Agentic RAG：构建能理解、决策和行动的人工智能

一、RAG系统的发展与困境

在大型语言模型（LLM）掀起的技术变革浪潮中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）系统异军突起，迅速成为企业处理内部数据、辅助决策的热门选择。RAG系统的核心机制是将向量搜索技术与语言模型相结合，旨在通过检索相关信息来优化语言模型的生成内容，从而为用户提供更具针对性的回答。

然而，在实际应用场景中，RAG系统暴露出诸多问题。以客户支持场景为例，当用户通过客服机器人反馈 “网站存在问题，我想创建一个工单” 时，部分RAG系统可能会给出 “无法提供帮助” 的回应，甚至生成一些毫无根据的错误解释。这种情况的出现并非源于系统检索能力的缺失，而是因为它无法准确理解用户的意图，更不知道如何采取后续行动，难以满足用户在复杂现实场景下的多样化需求。这表明，单纯依赖向量搜索的传统RAG系统在智能化水平上存在显著不足，亟待升级。

二、Agentic RAG：迈向智能行动的跨越

Agentic RAG旨在实现从基础检索到智能决策与行动的重大跨越，它突破了传统RAG系统的局限性，具备推理、决策和执行行动的能力，从本质上实现了从简单搜索引擎向智能代理的转变。为达成这一目标，Agentic RAG系统需要具备以下关键能力：

1. 精准意图分类

   能够精确识别用户输入背后的真实需求，判断用户是在寻求信息、查找特定文件，还是希望执行某项具体操作。通过意图分类，系统能够更精准地匹配用户需求，为后续的处理提供明确方向。

2. 多元工具集成

   与各类后端系统进行深度整合，具备执行多种实际任务的能力，如创建工单、更新日程安排、发送反馈信息等。这种工具集成特性使Agentic RAG系统能够深入业务流程，切实满足用户的实际需求。

3. 动态推理决策

   借助检索到的上下文信息以及内部逻辑算法，生成合理、可行的应对策略。动态推理确保系统能够根据不同的用户需求和情境，灵活地做出决策，提供个性化、智能化的服务。

三、Age