种用于知识共享、信息表达、推理以及决策的创新方法。

近年来，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）技术异军突起，备受瞩目。它能够将大型语言模型与外部最新知识相结合，为模型的输出提供坚实的事实依据。与此同时，AI 智能体，作为一种能够感知环境并做出响应的智能软件，在涉及顺序决策、灵活性以及规划的任务中发挥着不可或缺的关键作用。

然而，随着任务的复杂程度日益攀升，单纯依赖 RAG 或者 AI 智能体中的任何一种方法，往往难以应对诸多挑战。正是在这样的背景下，Agentic RAG 应运而生，它巧妙地融合了 RAG 的知识获取能力与 AI 智能体的决策技能，为解决复杂问题开辟了新的路径。接下来，让我们深入探究 RAG、AI 智能体以及 Agentic RAG 的奥秘，详细了解它们的理论背景、基本原理以及实际应用案例。

二、知识基石：探索前的必备储备

在深入探索 AI 智能体、多智能体系统以及检索增强生成这些复杂概念之前，我们有必要先掌握一些基础要素。

（一）人工智能基础

首先，要理解人工智能的核心原则，比如机器学习和自然语言处理。机器学习就像是赋予机器“学习能力”的魔法，让机器能够从大量数据中找到规律，进而实现对新数据的预测和判断。而自然语言处理则专注于让机器能够理解和处理人类的自然语言，就如同我们人与人之间交流一样，使机器能够读懂我们说的话，并给出合适的回应。

（二）检索增强生成（RAG）

我们要对 RAG 有深入的洞察，明白它是如何将检索方法与生成模型相结合的。简单来说，RAG 就是在传统生成模型的基础上，增加了一个从外部数据中检索相关信息的步骤，从而让模型生成的内容更加准确、丰富。

（三）自治系统

还需要对自治系统在现代 AI 应用中的重要性有一个基本的认识。自治系统能够让 AI 在一定程度上自主地做出决策，不需要人类时刻进行干预，这大大提高了 AI 应用的效率和灵活性。

三、RAG 详解：定义、概念与关键范式

（一）RAG 的定义与概念概述

检索增强生成（RAG），简单来讲，就是将大型语言模型与检索系统融合在一起，让模型在生成回答时，不再仅仅依赖于自身训练所学到的参数，而是能够从外部数据中获取支持，从而使回答更加基于事实。传统的大型语言模型（LLMs）虽然功能强大，但常常会出现一种情况，那就是生成看似合理却与事实不符的回答，这种现象被称为“幻觉”。

RAG 通过引入一个外部检索步骤，很好地解决了这个问题。它能够从海量的外部数据中检索并添加事实性或上下文相关的信息。例如，我们可以看下面这个 RAG 系统应用的示意图：

假设用户向像 ChatGPT 这样的大型语言模型询问一个热门新闻故事，这时模型的局限性就会暴露出来。因为它依赖的是过时的、静态的信息，无法获取实时更新。而 RAG 则能够从外部来源获取最新的相关数据。当用户询问某个新闻故事时，RAG 会搜索与该问题相关的最新文章或报道，并将这些信息与原始查询结合起来，形成一个更具信息量的提示。

这个增强后的提示能够让语言模型将检索到的知识融入到输出中，从而生成知识丰富且准确的回答。因此，RAG 显著提高了模型提供精确、及时信息的能力，在那些需要实时更新信息的领域，如新闻、科学进展或金融市场，发挥着巨大的作用。

（二）RAG 的关键范式

RAG 研究模型不断演进，目前可以大致分为三个不同的阶段：朴素 RAG（Naive RAG）、高级 RAG（Advanced RAG）和模块化 RAG（Modular RAG），具体如下图所示：

1.Navie RAG：初始方法与局限朴素检索增强生成方法代表了检索增强技术的初始阶段。它采用了一个相对简单直接的流程：

• 索引编制：将文档分割成较小的块，转换为向量表示，然后存储在向量数据库中。这就好比把一本大书按照章节或者段落分成一个个小部分，并且给每个小部分都贴上一个独特的“标签”（向量表示），方便后续查找。
• 检索：根据与用户提供查询的语义相似度，检索相关的文档块。也就是通过比较查询与各个文档块“标签”的相似程度，找出最匹配的那些文档块。
• 生成：将检索到的文档块与查询结合起来，生成回答。

