2025第一篇关于Agentic RAG最全面的综述

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）系统结合了大语言模型（LLM）与检索机制，能够生成具有上下文相关性的高质量回答。虽然传统 RAG 在知识检索和生成方面表现出色，但在处理动态的多步推理任务、适应性调整以及复杂工作流的编排方面仍存在局限性。

Agentic RAG 通过将 Agent 引入 RAG 流程，实现了人工智能领域的一次重大变革。该方法增强了 RAG 的自主性，使 AI 在检索和生成过程中能够更智能地调整策略、优化流程。

本文作为综述论文《Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG): A Survey On Agentic RAG》的补充，提供了以下深入见解：

• 核心原理与模式：介绍 Agentic RAG 的基本概念及其核心 Agentic 模式，包括反思（reflection）、规划（planning）、工具使用（tool use）以及多智能体协作（multi-agent collaboration）。

• 系统分类：构建了 Agentic RAG 体系的详细分类，涵盖单智能体（single-agent）、多智能体（multi-agent）、层次化（hierarchical）、纠正型（corrective）、自适应（adaptive）以及基于图结构（graph-based RAG）的不同框架。

• 对比分析：系统地比较了传统 RAG、Agentic RAG 和 Agentic 文档工作流（ADW），分析它们各自的优势、劣势及适用场景。

• 实际应用：探讨 Agentic RAG 在医疗、教育、金融、法律分析等多个行业的现实应用案例。

• 挑战与未来发展：讨论该领域面临的可扩展性（scalability）、伦理 AI（ethical AI）、多模态融合（multimodal integration）以及人机协作（human-agent collaboration）等关键问题及发展方向。

本文旨在为研究人员和实践者提供全面的资源，以探索、实施并推进 Agentic RAG 系统的发展，助力 AI 在检索与生成任务上的智能化升级。

Agentic 模式

Agentic RAG 系统的智能性和适应性源于一系列明确的 Agentic 模式。这些模式使智能体能够处理复杂推理任务，适应动态环境，并高效协作，从而提升 RAG 的能力。

