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Agentic RAG，即基于智能体的检索增强生成技术，融合了 AI Agent 与 RAG 技术的优势。该技术通过集成 AI Agent，显著提升了 RAG 系统的智能水平与自主能力，使其在面对复杂查询及多步骤推理任务时，能够展现出更为高效的处理能力。
Agentic RAG 的核心在于其动态智能体协调机制。该机制能够依据用户查询的意图自动改写查询，并运用 “多跳” 推理策略，有效应对复杂的问答挑战。
Agentic RAG 的关键原理：
- 动态编排机制：Agentic RAG 利用 AI Agent 的动态编排能力，灵活适应用户多样化的意图，精准调整检索与生成策略，以高效处理复杂查询及多步骤推理任务。
- 反馈与查询优化：若检索结果未达预期，系统会自动调整查询语句并重新搜索，直至找到满意的结果为止。
- 多跳式知识推理：Agentic RAG 拥有 “多跳” 知识推理能力，擅长应对需历经多个步骤或融合多个信息源的复杂难题。
- 自适应策略：Agentic RAG 能够根据查询的复杂度和类型灵活应对。面对简单查询，它可能直接运用语言模型迅速回答；而对于复杂查询，则可能采取多步检索与推理的综合策略。
- 任务编排系统：Agentic RAG 通常基于图形（Graph）的任务编排系统构建，它支持复用现有流程、与外部工具协同工作，并具备执行复杂查询任务规划的能力。
- 反思机制：Agentic RAG 内置了反思功能，让系统能够自主评估其输出，并据此进行必要的调整。这一机制对于达成高级推理能力和问题解决能力的提升至关重要。
相较于简单 RAG，Agentic RAG 引入了动态 AI Agent 协调机制，赋予其更灵活应对复杂查询与多步推理任务的能力。简单 RAG 常受限于静态规则与基础检索机制，而 Agentic RAG 则凭借智能 AI Agent 的动态调整与优化，实现回答的精准化与个性化提升。
Agentic RAG 在多个领域具备广泛的应用潜力，涵盖个性化推荐系统、智能客服、文档摘要、客户支持、文献研究、法律与医疗咨询，以及高质量内容生成等方面。借助其独特的动态代理协调机制，Agentic RAG 不仅显著提升了问答系统的智能性和准确性，还极大地拓宽了其应用领域。这一机制使得 Agentic RAG 能够在多个领域内实现高效且精准的信息检索与处理，满足多样化的需求。
实际应用案例：利用 LlamaIndex 与 OpenVINO 技术构建的 Agentic-RAG 系统，能够高效应对复杂的查询任务，实现精准的信息检索与文本生成。
Agentic RAG 的研究进展聚焦于利用 AI Agent 来强化 RAG 系统的功能，旨在提升其处理复杂查询及多步推理任务的效率。具体而言，Self-RAG 与 Adaptive RAG 作为高级 RAG 系统的代表，通过集成反思机制与动态策略调整，显著增强了解决复杂问题的能力。RAG 基础的 to B 智能体应用实践展示了如何通过 Agentic RAG 技术打造一款智能体，该智能体能够深入理解并处理复杂的筛选需求。
Agentic RAG 的研究趋势涵盖动态 AI Agent 协调机制的深化、多跳式知识推理的探索、自适应策略的优化以及任务编排系统的持续改进。这些趋势彰显了 Agentic RAG 技术在提升信息处理效率与准确性上的巨大潜力。作为新兴技术，Agentic RAG 巧妙融合了 RAG 与 AI Agent 的优势，为复杂信息处理领域带来了更加智能化的解决方案。随着技术的飞速发展，Agentic RAG 有望在多个领域展现其重要性，逐步成为信息处理领域不可或缺的支柱。