然而，朴素 RAG 存在一些明显的局限性：

• 检索挑战：在检索过程中，很难同时保证精确性和召回率。这可能导致选择错误或不必要的文档块，同时遗漏生成准确回答所必需的数据。这些检索漏洞会降低最终结果的质量。比如说，本来要找关于苹果这种水果的信息，结果检索出来的却是关于苹果公司的内容，或者遗漏了一些关键的关于苹果营养价值的信息。
• 生成困难：当模型生成回答时，可能会产生幻觉，即生成的陈述在检索上下文中没有事实依据。而且，回答可能缺乏相关性，包含有毒内容或者存在偏见，这会严重影响回答的可靠性和实用性。比如，在回答关于某种疾病治疗方法的问题时，模型可能会生成一些没有科学依据的治疗建议。
• 增强挑战：要有效地将检索到的信息与任务要求对齐，存在相当大的困难。例如，如果将查询和检索到的信息简单组合，可能会导致输出不连贯；如果从不同来源获取了相同的文档块，答案可能会变得冗余且不简洁；确定检索到文本的相关性并使其与查询上下文一致，也会增加处理的复杂性；此外，检索到的数据可能具有不同的语气或结构，要将它们与 AI 生成的文本顺利融合，以实现连贯性和一致性，也需要额外的努力。
• 上下文限制：对原始查询进行一次检索，往往无法获取足够的上下文数据，尤其是对于复杂或多方面的查询。这种不足可能导致回答不完整或碎片化。比如，对于一个关于全球气候变化对不同地区农业影响的复杂问题，一次检索可能无法涵盖所有相关地区和影响因素的信息。
• 过度依赖增强信息：生成模型可能过度依赖检索到的内容，导致结果仅仅反映了这些信息，而缺乏真正的综合或洞察。这使得结果对于复杂查询的意义和实用性大打折扣。例如，在回答一个需要深入分析的问题时，模型只是简单罗列检索到的信息，而没有进行深入的思考和整合。

2.Advanced RAG高级 RAG 针对朴素 RAG 的不足，对检索和索引编制过程进行了特定的改进，旨在提高检索的精确性，减少噪声，并增强检索信息的整体实用性。它采用了检索前和检索后两种技术来优化流程。

• 重新排序文档块：根据相关性对检索到的文档块进行重新排列，将最重要的内容放在提示的开头。像 LlamaIndex、LangChain 和 HayStack 等框架都采用了这种方法来优化检索结果。这样，模型在生成回答时，能够优先关注最重要的信息。
• 上下文压缩：直接将所有检索到的文档输入到大型语言模型中，可能会使系统不堪重负，导致信息稀释，降低对关键细节的关注。为了缓解这个问题，可以采用以下策略：选择关键信息，即检索后努力识别最关键的部分，同时消除不相关或重复的内容；缩短上下文，压缩检索到的文档块，确保输入到模型的内容简洁且专注于查询。例如，对于一篇很长的关于苹果种植技术的文章，在压缩后，只保留与用户查询紧密相关的关键种植步骤和注意事项等信息。

• 检索前过程：检索前的工作主要集中在改进索引结构以及细化原始用户查询，以提高检索质量。其目的有两个方面：一是提高索引内容的质量和相关性，二是使查询更适合高效检索。这包括一些策略，如提高数据粒度（将数据划分得更细致）、优化索引结构、添加元数据、优化对齐以及混合检索等。查询优化则旨在为检索任务明确用户的原始问题，常见的技术包括查询重写、转换和扩展。比如，用户输入“苹果”，通过查询扩展，可以将其扩展为“苹果这种水果的营养价值和常见品种”，这样就能更精准地检索到相关信息。
• 检索后过程：在检索到相关上下文后，将其与用户查询集成以改进生成结果至关重要。检索后过程中的方法包括对文档块重新排序和上下文压缩。

3.Kodular RAG模块化 RAG 架构超越了朴素 RAG 和高级 RAG 模型，具有更强的适应性和多功能性。它采用多种策略来增强自身能力，包括用于相似性搜索的专用搜索模块以及对检索器的精心微调。一些突破性的创新直接应对各种挑战，如重新构建 RAG 模块和优化 RAG 管道。这种模块化设计允许在组件之间进行顺序处理和全面的端到端训练，在朴素 RAG 和高级 RAG 的核心原则基础上，进一步完善 RAG 框架。

模块化 RAG 框架提供了专门的组件来提高检索和处理能力，具体如下表所示：

这种模块化方法极大地提高了检索的精确性和对各种任务及查询的适应性。

模块化 RAG 代表了 RAG 家族的一个重要进步。它超越了静态检索系统，通过纳入专门模块并允许灵活设置，不仅提高了性能，还能够轻松与新兴技术集成，在各种应用中展现出巨大的潜力。

四、AI 智能体：自主与适应的核心力量

（一）AI 智能体的定义与核心组件

一提到 AI 智能体，我们通常会想到那些能够像人类一样与周围环境进行交互的自主机器人或数字助手。但实际上，AI 智能体可以定义为任何通过智能过程感知环境并做出响应的计算实体。它主要包含以下几个重要组件：

1. 感知：涉及收集和解释传入数据的过程，这些数据可能来自传感器、API 或者用户交互。比如说，智能摄像头通过传感器感知周围环境中的图像信息，然后将这些信息传递给智能体进行后续处理。
2. 推理/决策：这是一个内部机制，它根据感知到的数据生成计划或决策。这个过程可能依赖于规则、启发式方法或者机器学习算法。例如，一个智能投资顾问根据市场数据和预先设定的投资规则，为用户制定投资决策。
3. 行动：智能体产生的最终输出，可以表现为文本响应、对外部系统的指令，或者在环境中的物理交互。比如，智能客服通过文本回复用户的咨询，或者智能机器人根据指令在生产线上进行操作。

