最近一年，我在企业内部做大模型相关项目，有一个非常明显的感受：

技术天花乱坠，实际效果很差，落地无人使用。
特别现在大家首选的一些智能问答类场景。RAG明显出现以下几个短板：

• • 检索不稳定
• • 上下文塞不下
• • 复杂问题拆分不了
• • 需要 SQL/工具/流程的任务做不了
• • 多轮任务无法保持一致结果

越来越多团队在问同一句话：

“有没有比 RAG 更聪明的方案？”

答案正在浮出水面——
Agentic RAG。

一句话解释：

Agentic RAG = RAG（检索） + Agent（规划） + Tools（执行） + Memory（上下文）
→ 让大模型从“回答问题”升级为“完成任务”。

一、什么是 RAG？

RAG 的本质：让模型“查资料再回答”

RAG（Retrieval-Augmented Generation）最初就是为了解决两个核心痛点：

1. 1. 大模型不知道企业内部知识
2. 2. 大模型容易幻觉

于是提出了经典的“增强检索生成”：

[用户问题] → [检索知识] → [塞入上下文] → [LLM生成回答]

你可以把它理解成：

在 LLM 大脑外面加了一个“外接硬盘”。

这使得模型能在企业落地时提供确定性知识来源。

传统 RAG 的瓶颈来自结构问题，而不是参数规模

瓶颈 1：RAG 是“单跳推理”，不具备流程能力
只能：

检索 → 回答（一次性）

无法：

拆任务 → 检索 → 工具 → 整合 → 反思 → 再执行 → 多轮得出答案

瓶颈 2：RAG 不会行动，只会说话
传统 RAG：

• • ❌ 不会写 SQL
• • ❌ 不会查数据库
• • ❌ 不会画图
• • ❌ 不会拉业务 API
• • ❌ 不会调内部函数
• • ❌ 不会自动纠错

这意味着任何“动作型任务”它都做不了。

瓶颈 3：RAG 只能处理文本，不能处理结构化数据
制造业常见的数据形态：

• • 文本说明
• • 报警日志
• • 报表体系
• • SQL 数据
• • 设备指标
• • 历史案例

RAG 只能解决其中的一种：文本。

瓶颈 4：企业问题越来越复杂，不是单轮问答能解决的
比如：

“找出三个月 A 产线报警趋势，并分析原因。”

这不是 QA，是一个完整工作流。

上述所有问题的共同点是：

它们不是模型没训练好，而是 RAG 架构不够。

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二、什么是 Agent？

Agent 的本质：让 LLM 有“行动能力”

LLM 原本只是“会说话”的模型。
它能推理、能生成，但不能动手。

Agent 的核心意义：

让 LLM 不只是“说”，而是能够“做”。

Agent 有哪些基本能力？

Agent 能力	解释
Task Planning	把复杂问题拆成步骤
Tool Use	调 SQL、查 API、执行脚本
Multi-step Reasoning	不是“一跳回答”，而是“多步执行”
Reflection	工具调用失败后自动纠错
Memory	记住历史状态，持续执行任务

你会发现，这已经接近一个“智能助手”或“软件代理人”的能力。

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三、什么是Agentic RAG？

为什么 RAG + Agent 会产生化学反应？

企业级大模型任务 = “需要知识” + “需要行动”

例如：

“找出 10 月产量异常的产线，并分析原因。”

需要两个部分：

1. 1. 你需要哪些知识？（RAG）
2. 2. 你要怎么做？（Agent）

这两个能力缺一不可。

Agentic RAG 定义

Agentic RAG 是一种融合检索增强（RAG）、智能规划（Agent）、工具调用（Tools）、和可持续上下文（Memory）的多步推理架构，使大模型能够执行复杂任务，而不仅是回答问题。

简化一句话：

Agentic RAG = RAG 的知识 + Agent 的行动。

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四、Agentic RAG 与传统 RAG 的差别

能力/特性	传统 RAG	Agentic RAG
核心流程	检索 → 回答	规划 → 检索 → 工具 → 多步执行 → 回答
数据类型	仅文本	文本 + SQL + API + 日志 + 报表
推理方式	单步	多步（循环、分支、反思）
能否拆任务	❌ 不行	✔ 能自动规划
工具使用	❌ 不支持	✔ SQL/API/脚本
任务类型	QA	工作流级任务
错误处理	❌ 无	✔ 自动纠错/反思
可解释性	一般	高（流程可控）

