Agentic RAG（智能体驱动检索增强生成）作为AI领域的前沿融合技术，核心是将自主智能体的动态决策、迭代推理能力与传统RAG技术深度结合，彻底打破了静态检索流程的局限。本文将系统拆解其技术原理、架构分类、行业落地场景及实施挑战，结合医疗、金融等领域的实操案例，剖析其变革潜力；同时梳理必备工具栈、基准数据集与学习路径，为小白入门、程序员进阶提供可落地的参考，助力快速掌握这一AI突破性技术。

本综述的GitHub链接可在此获取：https://github.com/asinghcsu/AgenticRAG-Survey。

图1：Agentic RAG架构概览

RAG的基础

RAG概述

RAG技术是人工智能领域的重大突破，它将LLMs的生成能力与实时数据检索相结合。尽管LLMs在自然语言处理领域展现出卓越能力，但由于依赖静态预训练数据，它们的回应常常存在过时或不完整的问题。RAG技术通过动态检索并整合外部信息源的相关内容到生成过程中，解决了这一限制，从而实现了上下文准确且信息更新的输出。

RAG的核心组件

RAG系统架构整合了三个核心组件：

• 检索：负责从知识库、API或向量数据库等外部数据源查询信息。先进的检索工具利用密集向量搜索和基于transformer的模型来提高检索精度和语义相关性。
• 增强：处理检索到的数据，提取并总结最相关信息，使其与查询上下文保持一致。
• 生成：将检索的信息与LLM的预训练知识结合，生成连贯且符合上下文的回应。

RAG范式的演变

检索增强生成技术已经历了显著发展，以应对现实应用中日益复杂的挑战，包括上下文准确性、可扩展性和多步推理等关键需求。这一技术从简单的关键词检索发展到如今能够整合多样数据源和自主决策过程的复杂、模块化和自适应系统，凸显了RAG系统在高效处理复杂查询方面的重要性。

本章探讨了RAG范式的发展历程，介绍了其关键发展阶段——基础RAG（Naive RAG）、高级RAG（Advanced RAG）、模块化RAG（Modular RAG）、图RAG(Graph RAG)和Agentic RAG，以及它们的特征、优势和局限性。通过理解这些范式的演变，读者可以更好地把握检索和生成能力的进步及其在各领域的应用价值。

Agentic RAG

Agentic RAG通过引入具备动态决策和工作流优化能力的自主智能体，代表了检索增强生成技术的重大变革。不同于静态系统，Agentic RAG运用迭代优化和自适应检索策略，有效解决复杂、实时和跨领域的查询需求。这种技术范式在保留检索和生成过程模块化特性的同时，创新性地融入了智能体的自主能力。

Agentic RAG的核心特性包括：

• 自主决策能力：智能体能够根据查询的复杂程度独立评估并灵活调整检索策略。
• 迭代优化机制：通过整合反馈循环系统，持续提高检索精确度和回应相关性。
• 工作流智能调度：能够动态协调和分配任务，大幅提升实时应用场景中的处理效率。

尽管Agentic RAG取得了显著进步，它仍面临一些挑战：

• 协调机制复杂：管理多个智能体之间的交互需要设计并实现精密的协调系统。
• 计算资源消耗大：多智能体系统在处理复杂工作流时，对计算资源的需求明显增加。
• 可扩展性存在局限：虽然具有可扩展性，但系统的动态特性在高查询量环境下可能导致计算资源紧张。

Agentic RAG在多个领域展现出卓越性能，特别是在客户支持、金融分析和自适应学习平台等对动态适应能力和上下文精确性要求极高的应用场景中表现尤为突出。

表1：RAG范式的对比分析

RAG系统的挑战与局限性

传统RAG系统通过引入实时数据检索功能，极大地扩展了LLMs的能力范围。然而，这些系统在处理复杂的现实应用场景时仍面临诸多关键挑战。最为突出的限制主要体现在上下文整合、多步推理以及可扩展性与延迟问题等方面。

• 上下文整合

即使RAG系统能够成功检索到相关信息，它们往往难以将这些信息自然地融入生成的回应中。由于检索流程的静态特性和有限的上下文理解能力，系统常常产生碎片化、不连贯或过于泛泛的输出。

例子： 当用户查询"阿尔茨海默病研究的最新突破及其对早期治疗的意义"时，系统可能会找到相关研究论文和医疗指南。然而，传统RAG系统通常无法将这些研究成果综合为连贯的解释，难以将新疗法与具体患者病例有机关联。同样，对于"干旱地区小规模农业的最佳可持续实践方法"的查询，传统系统可能只检索到一般农业方法的文档，而忽略了专门针对干旱环境的关键可持续技术。

多步推理

现实世界中的许多查询需要迭代式或多跳推理能力——即在多个步骤中检索并综合信息。传统RAG系统通常缺乏根据中间分析结果或用户反馈调整检索策略的能力，导致回应不完整或缺乏逻辑连贯性。

例子： 对于"欧洲可再生能源政策中哪些经验可应用于发展中国家，以及可能产生哪些经济影响"这类复杂查询，系统需要协调处理多种类型的信息，包括政策数据、发展中国家的具体情况分析和经济影响评估。传统RAG系统通常难以将这些不同维度的信息整合成一个连贯而全面的回应。

• 可扩展性与延迟问题

随着外部数据源规模不断扩大，查询和排序大型数据集变得越来越耗费计算资源。这导致显著的延迟问题，削弱了系统在实时应用场景中提供及时回应的能力。

例子： 在"金融分析"或"实时客户服务"等对时间敏感的场景中，查询多个数据库或处理大量文档所造成的延迟可能严重影响系统的实用性。例如，在高频交易环境中，市场趋势数据检索的延迟可能导致错失关键交易机会。

Agentic RAG：技术范式的重大突破

传统RAG系统受限于静态工作流和有限的适应能力，往往难以应对需要动态、多步推理的复杂现实任务。这些局限推动了智能体技术与RAG的融合，催生了Agentic RAG。

通过引入具备动态决策、迭代推理和自适应检索策略能力的自主智能体，Agentic RAG在保留早期技术模块化优势的同时，成功克服了固有的约束。

这一技术演进使系统能够以更高的精确度和上下文理解能力应对复杂的跨领域任务，使Agentic RAG成为下一代AI应用的核心技术。

特别值得注意的是，Agentic RAG系统通过优化工作流减少延迟，并通过迭代方式改进输出，有效解决了长期以来制约传统RAG系统可扩展性和效能的关键挑战。

智能体智能的核心原则与背景

智能体智能是Agentic RAG系统的基础，使这些系统能够超越传统RAG的静态和被动特性。通过引入能够进行动态决策、迭代推理和协作工作流的自主智能体，Agentic RAG系统展现出更强的适应能力和精确性。本节探讨智能体智能的核心原则。

