一文看懂Agentic RAG+MCP架构，开启智能体检索新时代

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原创最新推荐文章于 2026-07-22 11:43:41 发布 1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Agentic RAG系列：3、Agentic RAG流程和最佳实践-完整落地实践基于Agent的RAG增强系统研究本文提出了一种Agentic RAG（Agent-based Retrieval-Augmented Generation）框架，通过引入智能体组件来增强传统RAG系统的检索和生成能力。研究构建了一个包含知识库检索和实时网络搜索的多工具智能体系统，采用LangGraph图结构实现流程编排，包含模型调用、工具执行和条件路由等核心节点。实验结果表明，该系统能够智能决策何时调用各类检索工具，并通过消息传递机制实现组件间协作，有效解决了传统RAG在动态信息获取方面的局限性。该框架阅读详情

最近在做AI智能体客服项目，如何将RAG和MCP更好的结合引起了我的思考，如何发挥出不同技术的优势，利用好RAG和MCP，提升模型检索精准度并满足用户不同需求，使模型能够在解决用户需求时能够更灵活的知道哪些任务需要进行RAG检索，哪些任务需要MCP工具就能完成，因此如何让模型做区分，是在RAG中用MCP还是在MCP中用RAG，谁先谁后，单智能体还是多智能体来处理，本篇文章就是要为以上问题总结出一个答案，如有偏颇请指正。欢迎大家一起来交流。

一、RAG基础回顾

RAG工作起来是这样的：用户提个问题，系统就会拿着这个问题去知识库（一般是通过向量数据库里的嵌入技术）找相关信息，找到最匹配的文档后，把这些文档“塞”到模型的提示里，辅助模型给出靠谱的回答。这一招可太妙了，不仅能减少模型“瞎编乱造”的情况，还能在回答里用上特定领域或私人的数据。

传统RAG中也有其自身的缺点。它通常只能查询单一数据源，也就是我们搭建的知识库，而且只能根据用户的要求检索一次。要是一开始搜出来的结果不给力，或者用户问题问得有点“奇葩”，那最终答案的质量就很难保证了。所以我们在做项目的时候，如何提升模型的回答的精准度也是一项重要的任务。另外，它也没有什么机制能让系统自己琢磨怎么找更有用的信息，除了相似度检索外，遇到复杂情况也不会灵活调用其他工具。对复杂的问题处理还是存在一定的局限性，那如何解决这个问题？

二、Agentic RAG闪亮登场

AgenticRAG就是来解决传统RAG这些痛点的。它在RAG的流程里加了个AI智能体，能像个“指挥官”一样协调检索和生成这两个环节。在AgenticRAG系统里，智能体可以规划多步查询，调用各种工具，还能根据问题和中间结果随时调整策略。简单来说，它打破了传统RAG那种静态单次检索的局限。

这个智能体一般是由大语言模型（LLM）驱动的，具备了以下能力：

记忆功能：短期记忆负责保存当前对话状态，长期记忆用来记住之前的知识。
规划与推理能力：能决定下一步该采取什么行动，比如重新组织问题、选择合适的数据源。
外部系统工具与接口：像是搜索引擎、数据库、计算器这些，都能成为它的“得力助手” 。

有了这些，智能体就能动态决定要不要检索信息、啥时候检索、用哪个数据源或API。

在AgenticRAG系统里，不同类型的智能体分工明确，各显神通：

路由智能体：它就像是RAG生态系统里的“交通警察”，分析用户的问题，判断哪个知识库或工具最适合，在简单的RAG系统里，它负责挑出最佳数据源去查询信息。
查询规划智能体：这是个“项目经理”角色，把复杂问题拆分成一个个小任务。它先把复杂问题分解成逻辑步骤，再把这些小任务分配给系统里合适的智能体，最后把各个智能体的回答整合起来，形成一个完整的答案。
ReAct智能体：ReAct（推理与行动）智能体通过制定逻辑解决方案、为每个步骤挑选合适工具、根据中间结果灵活调整后续步骤，一步步解决问题。这种灵活性让它能根据新信息随时改变策略。
计划执行智能体：它是ReAct智能体的“进化版”，可以独立完成整个工作流程，不需要时刻盯着；还能通过提高自主性降低运营成本；而且经过全面推理，完成率更高，答案质量也更好。

这些智能体相互配合，让RAG系统变得更智能、更灵敏，回答起问题来又快又准。

三、MCP服务器是什么“神仙”？

随着AI智能体越来越“能干”，能使用的工具也越来越多，新问题就来了：怎么把AI和这些外部数据源、工具稳定又高效地连起来呢？这时候，Model Context Protocol（MCP）就闪亮登场啦！

后面我会出一篇详细介绍MCP及其原理的文章，敬请期待！

MCP是个开放标准，专门规范应用程序给LLM提供上下文信息的方式，大家都把它比作 “AI应用的USB-C接口”，有了它，外部数据和服务就能轻松接入。简单来说，MCP定义了AI助手（客户端）和提供数据或功能的外部MCP服务器之间的通信协议。MCP服务器是个轻量级程序，按照这个标准协议，把特定的能力（比如一个数据源或一种工具）开放出来。像有的MCP服务器能让人访问公司的文档库，有的能连接邮箱、日历，还有的能对接数据库，虽然功能不同，但交互规则都是一样的。

Anthropic在2024年提出了MCP这个概念，它最大的好处就是，以后接入新数据源不用再一个个去做定制化集成了。AI智能体只要按照MCP标准，就能连接任意数量的数据源或工具，再也不用被那些乱七八糟的一次性连接器搞得焦头烂额。