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五、Agentic RAG 的完整运行流程

是
否

是
否

否
是
用户提出复杂任务
Agent 解析任务
是否需要知识?
RAG 检索
工具调用
是否需要行动?
SQL/API/Python 执行
生成部分结果
得到中间结果
Agent 整合结果
任务完成了吗?
生成最终回答

• • Agent 是循环执行的
• • RAG 是“知识节点”
• • Tools 是“执行节点”
• • Memory 保留状态
• • 最终结果是多轮推理的产物

这就是“Agentic”的意义。

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六、Agentic RAG 实例

制造业的数据形态是典型的“异构数据地狱”：

类型	示例
文本	设备手册、操作流程
日志	报警记录、PLC 日志
报表	月度产量、达成率
SQL 数据	ERP/MES
人工经验	故障分析经验库

RAG 只能处理文本，无法解决真实业务问题。

Agentic RAG 则能：

✔ 调 SQL
✔ 查手册
✔ 分析日志
✔ 画趋势图
✔ 推断原因
✔ 汇总报告

例如用户问：

“请分析三个月 A 产线报警趋势，并给出原因。”

Agentic RAG 的执行流程可能是：

1. 1. Planner → 拆成 3 个子任务
2. 2. SQL 工具 → 查报警数据
3. 3. Python → 计算趋势/绘图
4. 4. RAG → 查设备手册/案例
5. 5. Agent → 整合原因分析
6. 6. LLM → 生成最终报告

这是“工作流级能力”，不是传统 RAG 能做到的。

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七、如何在企业真正建设一套 Agentic RAG？

✔ 步骤 1：强化基础 RAG

• • 向量库：Milvus/Faiss
• • Hybrid 检索
• • Rerank 过滤（如 BGE Reranker）
• • Query Rewrite / HyDE
• • Chunk 策略优化（Overlap、长块）

✔ 步骤 2：加入工具能力（从 SQL 开始）

• • Schema 感知
• • Join 推断
• • SQL Correction
• • SQL 执行结果解释
• • 数值问题 RMSE 校验

✔ 步骤 3：加入 Agent Flow（流程控制）

框架推荐：

• • LangGraph
• • Dify

关键节点：

• • Planner
• • RAG
• • SQL 工具
• • Python 工具
• • Decision 节点
• • 反思节点
• • Answer 节点

✔ 步骤 4：增加 Memory

• • Redis + Embedding
• • 文件级缓存
• • KV Cache 优化

✔ 步骤 5：搭建评价体系（落地最欠缺的部分）

● 检索评价指标

• • Recall@k
• • Query Reform 成功率
• • Rerank Hit Rate

● SQL 评价指标

• • 语义正确率
• • 运行成功率
• • 数值校对差异（RMSE/MAE）

● Agent 评价指标

• • 任务成功率
• • 工具调用正确率
• • 工程流转效率

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八、未来趋势

Agentic RAG → Multi-Agent → Auto-RAG

1. 单 Agent → 多 Agent 协作系统

如：

• • 数据 Agent
• • 文档 Agent
• • 报告生成 Agent
• • 评估 Agent

2. Verified Retrieval（可验证检索）

以证据为核心的回答方式，显著降低幻觉。

3. Auto-RAG（自动优化 RAG）

模型自动优化：

• • chunk 策略
• • rerank 逻辑
• • 检索分布
• • 上下文拼接

RAG 将进入“自学习时代”。

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九、总结

传统 RAG 只解决一个问题：

“我知道什么？”

Agentic RAG 能解决更大的问题：

“我应该怎么做？”

企业真正需要的是：

• • 会查知识
• • 会规划任务
• • 会执行 SQL
• • 会分析数据
• • 会整合结果
• • 会给出可用答案

也就是说：

从“知识QA系统” → “任务执行系统”
从 RAG → Agentic RAG
是大模型工程化的必然路线。

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