AI智能体的组成部分

一个AI智能体的核心构成包括：

• LLM（具有定义的角色和任务）：作为智能体的主要推理引擎和对话接口，负责解释用户查询、生成回应并维持对话连贯性。
• 记忆系统（短期和长期）：用于保存交互过程中的上下文和相关数据。短期记忆跟踪当前对话状态，而长期记忆存储累积的知识和智能体过往经验。
• 规划能力（反思与自我批评）：通过反思、查询路由或自我批评等机制引导智能体的迭代推理过程，有效地将复杂任务分解为可管理的步骤。
• 工具利用（向量搜索、网络搜索、API等）：拓展智能体能力范围，使其不仅限于文本生成，还能访问外部资源、实时数据或执行专业计算。

图7：AI智能体概述

智能体设计模式提供了结构化方法，指导Agentic RAG系统中智能体的行为。这些模式使智能体能够动态适应环境、制定计划并开展协作，确保系统能够精确且可扩展地处理复杂的现实世界任务。

四个关键模式支撑了智能体工作流程：

反思能力（Reflection）

反思是智能体工作流中的核心设计模式，它使智能体能够不断评估和完善其输出结果。

通过引入自我反馈机制，智能体可以识别并修正错误、逻辑不连贯处和需要改进的方面，从而在代码生成、文本创作和问题回答等任务中提升表现质量。在实际应用中，反思过程包括引导智能体对自身输出的正确性、风格和效率进行批评，然后将这些反馈整合到后续迭代中。外部工具如单元测试或网络搜索也可以通过验证结果和指出不足，进一步强化这一过程。

在多智能体系统中，反思可以通过不同角色分工实现，例如一个智能体负责生成输出，另一个负责批评评估，促进协作式改进。以法律研究为例，智能体可以通过重新评估检索到的判例法来迭代优化回应，确保信息的准确性和全面性。在Self-Refine、Reflexion和CRITIC等研究中，反思机制已经显示出显著的性能提升效果。

图8：智能体自我反思概述

规划能力（Planning）

规划是智能体工作流中的关键设计模式，它赋予智能体将复杂任务自主分解为更小、可管理子任务的能力。这种能力对于在动态且不确定环境中实现多跳推理和迭代问题解决至关重要。

通过规划能力，智能体可以动态确定完成目标所需的步骤序列。这种适应性使智能体能够处理那些无法预先定义的任务，确保决策过程的灵活性。尽管功能强大，但与反思等确定性工作流相比，规划可能产生更难预测的结果。规划特别适合那些需要动态适应的任务场景，在这些场景中预设的工作流程往往不够充分。随着技术不断成熟，规划能力在推动跨领域创新应用方面的潜力将持续增长。

图9(a)：智能体规划能力概述

工具使用（Tool Use）

工具使用能力让智能体通过与外部工具、API或计算资源交互来扩展其功能。这种模式使智能体能够收集信息、执行计算并处理超出其预训练知识范围的数据。通过动态整合工具到工作流中，智能体可以适应复杂任务并提供更准确、更符合上下文的输出。

现代智能体工作流已将工具使用应用于多种场景，包括信息检索、计算推理和外部系统接口等。随着GPT-4函数调用能力和能管理多种工具访问的系统等技术进步，这种模式的实现已经取得显著发展。这些进步促成了更加复杂的工作流，使智能体能够自主选择和执行最适合特定任务的工具。

虽然工具使用显著增强了智能体工作流能力，但在优化工具选择方面仍存在挑战，特别是当可用选项众多时。一些受RAG启发的技术，如基于启发式的选择方法，已被提出来解决这一问题。

图9(b)：智能体规划能力概述

多智能体协作（Multi-Agent）

多智能体协作是智能体工作流中的重要设计模式，它实现了任务专业化和并行处理。

智能体之间通过通信和共享中间结果，确保整体工作流保持高效连贯。通过在专业化智能体间分配子任务，这种模式提高了复杂工作流的可扩展性和适应性。多智能体系统允许开发者将复杂任务分解成更小的、可管理的子任务，并分配给不同智能体。

这种方法不仅提升了任务执行效果，还为管理复杂交互提供了稳健框架。每个智能体都拥有自己的记忆系统和工作流程，可能包括工具使用、反思或规划能力，从而实现动态协作解决问题。

尽管多智能体协作展现出巨大潜力，但与反思和工具使用等更成熟的工作流相比，它仍是一种较难预测的设计模式。不过，AutoGen、Crew AI和LangGraph等新兴框架正在为实现有效的多智能体解决方案开辟新途径。

图10：多智能体协作概述

这些设计模式构成了Agentic RAG系统成功的基础。通过结构化工作流——从简单的顺序步骤到更具适应性的协作过程——这些模式使系统能够动态调整检索和生成策略，以满足现实环境中多样且不断变化的需求。凭借这些模式，智能体能够处理迭代的、具有上下文感知的任务，这些任务的能力范围显著超越了传统RAG系统。

智能体工作流模式：动态协作的自适应策略

智能体工作流模式是构建基于LLM应用的结构化方法，旨在优化性能、准确性和效率。根据任务复杂性和处理需求，可以选择不同的工作流策略。

提示词链接（Prompt Chaining）：通过顺序处理增强准确性

提示词链接将复杂任务分解为多个连续步骤，每个步骤都以前一步骤的结果为基础。这种结构化方法通过先简化各个子任务再进行整合，从而提高最终输出的准确性。然而，这种顺序处理方式可能会增加处理延迟。

图11：提示词链接工作流说明

适用场景：

当任务可以被分解为固定的子任务，且每个子任务都对最终结果有明确贡献时，这种工作流最为有效。在需要步骤化推理以提高准确性的场景中特别实用。

应用实例：

• 先用一种语言创建营销内容，然后将其翻译成另一种语言，同时保留原文的语义细微之处。

• 文档创建过程：先生成内容大纲，验证其完整性，然后基于大纲开发完整文本。

路由（Routing）：将输入引导至专业化处理流程

路由机制先对输入进行分类，然后将其引导到最适合的专业化提示词或处理流程。这种方法确保不同类型的查询或任务能获得针对性处理，从而提高整体效率和响应质量。

图12：路由工作流说明

适用场景：

适合不同类型输入需要区别对待的场景，为每类问题提供优化的处理方案。

应用实例：

• 将客户服务查询分流为技术支持、退款请求或一般咨询等不同类别。
• 将简单查询分配给小型模型以提高成本效益，而将复杂请求交由高级模型处理。

并行化（Parallelization）：通过并发执行加速处理

并行化策略将任务分为可同时执行的独立流程，减少处理延迟并提高系统吞吐量。

这种模式主要分为两类：分段处理（独立子任务并行）和多模型投票（通过多输出提高准确性）。

图13：并行化工作流说明

适用场景：

当任务可以独立并行执行以提高速度，或当多个模型输出可以交叉验证提高可靠性时特别有用。

应用实例：

• 分段处理：在内容审核中，一个模型负责筛选输入内容，同时另一个模型生成回应。
• 多模型投票：使用多个模型同时检查代码漏洞或分析内容是否违规，综合多个结果做出决策。