（二）常见的 AI 智能体类型

从简单的反射智能体到先进的基于效用的智能体，每一种类型都具有独特的能力，适用于不同复杂程度和任务要求的场景。

1.简单反射智能体简单反射智能体是最基本的 AI 智能体类型。它们仅仅对当前从环境中接收到的输入做出反应，没有对先前交互的记忆，也不考虑更广泛的上下文。这些智能体使用预定义的规则，即条件 - 行动规则来决定自己的行动。

• 工作原理：简单反射智能体的工作过程如下：首先感知环境，收集能够说明当前环境状态的输入（或感知）；然后将感知与一组预先确定的规则或条件进行匹配；一旦条件满足，智能体就执行相应的行动。其逻辑可以简单概括为：“如果条件成立，那么执行行动”。例如，恒温器就是一个典型的简单反射智能体，它使用简单的条件 - 行动规则。它感知的是房间当前的温度，其条件 - 行动规则为：如果温度低于 68°F，就启动加热器；如果温度超过 77°F，就关闭加热器。恒温器在运行时，不会考虑诸如一天中的时间或者预期的温度波动等变量，它仅仅对当前的温度读数做出响应。我们可以看下面这个示意图：

上图展示了一个简单反射智能体，它通过传感器与环境进行交互以收集输入，并使用效应器根据既定的条件 - 行动规则执行行动。环境提供反馈，形成一个持续的交互循环。

• 局限性：简单反射智能体虽然有一定的优势，但也存在一些明显的局限性。它们缺乏记忆，无法适应不断变化的情况，也不能从过去的经验中学习。它们的决策仅仅基于当前的输入，不考虑先前的上下文或未来的可能性。这种不灵活性在需要更好地理解环境或进行更复杂决策的情况下可能会引发问题。例如，恒温器虽然能够准确控制温度，但无法考虑诸如一天中的时间或者天气预报中的天气变化等外部因素。这种缺乏适应性和规则创建能力的特点，使得简单反射智能体只能在稳定的环境中执行特定的任务。

2.基于模型的反射智能体：连接简单与上下文的桥梁基于模型的反射智能体在简单反射智能体的基础上进行了改进，它使用一个环境的内部模型。通过保持对世界的一种表示，这些智能体能够推断出它们当前的环境状态，并预测自己行动的结果。

• 工作原理：基于模型的反射智能体的主要特点是其内部模型，这个模型就像是对环境状态的一种记忆，帮助智能体在更广泛的上下文中理解当前的感知。当智能体接收到一个感知时，它会更新自己的内部模型以反映环境的变化。然后，智能体参考这个更新后的模型来评估条件 - 行动规则，并决定最佳行动方案。与仅仅依赖即时感知的简单反射智能体不同，基于模型的智能体在决策时同时利用当前的观察和从其模型中推断出的状态。例如，机器人吸尘器就是一个基于模型的反射智能体。它使用传感器来识别自己的位置并检测障碍物，同时保持一个房间的内部地图。这个地图帮助吸尘器记住它已经清洁过的区域，从而更有效地避开障碍物。这样，与简单反射系统相比，该智能体能够避免不必要的行动，提高工作性能。我们可以参考下面这张图：

该图展示了一个基于模型的反射智能体，它使用传感器感知环境。它保持一个内部状态和本体来理解当前的情况。智能体使用条件 - 行动规则来决定采取何种行动，并通过执行器执行这些行动，从而在反馈循环中与环境进行交互。

• 局限性：虽然拥有内部模型提高了这些智能体的能力，但它们仍然面临一些局限性。首先，智能体决策的有效性在很大程度上依赖于其内部模型的质量和完整性。如果模型过时或者不正确，智能体可能会做出糟糕或错误的决策。它们缺乏长期目标和规划技能，并且依赖于预定义的条件 - 行动规则，这限制了它们在复杂或不可预测情况下的适应性。尽管存在这些缺点，基于模型的反射智能体在简单性和适应性之间找到了一个平衡点。它们特别适用于那些存在环境变化，但可以通过保持内部状态合理推断的任务。这种特性使它们成为迈向更先进 AI 系统（如基于目标的智能体或学习智能体）的重要一步。

3.基于目标的智能体：有目的的决策基于目标的智能体通过将目标集成到其决策框架中，对基于反射的智能体进行了增强。与仅仅对当前感知或条件做出响应的基本或基于模型的反射智能体不同，基于目标的智能体根据潜在行动实现目标结果的有效性来评估这些行动。它们的规划和推理能力使它们能够在复杂多变的环境中茁壮成长。

• 工作原理：基于目标的智能体通过执行以下操作来运行：首先感知环境，通过其感知输入观察环境的当前条件；然后更新状态，保持对世界当前状态的一种表示；接着评估目标，回顾其目标以确定期望的结果；再进行规划，使用搜索或决策算法评估潜在行动，并预测它们的影响，以确定最佳行动方案；最后执行行动，一旦制定了计划，智能体就会实施该行动以朝着其目标前进。例如，GPS 导航系统就像是一个基于目标的智能体。用户设定一个目的地，该智能体根据距离、交通状况和道路条件评估最佳路线。在选择了一条路径后，系统会提供逐步的导航指引以到达目的地。我们来看下面这个示意图：