1. 反思（Reflection）

定义：Agent 评估自身决策和输出，识别错误并改进结果。

核心优势：

• 允许Agent 对结果进行迭代优化，不断提高准确性。

• 增强多步推理任务的可靠性，减少错误传播。

示例：
在医疗诊断系统中，Agent 会基于检索到的数据迭代优化诊断结果，不断调整判断，以提供更精准的医疗建议。

2. 规划（Planning）

定义：Agent 创建结构化的工作流程和任务序列，以高效地解决问题。

核心优势：

• 通过任务拆解实现多步推理，使复杂问题更易处理。

• 通过优化任务优先级，减少计算开销，提高执行效率。

示例：
在金融分析系统中，Agent 会规划数据检索任务，优先获取关键财务数据，评估风险，并生成投资建议，提高分析的精准度和效率。

3. 工具使用（Tool Use）

定义：Agent 与外部工具、API 和知识库交互，以检索和处理数据。

核心优势：

• 扩展系统能力，突破仅依赖预训练知识的局限。

• 通过整合外部资源，支持特定领域应用，提高专业性和精准度。

示例：
在法律助理系统中，Agent 可从合同数据库中检索相关条款，并根据特定法规进行合规性分析，辅助法律决策。

4. 多智能体协作（Multi-Agent Collaboration）

定义：多个 Agent 协同工作，分工合作解决复杂任务，并共享信息与结果。

核心优势：

• 高效处理大规模、分布式问题，提升系统吞吐量和响应速度。

• 整合多个Agent 的专长，实现更精准、更全面的任务执行。

示例：

• 客户支持系统：不同Agent 协作完成知识检索、回复生成、后续跟进等任务，提高客户服务效率。

• 法律研究系统：通过多智能体工作流进行法律文献检索、信息分析，并生成精准法律见解。

Agentic 模式的重要性

这些模式构成了Agentic RAG 系统的核心支柱，使其能够：

• 动态适应任务需求，根据不同场景灵活调整策略。

• 通过自我评估优化决策，不断提高推理能力和准确性。

• 利用外部资源进行领域专属推理，提升专业性和实用性。

• 通过协作处理复杂的分布式工作流，提高任务执行的效率与规模化能力。

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Agentic 工作流模式：动态协作的自适应策略

Agentic 工作流模式帮助构建基于 LLM 的应用，优化其性能、准确性和效率。根据任务的复杂度和处理需求，不同的方法适用于不同的场景。

1. 提示链（Prompt Chaining）：通过顺序处理提升准确性

定义：
提示链将复杂任务拆解为多个步骤，每个步骤依赖上一步的结果。这种结构化方法通过简化子任务来提高准确性，但由于是顺序执行，可能会增加延迟。

适用场景：

• 适用于可分解为固定子任务的任务，每个步骤都对最终结果至关重要。

• 适用于逐步推理能提高准确性的情况。

示例应用：

• 多语言营销内容生成：先生成原始内容，再翻译为另一种语言，并确保语义和语气的一致性。

• 文档编写流程：先生成大纲，再检查完整性，最后撰写全文，确保内容结构清晰、逻辑严谨。

2. 路由（Routing）：将输入引导至专属流程

定义：
路由通过对输入进行分类，将其分配到合适的专属提示（prompt）或处理流程。这一方法确保不同类型的查询或任务得到独立处理，从而提高效率和响应质量。

适用场景：

• 适用于不同输入类型需要不同处理方式的情况，以确保针对性优化。

• 适用于优化计算资源，确保每类任务得到最合适的处理方式。

示例应用：

• 客服系统分类：根据用户查询内容，自动分类为技术支持、退款申请或一般咨询，并分配至相应的客服流程。

• 智能计算资源分配：将简单查询交由轻量模型处理以降低成本，而将复杂请求交由高级模型处理，以确保高质量回答。

3. 并行化（Parallelization）：通过并发执行加速处理

定义：
并行化将任务拆分为多个独立流程，使其同时运行，以降低延迟、提高吞吐量。并行化可分为两种方式：

• 分区（Sectioning）：将任务拆解为独立的子任务，分别处理。

• 投票（Voting）：生成多个输出，通过对比提高准确性。

适用场景：

• 适用于任务可以独立执行时，提高处理速度。

• 适用于需要多个输出以增加置信度的情况。

示例应用：

• 分区（Sectioning）：在内容审核任务中，一个模型筛选违规内容，另一个模型生成响应，并行处理提高效率。

• 投票（Voting）：使用多个模型交叉检查代码漏洞，或在内容审核决策中进行多模型验证，提高判断的准确性。

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

定义：
该模式由中央编排者（Orchestrator）负责动态拆解任务，将子任务分配给专门的工作者（Worker）模型执行，并最终整合结果。与并行化不同，它能够根据输入的复杂度自适应地调整任务拆解方式。