编排者-工作者模式（Orchestrator-Workers）：动态任务分配

这种工作流模式核心是一个中央编排智能体，它能动态将任务分解为子任务，将这些子任务分配给专业工作智能体，并整合所有结果。与并行化不同，这种模式能够根据输入复杂度灵活调整处理策略。

图14：编排者-工作者工作流说明

适用场景：

最适合需要动态任务分解和实时适应的场景，特别是当子任务无法预先定义时。

应用实例：

• 根据变更需求智能地修改代码库中的多个文件。
• 通过从多个来源智能收集与综合相关信息进行实时研究分析。

评估者-优化者（Evaluator-Optimizer）：通过迭代提升输出质量

评估者-优化者工作流采用迭代改进策略。系统首先生成初始输出，然后基于评估模型的反馈不断对其进行优化，从而逐步提升内容质量。

图15：评估者-优化者工作流说明

适用场景：

当迭代优化能显著提升响应质量时特别有效，尤其是在存在明确评估标准的情况下。

应用实例：

• 通过多轮评估和修改循环来优化文学翻译质量。
• 进行多轮研究查询，每轮迭代都能进一步细化和改进搜索结果。

Agentic RAG系统的分类体系

Agentic RAG系统可以根据其复杂性和设计原则分为几种不同的架构框架，包括单智能体架构、多智能体系统和层次化智能体架构。每种框架都针对特定挑战进行了优化设计，以在各类应用场景中提供最佳性能。本节将详细介绍这些架构的分类，重点阐述它们的特点、优势和局限性。

单智能体Agentic RAG：路由模式

单智能体Agentic RAG是一种集中式决策系统，由单个智能体负责管理信息的检索、路由和整合工作。这种架构通过将所有任务整合到一个统一智能体中简化了系统结构，特别适合那些只需要有限工具或数据源的应用场景。

图16：单智能体Agentic RAG概览

工作流程

1. 查询提交与评估：流程始于用户提交查询。协调智能体（或主要检索智能体）接收此查询并进行分析，确定最适合的信息来源。

2. 知识源选择：根据查询类型，协调智能体从多种检索选项中选择：

• 结构化数据库： 对于需要访问表格数据的查询，系统可能使用与PostgreSQL或MySQL等数据库交互的Text-to-SQL引擎。
• 语义搜索： 处理非结构化信息时，系统通过基于向量的方法检索相关文档（如PDF、书籍、组织记录）。
• 网络搜索： 对于需要实时或广泛上下文信息的查询，系统利用网络搜索工具获取最新的在线数据。
• 推荐系统： 对于个性化或上下文相关查询，系统利用推荐引擎提供定制化建议。

3. 数据整合与LLM合成： 从选定来源检索到相关数据后，这些数据被传递给LLM。LLM综合分析收集的信息，将来自多个来源的见解整合成连贯且符合上下文的回应。

4. 输出生成： 最后，系统生成全面的用户答案，解决原始查询问题。这个回应以具体可执行且简洁的格式呈现，也可能包含所使用信息源的引用或引证。

关键特性与优势

• 集中化的简洁性：单个智能体处理所有检索和路由任务，使系统架构更易于设计、实施和维护。
• 效率与资源优化：智能体数量少且协调机制简单，系统消耗更少的计算资源，能更快地处理查询。
• 动态路由能力：智能体实时评估每个查询，智能选择最合适的知识源（如结构化数据库、语义搜索或网络搜索）。
• 多样化工具支持：支持各种数据源和外部API，能够同时处理结构化和非结构化工作流。
• 适合简化系统：特别适用于任务明确或集成需求有限的应用场景（如文档检索、基于SQL的工作流）。

用例：客户支持服务 用户提问：能告诉我我的订单配送状态吗？ 系统处理（单智能体工作流）： 1. 查询提交与评估： 用户提交查询，由协调智能体接收 协调智能体分析查询并确定最合适的信息来源 2. 知识源选择： 从订单管理数据库检索跟踪详情 从运输提供商的API获取实时更新信息 可选地进行网络搜索，识别可能影响配送的当地情况，如天气或物流延迟 3. 数据整合与LLM合成： 相关数据传递给LLM，由其将信息综合为连贯回应 4. 输出生成： 系统生成具体可执行且简洁的回应，提供实时跟踪信息和可能的替代方案 系统回应：整合回复：“您的包裹目前正在运输中，预计明天晚上到达。UPS的实时跟踪显示，包裹现已到达区域配送中心。”

多智能体Agentic RAG系统

多智能体AgenticRAG是单智能体架构的模块化和可扩展性发展，专为处理复杂工作流和多样化查询类型而设计，它通过协调多个专业智能体来实现这一目标。与依赖单个智能体管理所有推理、检索和响应生成任务不同，该系统将责任分配给多个专业智能体，每个智能体都针对特定角色或数据源进行了优化。

图17：多智能体Agentic RAG系统概览

工作流程

1. 查询提交：整个过程始于用户提交查询，这个查询由协调智能体或主检索智能体接收。该智能体作为核心协调者，根据查询需求将任务分配给各个专业检索智能体。

2. 专业检索智能体：查询被分配给多个检索智能体，每个智能体专注于特定类型的数据源或任务，例如：

• 智能体1：负责处理结构化查询，与PostgreSQL或MySQL等SQL数据库交互。
• 智能体2：管理语义搜索，从PDF、书籍或内部文档等来源检索非结构化数据。
• 智能体3：专注于从网络搜索或API获取实时公共信息。
• 智能体4：专门管理推荐系统，基于用户行为或档案提供上下文相关的建议。

3. 工具访问和数据检索：每个智能体将查询路由到其专业领域内的适当工具或数据源，例如：

• 向量搜索：用于确定语义相关性。
• Text-to-SQL：用于处理结构化数据。
• 网络搜索：用于获取实时公共信息。
• API：用于连接外部服务或专有系统。

检索过程以并行方式执行，实现对多样化查询类型的高效处理。

4. 数据整合与LLM合成：检索完成后，所有智能体收集的数据传递给LLM。LLM将这些信息整合为连贯且上下文相关的响应，自然融合来自多个来源的见解。

5. 输出生成：系统生成全面的响应，以可操作且简洁的格式返回给用户。

关键特性和优势

• 模块化设计：每个智能体独立运行，可以根据系统需求轻松添加或移除智能体。
• 良好的可扩展性：多智能体并行处理能力使系统能够高效处理大量查询。
• 任务专业化：每个智能体针对特定类型的查询或数据源进行优化，提高检索准确性和相关性。
• 处理效率：通过在专业智能体间分配任务，系统减少了瓶颈并提升了复杂工作流的性能。
• 应用多样性：适用于跨多个领域的应用，包括研究、数据分析、决策支持和客户服务。