上图展示了一个基于目标的智能体，它感知环境、评估其状态、跟踪世界的变化，并评估行动的效果以预测未来结果。它依赖于特定的目标来决定采取何种行动，并使用效应器实施这些决策以实现其目标。

• 类型：基于目标的智能体根据其决策风格主要分为四类：

    a.反应式智能体：这些智能体优先考虑即时目标，并对环境变化做出快速反应。它们使用既定规则或启发式方法，而不是详细的规划。例如，在一个实时策略游戏中，当敌人突然出现时，反应式智能体控制的角色会立即采取躲避或攻击等预设动作。

    b.慎思式智能体：也称为规划智能体，慎思式智能体专注于长期目标，通过评估潜在行动及其影响来进行决策。它们使用环境模型来估计其行动的结果，选择最适合其目标的选项。比如，在一个城市规划项目中，慎思式智能体控制的规划系统会综合考虑各种因素，如土地利用、交通流量等，制定出长期的城市发展规划。

    c.混合式智能体：混合式智能体融合了反应式和慎思式智能体的优点。在紧急情况下，它们能够迅速做出即时反应；而在时间和资源允许的情况下，又会进行深入的思考和规划。这类智能体通常具有分层架构，支持反应式和慎思式两种处理过程。例如，在自动驾驶汽车系统中，当遇到突然出现的障碍物时，混合式智能体会立即采取紧急制动或避让等反应式操作；而在正常行驶过程中，它会基于地图信息、交通规则以及行驶目标等进行慎思式规划，选择最优路线和行驶策略 。

    e.学习型智能体：学习型智能体通过从以往的经验中汲取智慧，不断改进自身的决策能力。它们依据周围环境的反馈，对自己的策略或目标进行调整，从而优化行动方案。以电商平台的智能推荐系统为例，学习型智能体可以根据用户的历史浏览、购买记录以及与推荐内容的交互情况，不断学习用户的偏好，进而为用户提供更精准、更符合其需求的商品推荐 。

• 优势：基于目标的智能体在复杂环境中表现出色。其适应性体现在能够聚焦于目标，而非受限于严格规则，从而灵活应对变化的条件。凭借规划能力，它们能够对未来结果进行评估，挑选与长期目标相符的行动，确保朝着目标稳步前行。在面对环境变化时，它们调整计划的能力使其即便在充满不确定性的情况下，也能做出最优决策 。
• 局限性：尽管基于目标的智能体具备适应性和规划能力，但仍存在一定局限。由于在具有众多可能行动或环境变化难以预测的情况下，生成和评估计划需要大量资源，这使得其计算复杂度较高。确定目标也颇具挑战，尤其是当目标模糊不清或相互冲突时。此外，这些智能体高度依赖准确的环境模型和可靠的预测算法，一旦出现不准确的情况，就可能导致决策欠佳，从而限制了其实际效果 。

4.基于效用的智能体：用偏好优化决策基于效用的智能体在基于目标的智能体基础上更进一步，引入了“效用”这一概念，它用于衡量不同结果的可取程度。这类智能体并非仅仅满足于达成某个目标，而是对每个潜在结果的可取性进行评估，优先选择那些能够提升整体效用的行动。在复杂且充满不确定性的环境中，它们权衡利弊、平衡多个相互竞争目标的能力，使其具有卓越的决策效能 。

• 工作原理：效用驱动的智能体依赖一种独特的系统运行，它们为各种状态或结果赋予数值（即效用值），并借助效用函数来衡量特定行动实现自身偏好或目标的程度。其具体运作流程如下：首先感知环境，通过感知器观察当前环境状态；接着更新状态，根据最新变化刷新其对环境的内部认知；然后评估效用，运用效用函数对每个行动的期望结果进行评估；之后选择行动，综合考虑短期和长期后果，挑选出效用值最高的行动；最后执行行动，实施选定的行动，并随着环境的演变不断重复这个循环 。以自动驾驶汽车为例，它就是一个现实中的基于效用的智能体。在行驶过程中，它需要综合考量诸多因素，如行驶时间、燃油效率、乘客舒适度以及安全性等。通过效用函数，自动驾驶汽车能够平衡这些相互冲突的目标，确定最优的行驶路线和驾驶方式 。我们可以参考以下示意图：

上图展示了一个基于效用的智能体，它利用传感器感知环境，通过效用函数评估状态、潜在行动及其结果，以此判断在每种情况下自身的满意程度。随后，智能体挑选出最佳行动，并通过执行器付诸实践，与环境形成反馈循环 。 - 优势：基于效用的智能体在复杂场景中优势显著。其优化决策的能力使其能够借助效用函数，在相互竞争的目标之间权衡利弊，选择最优行动。由于可以通过修改效用函数轻松适应新的优先事项，它们具有很强的灵活性。在不可预测的环境中，这类智能体基于预期结果评估行动，即便面临挑战，也能保持可靠的性能表现 。 - 局限性：尽管基于效用的智能体有诸多优点，但也存在明显不足。其中一个主要难题在于设计效用函数的复杂性，尤其是在存在多个目标的情况下，必须精确地体现偏好或目标。此外，在大型状态空间中，评估众多潜在行动的效用需要大量计算资源，这对硬件性能要求较高。而且，由于预测存在不确定性，这类智能体的性能严重依赖于对环境及自身行动结果预测的可靠性 。