适用场景：

适用于需要动态任务分解和实时调整的任务，特别是在子任务无法预定义的情况下。

示例应用：

• 代码修改自动化：根据请求的更改类型，自动修改代码库中的多个文件，并确保一致性。

• 实时信息检索与综合分析：从多个来源收集并整合相关信息，以生成完整、准确的研究报告。

5. 评估-优化模式（Evaluator-Optimizer）：通过迭代优化输出

定义：
评估-优化工作流采用迭代方式提高内容质量。它先生成初始输出，再通过评估模型提供反馈，不断优化和完善结果。

适用场景：

适用于迭代优化能显著提升输出质量的任务，特别是具有明确评估标准的情况。

示例应用：

• 文学翻译优化：通过多轮评估与调整，确保翻译既准确又符合原文风格。

• 多轮研究查询：根据前几轮搜索结果进行改进和补充，以提高信息的精准度和完整性。

Agentic RAG 系统种类

Agentic RAG 系统包含了多种架构和工作流，每种架构都针对特定任务和复杂度进行了优化。以下是这些系统的详细分类：

1. 单一智能体 RAG（Single-Agent RAG）

核心思想：由单个自治Agent 管理检索和生成过程。

工作流：

• 提交查询给Agent。

• Agent从外部来源检索相关数据。

• 数据处理并生成响应。

优点：

• 适用于简单的用例。

• 实现和维护简单。

局限性：

• 扩展性有限。

• 无法有效处理多步推理或大数据集任务。

2. 多智能体 RAG（Multi-Agent RAG）

核心思想：一组Agent 协作执行复杂的检索和推理任务。

工作流：

• Agent 动态分配任务（如检索、推理、综合）。

• 每个Agent 专注于某个特定子任务。

• 聚合并整合结果，生成一致的输出。

优点：

• 更适合分布式、多步骤的任务。

• 提高模块化和扩展性。

局限性：

• 随着Agent 数量增加，协调复杂度上升。

• 存在Agent 间冗余或冲突的风险。

3. 层次智能体 RAG（Hierarchical Agentic RAG）

核心思想：将Agent 组织为层次结构，以更好地进行任务优先级管理和分配。

工作流：

• 顶层Agent 负责协调下层Agent 的子任务。

• 每个下层Agent 处理流程的特定部分。

• 在较高层级上对结果进行迭代优化和整合。

优点：

• 适用于大规模和复杂任务。

• 模块化设计促进了专业化。

局限性：

• 需要复杂的编排机制。

• 层次结构的高层可能存在瓶颈。

4. 修正智能体 RAG（Corrective Agentic RAG）

核心思想：反馈循环使Agent 能够反复评估和优化其输出。

工作流：

• Agent 生成初步响应。

• 评估模块对响应进行检查，发现错误或不一致之处。

• Agent 根据反馈优化响应。

• 步骤 2-3 会重复，直到输出达到质量标准。

优点：

• 通过迭代优化，具有高准确性和可靠性。

• 适用于易出错或高风险任务。

局限性：

• 计算开销较大。

• 反馈机制必须设计良好，以避免死循环。

5. 自适应智能体 RAG（Adaptive Agentic RAG）

核心思想：根据任务需求动态调整检索策略和工作流。

工作流：

• Agent 评估查询及其上下文。

• 根据可用数据和用户需求实时调整检索策略。

• 使用动态工作流综合生成响应。

优点：

• 高度灵活，适应多种任务和动态环境。

• 改善上下文相关性和用户满意度。

局限性：

• 设计鲁棒的适应机制具有挑战性。

• 实时调整带来额外的计算开销。

6. 基于图的智能体 RAG（Graph-Based Agentic RAG）

基于图的 RAG 系统通过将图结构的数据整合到推理过程中，扩展了传统的 RAG 系统。

6.1 Agent-G：图 RAG 的智能体框架
核心思想：通过图知识库和反馈循环动态分配任务给专门的Agent。
工作流：

• 从图知识库中提取关系（如疾病到症状的映射）。

• 补充来自外部来源的非结构化数据。

• 使用评估模块验证结果并进行迭代优化。

优点：

• 结合结构化和非结构化数据。

• 模块化设计，适合处理复杂任务。

• 通过迭代优化确保高准确性。

6.2 GeAR：图增强智能体 RAG
核心思想：通过图扩展技术和基于Agent 的架构增强 RAG 系统。
工作流：

• 扩展查询相关的图，以便更好地理解关系。

• 利用专门的Agent 进行多跳推理。

• 将图结构化信息和非结构化信息综合生成响应。

优点：

• 在多跳推理场景中表现优异。

• 改善深度上下文任务的准确性。

• 动态适应复杂查询环境。

7. 智能文档工作流（Agentic Document Workflows，ADW）

智能文档工作流通过Agent 自动化文档为中心的流程，扩展了传统的 RAG 系统。

工作流：

• 文档解析与结构化：从发票或合同等文档中提取结构化数据。

• 状态维护：在多步骤工作流中跟踪上下文一致性。

• 知识检索：从外部来源或特定领域数据库检索相关参考资料。

• 智能编排：应用业务规则，执行多跳推理，并协调外部 API。

• 可操作输出生成：生成针对特定用途（如报告或摘要）的结构化输出。

关键特性与优点：

• 状态维护：确保多步骤工作流中的一致性。

• 领域特定智能：根据特定领域的规则进行适配。

• 扩展性：高效处理大规模文档处理任务。

• 提高生产力：减少人工工作量，增强人类的专业能力。

Agentic RAG 框架的比较分析

下表提供了三种架构框架：传统 RAG、Agentic RAG 和智能文档工作流（ADW）的综合比较分析。此分析突出了它们各自的优点、缺点以及最适合的应用场景，为不同用例的适用性提供了宝贵的见解。

主要结论

• 传统 RAG最适合用于需要基本检索和生成能力的简单任务。

• Agentic RAG在多智能体协作推理方面表现出色，适合更复杂的多领域任务。

• 智能文档工作流（ADW）提供量身定制的、以文档为中心的解决方案，适用于合同分析、发票处理等企业级应用。

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应用领域

Agentic RAG 系统在多个行业具有变革性潜力，能够实现智能检索、多步骤推理以及动态适应复杂任务。以下是Agentic RAG 系统在一些关键领域的应用，展示了其重要影响：