面临的挑战

• 协调复杂性：管理智能体间通信和任务分配需要复杂的协调机制。
• 计算资源开销：多智能体并行处理可能增加系统资源消耗。
• 数据整合难度：将来自不同来源的信息综合为连贯一致的响应具有技术挑战性，需要先进的LLM能力。

应用案例：多领域研究助手 用户提问：欧洲采用可再生能源的经济和环境影响是什么？ 系统处理流程（多智能体工作流）： 智能体1：使用SQL查询从经济数据库检索相关统计数据 智能体2：利用语义搜索工具查找相关学术论文 智能体3：执行网络搜索，获取可再生能源的最新新闻和政策更新 智能体4：咨询推荐系统，提供相关报告或专家评论等补充内容 系统响应：整合回答：“根据欧盟政策报告，欧洲采用可再生能源在过去十年已使温室气体排放减少20%。从经济角度看，这一领域的投资创造了约120万个就业岗位，特别是在太阳能和风能部门表现出显著增长。最新学术研究同时指出，这一转变也带来了电网稳定性和能源存储成本方面的潜在挑战和权衡。”

层次化Agentic RAG系统

层次化Agentic RAG系统采用结构化的多层次架构进行信息检索和处理，显著提升了系统效率和战略决策能力。在这种架构中，智能体按照清晰的层级关系组织，高层智能体负责监督和指导低层智能体的工作，形成一个协调一致的决策链。这种结构实现了多层次决策过程，确保每个查询都能由最适合的资源进行处理。

图18：层次化Agentic RAG系统概览

工作流程

1. 查询接收：用户提交查询后，由顶层智能体负责接收，它会对查询进行初步评估并决定任务分配方式。
2. 战略决策：顶层智能体评估查询的复杂性，根据查询领域决定优先调用哪些下级智能体或数据源，某些被认为更可靠或更相关的数据库、API或检索工具会被优先考虑。
3. 下级智能体任务分配：顶层智能体将具体任务分配给专门负责特定检索方法的低层智能体（如SQL数据库查询、网络搜索或专有系统访问）。这些智能体会独立执行分配给它们的任务。
4. 结果整合与综合：低层智能体完成任务后，高层智能体收集并整合所有结果，将多源信息综合为一个连贯、统一的回应。
5. 回应交付：最终经过综合的答案返回给用户，确保提供的回应既全面又与查询上下文高度相关。

关键特性与优势

• 战略资源分配：顶层智能体能够根据查询的复杂性、数据可靠性或上下文背景，智能地分配资源和确定数据源优先级。
• 出色的可扩展性：通过在多个智能体层级间分配任务，系统能够高效处理高度复杂或多方面的查询请求。
• 决策质量提升：高层智能体提供战略性监督，显著提高系统回应的整体准确性和连贯性。

面临的挑战

• 协调机制复杂：在多个层级之间维持有效的智能体通信需要复杂的管理机制，可能增加系统运行负担。
• 资源合理分配：在不同层级之间高效分配任务以避免处理瓶颈是一项技术挑战。

应用案例：金融分析系统 用户提问：考虑当前可再生能源市场趋势，最佳投资选择是什么？ 系统处理流程（层次化智能体工作流）： 顶层智能体：评估查询复杂性，优先选择可靠的金融数据库和经济指标，而非未经充分验证的数据源。 中层智能体：从专有API和结构化SQL数据库检索实时市场数据（如股票价格、行业表现等）。 底层智能体：执行网络搜索获取最新政策公告，同时查询专门追踪专家观点和新闻分析的推荐系统。 结果整合与综合：顶层智能体汇总所有结果，将定量市场数据与政策见解有机结合。 系统回应： 整合回答：“根据当前市场数据分析，可再生能源股票在过去一季度实现了15%的增长，这主要得益于支持性政府政策和投资者兴趣的显著提升。分析师特别指出，风能和太阳能行业可能会继续保持增长势头，而绿色氢能等新兴技术虽然存在中等风险，但也提供了潜在的高回报机会。”

Agentic 纠正式 RAG

纠正式 RAG是一种引入自我纠正检索结果机制的系统，它能有效提升文档利用率并显著提高响应生成质量。通过将智能体整合到工作流程中，纠正式 RAG 确保了上下文文档和响应的不断迭代优化，最大限度减少错误并提高相关性。

图19：Agentic纠正式RAG概览

纠正式 RAG 的核心理念

纠正式 RAG 的核心原则在于其能力：动态评估检索文档、执行纠正行动以及优化查询，从而提高生成响应的质量。具体调整方法包括：

• 文档相关性评估：相关性评估智能体负责评估检索文档的相关性。对于低于相关性阈值的文档，系统会触发纠正步骤。
• 查询优化与增强：查询优化智能体利用语义理解技术重新构造查询，以获得更精准的检索结果。
• 外部知识动态检索：当现有上下文信息不足时，外部知识检索智能体会执行网络搜索或访问其他数据源，补充额外信息。
• 响应综合生成：所有经过验证和优化的信息最终传递给响应合成智能体，用于生成最终回应。

工作流程： 纠正式 RAG 系统由五个关键智能体构成：

1. 上下文检索智能体：负责从向量数据库中检索初始相关文档。
2. 相关性评估智能体：评估检索文档的相关程度，标记不相关或模糊的文档以便进行纠正。
3. 查询优化智能体：通过语义理解技术重写查询，改进检索效果。
4. 外部知识检索智能体：在现有上下文文档不足时，执行网络搜索或访问其他数据源获取补充信息。
5. 响应合成智能体：将所有经过验证的信息整合为连贯、准确的最终回应。

关键特性与优势：

• 迭代纠正机制：通过动态识别和纠正不相关或模糊的检索结果，确保响应的高度准确性。
• 动态适应能力：结合实时网络搜索和查询优化技术，显著提升检索精度，使系统能够适应不断变化的信息需求。
• 智能体模块化设计：每个智能体专注于特定任务，使系统运行更加高效，同时便于扩展和维护。
• 事实准确性保障：通过严格验证所有检索和生成的内容，有效降低系统产生幻觉或提供错误信息的风险。

应用案例：学术研究助手 用户提问：生成式AI研究的最新发现有哪些？ 系统处理流程（纠正式RAG工作流）： 1. 查询提交：用户向系统提交研究问题。 2. 上下文检索： 上下文检索智能体从生成式AI学术论文数据库中提取初始相关文档； 检索到的文档传递至下一环节进行评估。 3. 相关性评估： 相关性评估智能体评估文档与查询的契合度； 将文档分类为相关、模糊或不相关，并标记需要纠正的不相关文档。 4. 纠正行动（必要时）： 查询优化智能体重构查询，提高其特定性和相关性； 外部知识检索智能体执行网络搜索，从外部来源获取补充论文和研究报告。 5. 响应合成： 响应合成智能体将经过验证的文档内容整合为连贯全面的摘要 系统回应： 整合回复：“生成式AI领域的最新研究突破主要集中在扩散模型的技术进展、应用于文本到视频转换任务的强化学习技术，以及大规模模型训练的优化方法。如需了解更详细的研究成果，建议参考NeurIPS 2024和AAAI 2025发表的相关学术论文。”