（三）理解 AI 智能体堆栈

人工智能的持续发展催生了先进的 AI 智能体，它们能够自主做出决策并独立执行任务。这些智能体依托一个复杂的框架，即“AI 智能体堆栈”，该框架包含多个对其运行至关重要的层次和组件 。AI 智能体堆栈是支持 AI 智能体运作的多层架构，截至 2024 年末，它主要由以下三个核心层构成 ：

1. 模型服务层：这一基础层主要围绕通过推理引擎部署大型语言模型展开，通常可通过 API 访问。像 OpenAI 和 Anthropic 等知名提供商，拥有专有的模型；而 Together.AI 和 Fireworks 等平台，则提供包括 Llama 3 在内的开放权重模型。在本地模型推理方面，vLLM 等工具因基于 GPU 的服务能力而备受关注；对于热衷于在个人设备上运行模型的爱好者来说，Ollama 和 LM Studio 则是不错的选择 。
2. 存储层：AI 智能体需要管理对话历史记录、记忆以及外部数据的状态。向量数据库，如 Chroma、Weaviate、Pinecone、Quadrant 和 Milvus 等，常被用于存储这种“外部记忆”，使智能体能够处理超出其即时上下文的数据。同时，具备向量搜索功能（如 pgvector）的传统数据库，如 Postgres，也为基于嵌入的搜索和存储提供支持 。
3. 智能体框架层：这些框架负责协调大型语言模型的调用，并管理智能体的状态，涵盖对话历史和执行阶段。它们能够集成各种工具和库，使智能体得以执行超越标准 AI 聊天机器人功能的操作。不同的框架在状态管理、工具执行以及对多种模型的支持等方法上存在差异，这也决定了它们在不同用途中的适用性 。

（四）理解多智能体系统

在人工智能这个快速发展、充满活力的领域中，多智能体系统是一个令人兴奋的研究与应用方向 。多智能体系统由多个自主智能体组成，这些智能体在共享环境中协同工作、相互竞争或独立运行，以应对复杂的挑战 。这些智能体既可以是软件程序，也可以是物理机器人，它们具备感知环境、彼此通信以及做出决策的能力，旨在实现各自或共同的目标 。

1.一些多智能体框架和平台：在开发和实施多智能体系统（MAS）时，有许多可用的框架和工具，以下是一些较为突出的示例 ：

• JADE（Java 智能体开发框架）：JADE 是一个广泛认可的用于在 Java 中开发多智能体系统的开源框架，它遵循 FIPA（智能物理代理基金会）制定的标准 。
• PADE（Python 智能体开发框架）：PADE 专为开发、执行和管理多个智能体在分布式计算环境中运行的场景而设计 。
• NetLogo：NetLogo 是一个多智能体编程环境，主要用于对复杂系统进行建模和仿真 。
• Swarm：这是 OpenAI 开发的一个实验性框架，用于促进多个智能体之间的交互协调，实现它们之间的复杂协作 。
• LangGraph：它是一个灵活的框架，专注于构建先进的多智能体系统，强调开发的简便性和可扩展性 。
• LangChain：这是一个用于基于大型语言模型开发应用程序（包括多智能体架构）的重要框架，拥有强大的社区支持 。

此外，新兴的多智能体平台开发框架还包括 ： - RLlib：它为强化学习提供了先进的支持 。 - PettingZoo：这是一个专门为多智能体强化学习研究而设计的 Python 库 。 - OpenAI Gym：因其灵活的环境而闻名，非常适合多智能体场景 。

在选择框架时，必须考虑编程语言的兼容性、可扩展性需求，同时也要结合具体的研究或开发目标，以确保所选平台能够满足项目的实际需求 。

2.多智能体系统面临的挑战：多智能体系统虽然具有显著优势，但其开发过程伴随着诸多挑战 。

• 通信开销：在较大规模的系统中，管理智能体之间高效且安全的信息交换变得愈发复杂，这是首要关注的问题之一 。随着智能体数量的增加，消息传递的数量和频率急剧上升，可能导致网络拥堵和延迟，影响系统的响应速度 。
• 协调复杂性：协调复杂性也带来了额外的难题，在竞争与合作并存的环境中，需要先进的策略来促进协作并解决冲突 。不同智能体可能具有不同的目标和行为方式，如何让它们协同工作，避免冲突，实现共同目标，是一个需要深入研究的课题 。
• 可扩展性：另一个重大障碍是可扩展性，引入新的智能体可能会极大地增加系统的复杂性和资源需求 。随着系统规模的扩大，不仅计算资源的需求大幅增长，而且系统的管理和维护难度也会显著提高 。
• 智能体行为设计：最后，设计智能体的行为需要精心规划，并具备专业知识，以确保其具备韧性和适应变化的能力 。智能体在面对动态变化的环境时，需要能够及时调整行为，做出合理决策 。