1.医疗和个性化医学

• 问题：快速检索和综合医学知识，用于诊断、治疗规划和研究。

• 应用：

• 利用多模态数据（如病历记录、医学文献）支持临床决策系统。

• 自动化生成医学报告，并结合相关的上下文参考。

• 使用多跳推理分析复杂关系（如疾病与症状的关联或治疗与结果的关系）。

2.教育和个性化学习

• 问题：为不同学习者提供个性化和适应性强的学习体验。

• 应用：

• 设计能够实时检索知识并提供个性化反馈的智能辅导员。

• 根据学生的进展和偏好生成定制的教育内容。

• 通过多智能体系统进行协作学习模拟。

3.法律和合同分析

• 问题：分析复杂的法律文件并提取可操作的洞察。

• 应用：

• 合同摘要与条款对比，确保与法律标准的一致性。

• 检索先例案例和监管指南，以确保合规性。

• 使用迭代工作流识别合同中的不一致或冲突。

4.金融和风险分析

• 问题：分析大规模金融数据集，识别趋势、风险和机会。

• 应用：

• 自动生成财务总结和投资建议。

• 通过多步骤推理和数据关联进行实时欺诈检测。

• 使用基于图的工作流进行情景建模进行风险分析。

5.客户支持和虚拟助手

• 问题：提供上下文相关、动态的客户查询响应。

• 应用：

• 构建基于 AI 的虚拟助手，提供实时客户支持。

• 适应性系统通过学习用户反馈来改进响应。

• 多智能体编排处理复杂的多查询交互。

6.图增强应用程序在多模态工作流中的应用

• 问题：处理需要关系理解和多模态数据整合的任务。

• 应用：

• 基于图的检索系统，用于连接结构化和非结构化数据。

• 在科学研究和知识管理等领域，增强推理工作流。

• 跨文本、图像和结构化数据综合洞察，生成可操作的输出。

7.以文档为中心的工作流

• 问题：自动化处理涉及文档解析、数据提取和多步骤推理的复杂工作流。

• 应用：

• 发票支付工作流：

• 解析发票，提取关键细节（如发票号、供应商信息、付款条款）。

• 检索相关供应商合同，验证条款和合规性。

• 生成付款推荐报告，包括节省成本的建议（如提前付款折扣）。

• 合同审查：
  

• 分析法律合同中的关键条款和合规问题。
  

• 自动识别风险并提供可操作的建议。

• 保险索赔分析：
  

• 自动化审查索赔，提取保单条款，并根据预定义规则计算赔付。

• 关键优势：
• 状态维护：在工作流阶段中追踪文档的上下文。

• 领域特定智能：根据行业特定需求应用量身定制的规则。

• 扩展性：高效处理大规模企业文档。

• 提升生产力：减少人工工作量，增强人类专家的能力。

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挑战与未来方向

尽管 Agentic RAG 系统具有巨大的潜力，但仍存在一些挑战和待解决的问题：

挑战

1. 多智能体系统中的协调复杂性：

• 管理多个 Agent 之间的通信与协作可能导致低效并增加计算开销。

• 如何平衡任务分配并解决Agent 之间的冲突仍然是一个关键问题。

• 伦理与负责任的人工智能：

• 确保在医疗、金融等敏感领域中，检索和决策过程无偏见。

• 解决数据隐私问题，并构建符合伦理标准的透明系统。

• 可扩展性与延迟问题：

• 在处理大规模数据集和高频查询时，如何确保系统响应时间不受影响。

• 解决多智能体和基于图的工作流中的延迟问题。

• 混合人机协作：

• 设计能够有效将人工监督与自主Agent 结合的系统，尤其是那些需要领域专家参与的任务。

• 在发挥 AI Agent 优势的同时，保持用户的信任与控制。

• 多模态能力的扩展：

• 整合文本、图像、音频和视频数据，生成更丰富、更全面的输出。

• 处理实时应用中多模态推理的复杂性。




未来方向




1. 增强的智能体编排：

• 开发更强大的协调框架，适应层级和多智能体系统。

• 引入适应性学习机制，动态改进任务分配。

• 领域特定应用：

• 针对法律分析、个性化教育和先进科学研究等领域，定制 Agentic RAG 系统。

• 伦理AI与治理框架：

• 开发工具来监测、解释和减少 AI 输出中的偏见。

• 为高风险环境中的伦理部署制定政策和指导方针。

• 高效的基于图的推理：

• 优化基于图的工作流，以适应大规模的现实世界应用。

• 探索将基于图的推理与神经网络相结合的混合方法。

• 人机协同作用：

• 设计直观的界面和工作流，赋能人类有效地与 Agentic RAG 系统互动。

• 聚焦于可解释性和以用户为中心的设计。

https://github.com/asinghcsu/AgenticRAG-Survey