自适应Agentic RAG

自适应RAG通过根据输入查询的复杂程度动态调整处理策略，显著提升了LLMs的灵活性和效率。不同于传统的静态检索工作流，自适应RAG利用智能分类器评估查询复杂度并确定最佳处理方式，其处理范围涵盖单步检索、多步推理，甚至对于简单明确的查询可以完全跳过检索过程。

图20：自适应Agentic RAG概览

自适应RAG的核心理念

自适应RAG的核心原则在于能够根据查询的复杂性动态调整检索策略。具体调整方法如下：

• 直接查询：对于不需要额外检索的基本事实性问题（如“水的沸点是多少？”），系统直接利用已有知识生成答案。
• 简单查询：对于需要少量上下文的中等复杂任务（如“我最新的电费账单状态是什么？”），系统执行单步检索获取相关信息。
• 复杂查询：对于需要迭代推理的多层次问题（如“过去十年，X市的人口如何变化，影响因素有哪些？”），系统采用多步检索策略，逐步优化中间结果以提供全面答案。

工作流程

自适应RAG系统由三个核心组件构成：

1. 分类器功能

• 一个较小的语言模型负责分析查询并预测其复杂度。
• 该分类器通过自动标记的数据集训练，这些数据来源于历史模型响应结果和查询模式。

2. 动态策略选择

• 对于直接查询，系统避免执行不必要的检索，直接调用LLM生成回应。
• 对于简单查询，系统执行单步检索过程获取相关上下文。
• 对于复杂查询，系统启动多步检索机制，确保通过迭代方式优化结果并增强推理能力。

3. LLM整合

• LLM将所有检索到的信息整合为连贯一致的回应。
• LLM与分类器之间的迭代交互使复杂查询能够不断得到优化。

关键特性与优势

• 动态适应能力：系统能够根据查询复杂度智能调整检索策略，在保证回应准确性的同时优化计算资源使用，为不同类型的查询提供最适合的处理方式。
• 资源使用效率：通过为简单查询减少不必要的处理步骤，同时为复杂查询分配充足资源，实现整体系统效率的最优化。
• 回应准确性提升：通过迭代优化过程，确保复杂查询能够获得高度准确的解答，显著减少错误和不完整回应的可能性。
• 系统扩展灵活性：架构设计支持轻松扩展，可以整合更多专业工具或外部API，满足特定领域的需求。

应用案例：客户服务助手 用户提问：为什么我的包裹延迟了，我有什么替代选择？ 系统处理流程（自适应RAG工作流）： 1. 查询分类 分类器分析该查询并判定为复杂类型，需要多步推理处理。2. 动态策略选择 系统基于复杂度分类，激活多步检索流程。 3. 多步检索执行 从订单数据库检索包裹跟踪详情； 通过运输服务商API获取实时状态更新； 执行网络搜索了解可能影响配送的外部因素，如天气状况或本地运输中断。 4. 回应综合生成 LLM整合所有检索到的信息，生成全面且具有可操作性的回应 系统回应：整合回答：“您的包裹因为您所在地区的恶劣天气影响而延迟送达。目前包裹已到达本地配送中心，预计将在2天内送达。作为替代选择，您可以选择前往该配送中心自行取件。”

基于图的Agentic RAG

Agent-G：图RAG的智能体框架

Agent-G是一种创新性的智能体架构，它将图知识库与非结构化文档检索技术进行了有机整合。通过结合结构化和非结构化数据源，该框架显著增强了RAG系统的推理能力和检索准确性。Agent-G采用模块化检索器库、动态智能体交互和反馈循环机制，确保输出结果的高质量。

图21：Agent-G：图RAG的智能体框架概览

Agent-G的核心理念

Agent-G的核心原则在于其智能任务分配能力。它能够动态地将检索任务分配给专业智能体，同时有效利用图知识库和文本文档资源。

Agent-G的检索策略调整包括：

• 图知识库利用：系统使用结构化数据提取实体间的关系、层次结构和连接网络。例如，在医疗领域中，可以精确映射疾病与症状之间的关联关系。
• 非结构化文档整合：传统文本检索系统提供丰富的上下文信息，有效补充图数据的局限性，使回答更加全面。
• 评估模块：专门评估所有检索信息的相关性和质量，确保检索结果与用户查询高度一致。
• 反馈优化循环：通过持续的迭代验证和查询重构，不断优化检索过程和信息综合，提高最终输出质量。

工作流程

Agent-G系统由四个核心组件构成：

1. 1. 检索器库

• 由一组专业模块化智能体组成，分别负责图数据和非结构化数据的检索。
• 这些智能体能根据查询需求动态选择最相关的信息源。

2. 评估模块

• 负责验证所有检索数据的相关性和质量。
• 对置信度不高的结果进行标记，安排重新检索或优化。

3. 动态智能体协作

• 不同任务专精的智能体协同工作，有效整合各类数据。
• 确保在图数据和文本数据源之间实现连贯一致的检索和综合。

4. LLM集成机制

• 将所有经过验证的数据综合为连贯一致的回应。
• 通过评估模块的持续反馈，确保最终回应与用户查询意图高度一致。

关键特性与优势

• 增强的推理能力：通过同时利用图数据中的精确结构化关系和文档中的丰富上下文信息，系统能够进行更深入、更全面的推理，为复杂查询提供更有价值的回应。
• 动态适应能力：系统能够根据不同查询需求智能调整检索策略，为不同类型的问题选择最佳的数据源和处理方法。
• 提升的准确性：评估模块有效减少了最终回应中出现不相关或低质量数据的风险，显著提高了系统输出的可靠性。
• 灵活的模块化设计：系统支持轻松添加新的专业智能体，以应对特定领域的专业任务，极大增强了架构的可扩展性。

应用案例：医疗诊断助手 用户提问：二型糖尿病的常见症状是什么，它们与心脏病有什么关系？ 系统处理流程（Agent-G工作流）： 1.查询接收与分析 系统接收用户查询； 识别到需要同时使用图结构化数据和非结构化文本来全面回答这个问题。 2.图数据检索 从医学知识图谱中提取2型糖尿病和心脏病之间的关联关系； 通过探索图结构中的层次关系，识别出共同风险因素，如肥胖和高血压。 3.文档内容检索 从权威医学文献中检索2型糖尿病的症状描述（包括口渴增加、频繁排尿、疲劳等）； 补充上下文信息，丰富基于图的见解。 4.信息质量评估 全面评估所有检索到的图数据和文档数据的相关性和质量； 对可信度不高的结果进行标记，安排进一步优化或重新查询。 5.综合回应生成 LLM将来自图检索器和文档检索器的已验证数据整合成连贯一致的回应； 确保最终输出与用户查询意图高度匹配。 系统回应： 整合回答：“二型糖尿病的常见症状包括口渴增加、频繁排尿和持续疲劳感。研究表明，糖尿病患者和心脏病之间存在约50%的相关性，这主要是通过共同的风险因素实现连接的，如肥胖和高血压等。”