这些挑战凸显了在开发多智能体系统过程中，进行战略规划和使用先进工具的重要性 。

五、运用 DigitalOcean 的 GenAI 平台助力 AI 智能体开发

DigitalOcean 的 GenAI 平台为 AI 智能体的开发与部署提供了创新解决方案 。作为一个完全托管的服务平台，它消除了 AI 开发过程中常见的诸多难题，为开发者提供了访问先进模型、定制资源以及集成工作流程的便捷途径 。

借助 GenAI 平台，开发者能够直接使用顶级的生成式 AI 模型 。这意味着开发者无需操心复杂的基础设施管理，就可以利用生成式 AI 的最新进展 。这种直接访问极大地降低了技术门槛，无论团队规模大小，都能够将大型语言模型的强大功能应用于各种实际场景 。

GenAI 平台通过集成工作流程简化了 AI 开发过程，增强了功能并降低了复杂性 。其中包括以下关键组件 ：

1. 检索增强生成：通过将生成式 AI 与定制数据相结合，提高了响应的准确性和相关性 。这使得智能体在生成回答时，能够参考更多与任务相关的具体信息，从而提供更精准、有用的回复 。
2. 函数调用：该功能允许智能体执行特定的外部任务函数，拓展了它们的能力范围 。例如，智能体可以调用数据分析函数对特定数据进行处理，或者调用地图 API 获取地理位置信息等 。
3. 智能体路由：支持智能体在同一系统内管理多个目标，实现多任务处理 。比如，在一个客户服务系统中，智能体可以同时处理客户的咨询、投诉以及售后需求等不同任务 。

GenAI 平台不仅仅是一个开发工具，更是一个全面的生态系统，为开发者提供构建智能、适应性强的 AI 智能体所需的一切必要资源 。

六、Agentic RAG：检索增强生成与自主性的融合

（一）动机与产生背景

Agentic RAG 是对检索增强概念的创新拓展，将其从静态的、单轮次交互场景，延伸至自主智能体的多步骤决策环境中 。RAG 主要侧重于为生成内容提供事实依据，而 AI 智能体则在复杂环境中具备规划能力和适应性 。通过将这两种模型融合，Agentic RAG 旨在构建能够在迭代决策任务中高效运行，同时避免产生“幻觉”现象的自主系统 。

Agentic RAG 开发的背后动机源于那些需要上下文感知生成和实时行动的实际应用场景 。例如在先进的机器人技术领域，机器人需要实时感知环境、检索相关知识并做出决策；在法律咨询服务中，律师需要系统能够根据最新的法律条文和案例，结合客户的具体情况提供准确建议；在医疗诊断场景下，医生期望系统能够实时分析最新的医学研究成果，辅助诊断患者病情；以及在持续的客户服务互动中，需要系统能够根据客户历史记录和实时需求，提供个性化、准确的服务 。

在这些场景中，仅仅检索相关信息是远远不够的 。智能体必须对信息进行分析、评估其重要性、确定响应方式，并可能在持续的反馈循环中执行相应行动 。

（二）技术深度剖析与设计考量

1.检索器的选择与优化：检索器模块在 RAG 和 Agentic RAG 技术中都处于核心地位 。主要有两种检索方法，传统的稀疏向量检索（如 TF - IDF 或 BM25）和神经密集向量检索（采用 DPR、ColBERT 或 Sentence - BERT 等技术） 。稀疏检索方法广为人知，易于管理，对于短查询表现稳定 。而神经检索在处理复杂查询和同义词时往往更具优势，但训练和推理过程需要 GPU 资源支持 。

为提升大规模系统的性能，通常会采用近似最近邻（ANN）搜索框架，如 FAISS（Facebook AI 相似性搜索）、ScaNN（可扩展最近邻搜索）和 HNSW（分层可导航小世界） 。这些库能够在高维空间中高效索引密集向量，通过量化、聚类或基于图的策略提高查询速度 。尽管 ANN 方法通常需要在搜索速度和召回准确率之间进行权衡，但在 Agentic RAG 系统中，其大幅降低的延迟对于实时或近实时检索至关重要 。

选择 ANN 框架通常取决于具体的应用场景需求，包括数据规模、维度以及硬件资源（CPU 还是 GPU）等因素 。该领域的持续研究，如硬件加速创新和新型索引结构的探索，不断推动大规模向量搜索效率的提升 。

2.生成器模型的选择：生成器可以是预训练的变压器模型，如 GPT - 3.5、GPT - 4、T5，或者针对相关领域进行微调的专业模型 。选择时需要考虑以下因素 ：