GeAR: 面向检索增强生成的图增强智能体

GeAR是一个创新性的智能体框架，它通过整合基于图的检索机制，显著增强了传统RAG系统的性能。这一框架利用图扩展技术和智能体架构，有效解决了多跳检索场景中的各种挑战，大幅提升了系统处理复杂查询的能力。

图22：GeAR概述：面向检索增强生成的图增强智能体

GeAR的核心理念

GeAR通过两项关键创新提升了RAG系统性能：

• 图扩展技术：该技术增强了传统检索器（如BM25）的功能，将检索过程扩展到图结构化数据领域。这使系统能够有效捕捉实体之间的复杂关系和依赖网络，从而实现更深入的信息检索。
• 智能体架构：GeAR整合了智能体架构，智能体能够利用图扩展技术更高效地管理检索任务。这种架构支持检索过程中的动态决策和自主调整，使系统能够应对各种复杂查询场景。

工作流程

GeAR系统通过以下关键组件协同工作：

1. 1. 图扩展模块

• 将图结构数据无缝整合到检索过程中，使系统在检索时能够充分考虑实体间的关系网络。
• 通过将搜索范围扩展到相互关联的实体，显著增强了基础检索器处理多步推理查询的能力。

2. 智能体驱动的检索

• 系统采用智能体框架全面管理检索过程，能够根据查询的复杂度智能选择和组合最佳检索策略。
• 智能体可以自主决定何时利用图扩展检索路径，从而提高检索信息的相关性和精确度。

3. LLM集成机制

• 系统将图扩展增强的检索信息与LLM的生成能力结合，创建连贯且与上下文高度相关的回应。
• 这种集成确保了生成过程同时考虑了非结构化文档内容和结构化图数据的信息，实现更全面的回答。

关键特性与优势

• 强化的多跳检索能力：GeAR的图扩展技术使系统能够高效处理需要跨多个关联信息点进行推理的复杂查询，这是传统RAG系统的难点所在。
• 智能自适应决策：智能体框架支持检索策略的动态选择和自主调整，根据不同查询特点选择最优路径，同时提高处理效率和结果相关性。
• 提升的回答准确性：通过整合结构化图数据，GeAR显著提高了检索信息的精确度，从而生成更加准确和符合上下文的回应。
• 系统可扩展性：智能体框架的模块化设计允许系统根据需要灵活整合新的检索策略和数据源，使架构具有高度的可扩展性。

应用案例：多跳问答系统 用户提问：哪位作者影响了J.K.罗琳的导师？ 系统处理流程（GeAR工作流）： 1.查询分析与策略选择 顶层智能体评估发现这是一个典型的多跳性质查询； 系统确定需要结合图扩展和文档检索两种方法才能全面回答这一问题。 2.图结构数据扩展 系统识别出J.K.罗琳的导师是查询中的关键实体； 通过探索文学关系的图结构数据，系统追踪该导师的文学影响来源。 3.智能体驱动检索执行 智能体自主选择最佳的图扩展检索路径，收集关于导师及其文学影响的核心信息； 系统同时查询文本数据库，获取导师及其影响源的更多背景细节和非结构化信息。 4.综合回应生成 系统使用LLM整合图检索和文档检索获得的见解，生成一个准确反映这种复杂文学关系的回应。 系统回应： 整合回答：“J.K.罗琳的导师，[导师姓名]，深受[作者姓名]的影响，该作者因[著名作品或文学流派]而闻名。这种关联展示了文学史中的层次性影响关系，即重要的思想和创作理念常常通过多代作者相继传递。”

Agentic RAG中的智能体文档工作流

智能体文档工作流（ADW）通过实现端到端知识工作自动化，扩展了传统RAG的应用范围。这种工作流系统能够编排复杂的文档处理过程，将文档解析、信息检索、逻辑推理和结构化输出与智能体技术无缝整合。

ADW系统通过维护状态信息、协调多步骤工作流程以及应用领域专业知识，有效解决了智能文档处理和传统RAG的局限性。

工作流程

1. 1. 文档解析与信息结构化

• 系统使用企业级工具（如LlamaParse）解析文档，提取关键数据字段，包括发票号码、日期、供应商信息、明细项目和付款条件等。
• 将提取的数据组织成结构化格式，便于后续处理。

2. 跨流程状态管理

• 系统持续维护文档上下文状态信息，确保在多步骤工作流中保持信息的一致性和相关性。
• 全程跟踪文档在各处理阶段的进度和状态变化。

3. 智能知识检索

• 从外部知识库（如LlamaCloud）或向量索引中检索相关参考资料。

• 获取实时更新的领域专业指南，提升决策质量。

  4. 智能体协调管理

• 智能体应用业务规则、执行多跳推理，并生成具体可操作的建议。

• 协调管理各种组件，包括解析器、检索器和外部API，实现系统各部分的高效协作。

5. 可操作输出生成

• 以适合特定用例的结构化格式呈现处理结果。
• 将建议和提取的见解整合成简洁明了、便于执行的报告。

关键特性与优势

• 完善的状态管理：系统全程跟踪文档上下文和处理阶段信息，确保整个工作流程中各环节的一致性和连贯性，有效避免了传统系统中常见的信息断层问题。
• 复杂工作流协调：能够处理涉及多个组件和外部工具的复杂工作流程，通过智能编排各个处理环节，实现从文档输入到最终输出的全流程自动化。
• 领域专业智能：应用定制的业务规则和专业指南，针对特定行业和应用场景提供高度相关且精准的分析建议，远超通用系统的表现。
• 系统可扩展性：通过模块化设计和动态智能体集成机制，系统可轻松扩展以支持大规模文档处理需求，适应不断变化的业务需求。
• 工作效率提升：自动化处理重复性文档任务，同时在关键决策环节辅助人类专家，实现人机协作的最佳效果，显著提高整体工作效率。

应用案例：发票支付审批流程 用户需求：根据提交的发票和相关供应商合同条款生成付款建议报告。 系统处理流程（ADW工作流）： 1. 系统解析发票文档，精确提取关键信息，包括发票号码、日期、供应商详情、商品或服务明细以及付款条件等。 2. 系统检索对应的供应商合同，验证付款条件的一致性，同时识别任何适用的折扣优惠或需要遵循的合规要求。 3. 系统生成全面的付款建议报告，内容包括原始应付金额、可能适用的提前付款折扣、预算影响分析以及推荐的战略性付款行动方案。 系统回应： 整合报告：“发票INV-2025-045（金额$15,000.00）已完成处理分析。如果在2025-04-10前完成支付，可获得2%的提前付款折扣，将应付金额降至$14,700.00。另外，由于订单总额超过$10,000.00，系统已自动应用5%的批量订单折扣。建议：批准提前付款以节省2%费用，并确保为项目后续阶段及时分配必要资金。”

Agentic RAG框架的比较分析

表2全面对比了三种架构框架：传统RAG、Agentic RAG和ADW。这一分析清晰展示了各框架的优势、局限性和最适合的应用场景，为在不同用例中选择合适技术提供了重要参考。

这一比较分析揭示了从传统RAG到Agentic RAG，再到ADW的技术发展路径。传统RAG以简单易用和快速部署的特点适合基础任务；Agentic RAG则通过引入多智能体协作模式，显著增强了系统的推理能力和可扩展性；而ADW进一步发展，提供了强大的文档中心工作流，实现端到端自动化处理并能与特定领域业务流程深度集成。

了解每个框架的特点对于选择最适合特定应用需求的架构至关重要，下表提供了这三种框架的详细比较：

表2：传统RAG、Agentic RAG与ADW的比较分析

Agentic RAG应用场景

Agentic RAG系统在多个领域展现出了革命性潜力。通过结合实时数据检索、内容生成能力和自主决策功能，这些系统能够有效应对复杂、动态和多模态的挑战。

本章将深入探讨Agentic RAG关键应用领域，详细介绍这些系统如何正在重塑客户服务、医疗健康、金融、教育、法律流程和创意产业等多个行业。

客户支持与虚拟助手

Agentic RAG系统正在彻底革新客户支持领域，实现了实时、上下文感知的问题解决能力。传统聊天机器人和虚拟助手通常依赖静态知识库，往往导致回答过于笼统或信息已过时。相比之下，Agentic RAG系统能够动态检索最相关信息，根据用户具体情境调整回应，并生成个性化答复。

应用案例：Twitch广告销售增强

例如，Twitch利用Amazon Bedrock平台上的智能体工作流与RAG技术优化了广告销售流程。该系统能够动态获取广告客户数据、历史活动效果和目标受众人口统计信息，自动生成详细的广告方案，显著提升了运营效率。

主要优势：

• 回应质量提升：个性化且符合上下文的回复大幅提高了用户参与度。
• 运营效率提升：通过自动处理复杂查询，减轻了人工客服人员的工作负担。
• 实时适应能力：能够动态整合不断变化的数据，如服务中断状态或价格调整等实时信息。

医疗保健与个性化医疗

在医疗保健领域，将患者个人数据与最新医学研究成果相结合对于做出明智的医疗决策至关重要。基于智能体的RAG系统通过实时检索临床指南、医学文献和患者病史，有效协助医生进行诊断和制定治疗方案。

应用案例：患者病例摘要

Agentic RAG系统已成功应用于生成患者病例摘要。这类系统通过整合电子健康记录和最新医学研究文献，为临床医生生成全面的病例分析，帮助他们更快速、更准确地做出医疗决策。

主要优势：

• 个性化医疗服务：能够根据每位患者的具体情况定制医疗建议。
• 时间效率优化：简化了相关医学研究的检索过程，为医护人员节省宝贵时间。
• 医疗精确性：确保医疗建议基于最新研究证据和患者个体参数，提高诊断和治疗的准确性。

法律与合同分析

Agentic RAG系统正在重新定义法律工作流程，提供快速文档分析和辅助决策工具。

应用案例：合同审查

法律领域的智能体RAG系统能够分析合同文本，自动提取关键条款，并识别潜在风险。通过结合语义搜索功能和法律知识图谱，这些系统大大简化了繁琐的合同审查过程，同时确保合规并降低风险。

主要优势：

• 风险自动识别：能够自动标记那些偏离标准要求的异常条款。
• 效率大幅提升：显著缩短合同审查所需时间。
• 处理规模扩展：支持同时处理大量合同文档，满足企业级需求。

金融与风险分析

Agentic RAG系统正在革新金融行业，通过提供实时投资决策洞见、市场分析和风险管理能力。这些系统整合实时数据流、历史趋势和预测模型，生成有价值的可执行结果。

应用案例：汽车保险理赔处理

在汽车保险领域，Agentic RAG系统能够实现理赔流程自动化。例如，系统通过检索保单详情并结合事故数据，自动生成符合监管要求的理赔建议，大大简化处理流程。

主要优势：

• 实时数据分析：基于实时市场数据提供深入分析洞见。
• 风险管控能力：利用预测分析和多步推理技术，有效识别潜在风险。
• 决策质量提升：通过综合历史和实时数据，支持制定全面而精准的策略。

教育与个性化学习

教育领域也是Agentic RAG系统发挥显著作用的重要场景。这些系统通过生成针对学习者个人进度和偏好定制的解释、学习材料和反馈，实现了自适应学习体验。

应用案例：研究论文辅助生成

在高等教育中，Agentic RAG系统被用来辅助研究人员综合多源信息的关键发现。例如，当研究人员提问“量子计算的最新进展是什么？”时，系统会生成一份简明扼要的摘要，并附带丰富的参考文献，显著提升研究工作的质量和效率。

主要优势：

• 个性化学习路径：能够根据学生个人需求和能力水平智能调整学习内容。
• 互动学习体验：提供互动式解释和个性化反馈，增强学习参与度。
• 系统可扩展性：支持在多样化教育环境中进行大规模部署应用。

图增强应用在多模态工作流中

图增强的Agentic RAG（Graph-Enhanced Agentic RAG, GEAR）系统将图结构与检索机制相结合，在需要处理相互关联数据源的多模态工作流中表现尤为出色。

应用案例：市场调研报告生成

GEAR能够有效整合文本、图像和视频内容，用于创建全面的营销活动分析。例如，当查询“环保产品的新兴市场趋势是什么？”时，系统能生成一份详尽报告，融合客户偏好数据、竞争对手分析和相关多媒体内容。

主要优势：

• 多模态整合能力：无缝整合文本、图像和视频数据，提供全方位分析视角。
• 创意生成能力：为营销和内容创作领域提供创新理念和解决方案。
• 市场适应性：能够快速响应并适应不断变化的市场趋势和客户需求。

Agentic RAG系统应用已经遍及众多行业，充分展示了其多功能性和变革潜力。从个性化客户服务到自适应教育，再到图增强的多模态工作流，这些系统成功应对了各种复杂、动态且知识密集型的挑战。通过整合检索能力、内容生成和智能体技术，Agentic RAG系统正在为下一代AI应用开辟新的发展路径。