• 模型规模与延迟要求：较大的模型通常能够生成更流畅、上下文更丰富的输出，但可能伴随着更高的成本或较慢的执行速度 。例如，在对响应速度要求极高的实时聊天场景中，可能需要权衡选择较小但速度更快的模型 。
• 领域专业性：针对特定领域相关数据集（如法律、医疗、学术）对模型进行微调，可以提高生成内容的相关性，并减少错误输出的可能性 。比如，医疗领域的智能诊断系统，经过医疗数据微调的模型能够更准确地分析病情、提供诊断建议 。
• 控制机制：一些技术，如“提示工程”或适配器模块，可以更精确地引导生成过程 。在复杂、对安全性要求较高的环境中，这些特性尤为重要 。例如，在金融风险评估场景中，通过精心设计提示，能够引导模型生成更符合风险评估标准的结果 。

3.智能体控制器与循环结构：在 Agentic 检索增强生成系统中，智能体控制器负责管理一个复杂的多步骤循环，该循环整合了检索和生成过程 。这个迭代循环通常按以下步骤进行 ：

• 触发激活：系统在接收到用户查询或识别到预定义事件时开始运行 。例如，在一个智能法律咨询系统中，当用户输入法律问题时，系统被触发 。
• 上下文检索：控制器向知识库发送查询，获取相关上下文信息 。在上述例子中，系统会检索与用户法律问题相关的法律法规、案例等信息 。
• 初始生成：生成模型利用检索到的上下文生成初步响应或假设 。即根据检索到的法律资料，生成对用户问题的初步回答 。
• 响应评估：智能体根据既定约束条件（如业务规则或道德准则）评估生成的内容，同时将其与先前交互积累的知识进行比较 。比如，检查回答是否符合法律行业的规范和道德标准，是否与之前处理过的类似案例一致 。
• 迭代优化：如果初始响应不充分或存在不确定性，控制器会启动进一步的检索步骤，以填补信息缺口 。例如，如果初步回答未能充分解决用户问题，系统会再次检索相关资料，对回答进行补充和完善 。
• 行动实施：经过验证或优化后，智能体生成最终响应，调用外部 API 或执行后续计划行动 。在法律咨询场景中，可能会为用户提供详细的法律建议文档，或者链接到相关的法律诉讼服务平台 。
• 持续学习：系统将来自各种来源的新数据（包括用户交互、环境反馈和系统日志）整合到其知识库中 。通过这种方式，系统能够不断改进未来的响应，提高服务质量 。例如，根据用户对回答的反馈，系统可以学习到哪些方面的法律知识需要进一步完善，从而优化后续的检索和生成过程 。

这种自适应循环使 Agentic RAG 系统能够进行复杂的推理任务，自我纠正并提升性能 。

4.处理模糊性和不确定性：Agentic 检索增强生成系统在处理不完整、矛盾或不明确的数据时，可能会遇到模糊性和不确定性问题 。为应对这些挑战，可以采用多种策略 ：

• 不确定性量化：帮助系统跟踪检索器和生成器的置信度分数。当置信度较低时，系统能够将问题提交给人工操作员处理，或者主动寻求进一步的信息以澄清疑问。例如，在医疗诊断场景中，如果系统对某种疾病的诊断结果置信度不高，它可以及时提示医生进行人工复核，或者要求患者补充更多的症状信息。
• 多假设生成：系统能够生成多个假设结果，而非单一答案。之后，系统可以自动对这些不同的假设进行比较分析，或者结合用户反馈来优化最终的回答。以智能投资顾问为例，面对复杂的市场情况，它可以同时生成几种不同的投资策略假设，然后根据历史数据和市场趋势对这些假设进行评估，再参考用户的风险偏好等反馈信息，给出最适合用户的投资建议。
• 强化学习：通过强化学习，智能体能够从反复的交互中积累经验，逐渐识别出哪些检索查询或生成方法能够在长期实践中取得更高的成功率。例如，在一个智能客服系统中，智能体通过不断与用户交流，学习到在特定类型的问题上，采用某种特定的检索关键词和生成话术组合，能够更有效地解决用户问题，从而在后续的服务中优先采用这种方式。

（三）Agentic RAG 的一些用例

1. 先进医疗诊断：在医疗领域，一个Agentic RAG系统能够实时持续地分析最新涌现的医学研究成果。当医生输入患者的症状信息后，该系统会迅速检索最新的研究资料，据此推测可能的诊断结果，并给出相应的治疗策略建议。而且，系统还会根据实际情况提出一些特定问题，以进一步明确可能存在的不确定性因素。通过与医生的反复交互，系统不断优化自己的诊断建议，同时始终紧密结合最新的医学研究动态。例如，对于一些罕见病的诊断，系统可以及时检索全球最新的病例研究和科研成果，为医生提供更全面、准确的诊断思路，避免因信息滞后或不足而导致误诊。
2. 法律推理：在律师事务所环境中，Agentic RAG智能体能够精准提取相关的判例法、法规以及已有的法律先例。在此基础上，智能体可以高效地撰写法律备忘录和构建有力的法律论据。当遇到一些复杂的法律问题时，智能体还能够主动提出一些需要澄清的问题，以深化法律推理过程，最终生成基于准确法律参考的全面法律简报。比如在处理商业合同纠纷案件时，智能体可以快速检索过往类似案件的判决结果和适用的法律条款，帮助律师制定更具针对性的诉讼策略，同时通过与律师的互动，不断完善法律论据的构建。
3. 自主客户支持：普通的纯生成式客户服务聊天机器人往往容易给出不准确或表面化的回答。与之形成鲜明对比的是，采用Agentic RAG的系统能够主动参考知识库、政策指南以及已有的故障排除流程。在与用户交流过程中，智能体可以主动获取更多的上下文信息，并通过不断迭代优化回答内容，从而能够独立处理诸如退货、退款或者技术支持升级等复杂问题。例如，当用户反馈购买的电子产品出现故障时，智能体可以根据知识库中的产品故障信息，引导用户进行初步的故障排查，然后结合用户提供的具体情况，给出详细的解决方案，如是否需要更换零件、如何进行维修申请等，大大提高了客户服务的质量和效率。