Agentic RAG工具和框架

Agentic RAG系统代表了检索、生成和智能体技术融合的重要发展方向。这些系统通过整合智能决策、查询优化和自适应工作流程，显著扩展了传统RAG的功能边界。以下是一系列支持开发基于智能体的RAG系统的重要工具和框架，它们能够有效解决实际应用中的复杂需求。

核心工具与框架：

• LangChain和LangGraph：LangChain提供了构建RAG流程的模块化组件，可以轻松整合检索工具、生成模型和外部应用接口。LangGraph则通过引入基于图的工作流，支持循环操作、状态保持和以人为中心的交互模式，为智能体系统提供复杂的协调管理和自我纠正机制。
• LlamaIndex：LlamaIndex的ADW实现了文档处理、信息检索和结构化推理的端到端自动化。它采用元智能体（meta-agent）架构设计，由子智能体负责管理较小的文档集，并通过顶层智能体协调完成合规分析和上下文理解等复杂任务。
• Hugging Face Transformers和Qdrant：Hugging Face提供了专为向量化和内容生成任务优化的预训练模型，而Qdrant则通过高级向量搜索功能增强了检索流程，使智能体能够根据需求动态切换稀疏和密集向量方法，优化系统性能。
• CrewAI和AutoGen：这些框架专注于多智能体架构设计。CrewAI支持层次化任务分配、顺序执行流程、强大的记忆管理系统和丰富的工具集成能力。AG2（前身为AutoGen）在多智能体协作领域表现出色，尤其在代码生成、工具调用和决策支持方面提供了高级功能。
• OpenAI Swarm框架：这是一个专为教育目的设计的用户友好、轻量级多智能体协调框架，特别强调智能体自主性和结构化协作流程。
• 基于Vertex AI的智能体RAG：由Google开发的Vertex AI平台与基于智能体的RAG技术无缝集成，提供了构建、部署和扩展机器学习模型的完整环境，同时利用先进AI技术实现强大的上下文感知检索和决策工作流。
• Semantic Kernel：Semantic Kernel是微软开发的开源SDK，专为将LLMs集成到应用程序中而设计。它支持智能体模式开发，使开发者能够创建用于自然语言理解、任务自动化和决策制定的自主AI智能体。该技术已在ServiceNow的P1事件管理等实际场景中应用，实现了实时协作、任务自动执行和上下文信息的无缝检索。
• Amazon Bedrock智能体RAG平台：Amazon Bedrock为实现基于智能体的RAG工作流提供了强大而灵活的开发平台。
• IBM Watson智能体RAG解决方案：IBM的watsonx.ai支持构建基于智能体的RAG系统，例如使用Granite-3-8B-Instruct模型整合外部信息源，显著提高复杂查询的回答准确性。
• Neo4j与向量数据库：Neo4j作为知名开源图数据库，在处理复杂关系和语义查询方面表现卓越。与Neo4j搭配使用的还有Weaviate、Pinecone、Milvus和Qdrant等向量数据库，它们提供高效的相似度搜索和检索功能，共同构成了高性能Agentic RAG工作流的基础架构。

基准测试与数据集

目前已有多种基准测试和数据集为评估RAG系统提供了重要参考，这些资源同样适用于评估具有智能体功能和图增强特性的系统。虽然部分基准是专为RAG设计的，但也有许多通用资源被调整用来测试不同场景下的检索、推理和生成能力。这些数据集对于全面测试RAG系统的各个核心组件至关重要。

表3总结了基于不同下游任务的RAG评估关键数据集。

表3：RAG评估的下游任务与数据集

基准测试通过提供标准化的任务和评价指标，在规范RAG系统评估方面发挥着关键作用。以下这些基准测试尤为重要：

• BEIR（信息检索基准）：这是一个多功能评估框架，专为测试向量嵌入模型在各类信息检索任务上的表现而设计，包含17个涵盖生物信息学、金融和问答等多领域的数据集。
• MS MARCO（微软机器阅读理解）：该基准主要关注段落排序和问答能力，在RAG系统的密集向量检索任务评估中被广泛应用。
• TREC（文本检索会议深度学习赛道）：提供了段落和文档检索专用数据集，特别强调检索流程中排序模型的质量评估。
• MuSiQue（多跳顺序提问）：这是一个针对跨文档多跳推理能力的基准测试，重点评估系统从不同上下文中检索和综合信息的能力。
• 2WikiMultihopQA：该数据集设计用于评估跨两篇维基百科文章的多跳问答能力，重点测试系统连接多源知识的能力。
• AgentG（知识融合智能体RAG）：专为基于智能体的RAG任务设计的基准测试，主要评估系统跨多个知识库进行动态信息综合的能力。
• HotpotQA：作为经典的多跳问答基准，要求系统在相互关联的上下文中进行检索和推理，特别适合评估复杂RAG工作流的效果。
• RAGBench：这是一个大规模且具有可解释性的基准测试，包含跨行业领域的10万个样例，配备TRACe评估框架提供实用的RAG性能指标。
• BERGEN（检索增强生成基准）：一个用于系统性评估RAG系统的库，提供标准化的实验方法和评估流程。
• FlashRAG工具包：实现了12种不同的RAG方法，并整合了32个基准数据集，支持高效且标准化的RAG系统评估。
• GNN-RAG：该基准专门评估基于图的RAG系统在节点级和边级预测等任务上的表现，重点关注知识图谱问答（KGQA）中的检索质量和推理性能。

总结

Agentic RAG代表了人工智能领域的变革性突破，通过整合自主智能体克服了传统RAG系统的局限性。这些系统借助智能体智能引入了动态决策、迭代推理和协作工作流等能力，使其能够以更高的精确性和适应性应对复杂的现实世界任务。

该综述探讨了RAG系统的演变历程，从初期实现到模块化RAG等高级范式，突显了各种范式的贡献与局限。将智能体整合到RAG框架中是一项关键发展，形成了能够克服静态工作流和有限上下文适应性问题的Agentic RAG系统。在医疗保健、金融、教育和创意产业等领域的应用展示了这些系统的变革潜力，证明了它们能够提供个性化、实时且具有上下文感知的解决方案。

尽管前景广阔，Agentic RAG系统仍面临需要进一步研究和创新的挑战。多智能体架构中的协调复杂性、可扩展性和延迟问题，以及伦理考量，都需要妥善解决以确保系统能够稳健且负责任地部署。

此外，缺乏专门评估智能体能力的基准和数据集也构成了重大障碍。开发能够评估Agentic RAG系统独特特性的方法，如多智能体协作和动态适应能力，对推进该领域发展至关重要。

展望未来，检索增强生成与智能体智能的融合有望重新定义AI在动态复杂环境中的角色。通过解决这些挑战并探索新的发展方向，研究人员和实践者可以充分发挥Agentic RAG系统的潜力，为各行各业开创变革性应用。

随着AI技术持续发展，Agentic RAG已成为构建适应性强、具备上下文感知能力且影响深远的解决方案的基石，能够满足这个快速变化世界的需求。

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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