七、对比总结：RAG、AI智能体与Agentic RAG

随着人工智能领域的不断进步，检索增强生成（RAG）、AI智能体以及Agentic RAG等概念相继涌现。下面我们通过表格来对比这三者在关键特征上的差异：

（一）优势与协同效应

RAG的优势在于能够提供及时、基于事实的精准回答，这使得它在诸如医疗、法律等专业领域的应用中表现卓越，因为这些领域对特定领域知识的准确性要求极高。例如在医疗咨询中，患者希望得到的是基于最新医学研究和临床实践的准确解答，RAG能够快速检索相关信息并生成可靠的回答。

AI智能体则凭借其持续学习和自主决策的能力，展现出强大的适应性和自主性。在自动驾驶场景中，车辆需要根据实时路况、交通信号以及周围环境的变化，自主做出驾驶决策，AI智能体能够很好地应对这种复杂多变的环境。

Agentic RAG巧妙地整合了两者的优势，将RAG的知识基础与AI智能体的自主性相结合，创建了一个能够弥补各自模型局限性的强大系统。这种协同作用确保了决策是基于最准确的信息做出的，大大降低了错误和过时建议的风险。例如在医疗诊断中，Agentic RAG系统既能利用最新的医学研究知识，又能根据患者的具体情况自主规划诊断流程，提供更精准有效的诊断结果。

（二）面临的挑战

1. 集成复杂性：管理检索模块、语言生成以及智能体决策过程，相较于单独使用一种技术要复杂得多。不同组件之间需要进行精细的协调和适配，任何一个环节出现问题都可能影响整个系统的性能。例如，检索到的知识可能与智能体的决策逻辑不匹配，导致生成的回答出现偏差。
2. 计算资源需求大：Agentic RAG的迭代特性决定了它在处理大量数据集时，会显著增加计算成本。系统需要不断地进行检索、推理和决策，对硬件的计算能力和内存资源提出了很高的要求。在大规模应用场景中，这可能会导致高昂的硬件成本和能源消耗。
3. 数据质量与偏差问题：RAG和Agentic RAG的性能高度依赖于数据来源的质量。如果数据存在偏差或不完整，那么系统生成的结果必然会受到影响，出现不准确、有偏见的回答。例如在训练数据中，如果对某些群体的信息存在缺失或错误，那么在涉及这些群体的相关问题回答中，就可能出现不公正或错误的结果。
4. 安全与伦理考量：具备先进检索能力的自主智能体引发了一系列伦理和安全问题。从数据隐私保护的角度来看，智能体在收集和使用用户数据时，可能存在泄露用户隐私的风险。在决策过程中，智能体也可能因为算法偏见而导致不公平的决策结果，甚至存在被恶意利用的潜在风险。比如在贷款审批场景中，如果智能体的决策算法存在偏见，可能会导致某些群体在贷款申请中受到不公正对待。

八、结论：AI领域的创新征程与展望

在本文中，我们深入探讨了人工智能领域的飞速发展。科学家们不断开拓创新，研发出一系列突破性的方法，用于知识共享、信息呈现和决策制定。其中，检索增强生成（RAG）技术因其能够将大型语言模型与实时外部知识相结合，有效克服了传统AI系统的局限性，从而吸引了广泛关注。与此同时，AI智能体作为能够感知并适应周围环境的关键软件工具，在现代人工智能应用中发挥着不可或缺的作用。

然而，随着现实世界中问题的复杂性日益增加，单纯依赖RAG或AI智能体往往难以满足实际需求。正是在这样的背景下，Agentic RAG应运而生。它将RAG的事实基础特性与AI智能体的决策能力巧妙融合，为在不断变化的环境中处理多步骤任务提供了全面的解决方案。

尽管Agentic RAG展现出了巨大的潜力，但正如我们所分析的，它在实际应用中仍面临诸多挑战，如集成复杂性、高计算需求、数据质量以及安全伦理等问题。未来，我们需要进一步深入研究和探索，以解决这些问题，推动Agentic RAG技术的不断完善和发展。相信随着技术的持续进步，Agentic RAG将在更多领域得到广泛应用，为我们的生活和工作带来更多的便利和创新。人工智能领域的发展永不止步，我们期待看到更多的创新成果不断涌现，为人类社会的进步贡献更大的力量。

本文转载自公众号Halo咯咯    作者：基咯咯

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