从下面这张图就能很清楚地看出区别：（借助别人的图）

最左边：单独的LLM，它自己“闭门造车”，没办法直接连接外部数据源或应用程序，回答问题只能靠自己训练时学到的那点知识，获取新信息的能力特别有限。
中间：LLM搭配多个直接连接的工具。这种情况下，LLM能调用特定的工具或数据源，像向量数据库、定制应用程序或者网络搜索API。不过每个工具都得单独集成，LLM得“记住”怎么和每个工具交流。虽然功能变强了，但每加一个工具，都得单独连一次，太麻烦。
最右边：LLM通过MCP服务器连接工具。LLM不再直接和每个工具连接，中间加了个MCP层。LLM把请求发给MCP，MCP再把请求转发到正确的工具上（向量数据库、定制应用、网络搜索等等）。这样一来，LLM获取上下文信息和执行操作的方式都标准化了，添加新工具或者替换现有工具的时候，也不用改LLM的内部逻辑，架构变得简单多了。LLM只需要和MCP建立一个主要连接，其他的集成工作都交给MCP去处理。

MCP服务器还有个厉害的功能，就是给AI智能体提供扩展记忆。LLM的内部上下文窗口有限，长对话或者大量知识库内容它根本“记不住”。这时候MCP服务器就能派上用场了，它可以管理长期上下文数据。比如说，MCP服务器可以连接向量数据库，存储对话历史的嵌入信息或者用户特定信息。智能体可以随时查询这个服务器，获取过去的相关事实，也能把新信息存起来备用。就像开源工具mem0，它能作为代码助手的MCP记忆服务器，把代码片段、配置偏好、文档这些东西存起来，AI之后需要上下文信息的时候就能随时调取。

这种持久可搜索的记忆功能，大大增强了智能体在不同会话中保持上下文连贯性的能力，回答问题也能更个性化。

总的来说，MCP服务器实现了双向上下文交换。AI智能体既能获取外部上下文信息（文档、记录、过往对话），也能把信息存到外部存储里，而且整个过程都是在安全、标准的协议下进行的。

四、Agentic RAG与MCP结合的系统架构

要把Agentic RAG和MCP结合起来，得设计一个合理的架构，让AI智能体可以通过MCP服务器获取知识，再把这些知识融入到生成答案的流程里。从宏观上看，这个系统主要包含这么几个部分：

智能体（LLM）：带有规划逻辑，负责解读用户问题，制定获取数据的计划。
一个或多个MCP服务器：提供访问知识库（可能还有工具）的接口。
向量数据库或知识库：存储长期信息，一般通过MCP服务器来访问。
MCP客户端接口：把智能体和MCP服务器连接起来。

智能体在这个系统里起着“总指挥”的作用。它先理解用户的问题，判断需要获取哪些数据，然后通过MCP客户端向合适的服务器发送查询请求，收到上下文数据后，把这些数据加到LLM的提示里，最后生成答案。

在单智能体RAG架构里，智能体就像个“路由器”，连接着多个工具。它收到用户问题后，能根据问题的需求，动态选择合适的知识库或MCP工具，比如说，它可以查询向量数据库A或B（每个数据库索引不同的文档集合），调用计算器，或者进行网络搜索。找到的上下文信息会被整合到LLM的输入里，LLM再给出回答。

在这个结合的架构里，MCP服务器就像是智能体的“百宝袋”，每个MCP服务器都封装了特定的数据库或服务。常见的有：

内部知识库服务器：封装公司文档的向量数据库。
网络搜索服务器：让智能体可以进行网络查询。
记忆服务器：用来获取对话上下文或用户个人资料信息。
其他实用服务器：比如计算器API、代码执行工具等等。

MCP客户端在AI智能体（或者宿主应用程序）里运行，和每个MCP服务器保持连接，连接方式可以是基于JSON的远程过程调用（RPC），通过标准输入输出（STDIO），也可以是HTTP/SSE流，这些都符合MCP规范。

智能体的逻辑（可以通过智能体框架实现，也可以利用LLM的函数调用能力）会决定什么时候调用哪个服务器。举个例子，如果用户问 “X地区上一季度和这一季度的销售额对比如何？”，智能体可能会：

意识到需要从公司数据库获取数据。
通过MCP客户端向数据库MCP服务器发送查询请求，服务器在数据库里执行查询，返回结果。

之后，智能体可能会把结果整理成提示内容，或者再调用其他工具进行计算，最后生成答案。所有这些交互都是通过标准化的MCP API调用完成的，对智能体来说，就像是在调用函数或者使用工具。

五、数据流转过程

咱们以一个常见的查询流程为例，看看数据在这个集成系统里是怎么流转的：

用户查询输入：用户提出问题，比如 “生成一份关于近期项目营收情况的报告，并包含近期相关的客户反馈”。
智能体规划：智能体分析这个请求（可能会借助一个引导它逐步思考的Promot提示），确定需要从多个数据源获取数据，比如项目信息所在的数据库和客户反馈记录数据库，也可能时是不同的表。然后制定计划：先获取相关项目数据，再获取反馈，最后撰写报告。
MCP检索操作：按照计划，智能体通过MCP客户端向项目数据库MCP服务器发送请求（服务器可能提供类似 findProject() 的查询接口），服务器在公司项目系统里执行查询，返回一个JSON格式的项目信息列表。接着，智能体向反馈MCP服务器发送请求（可能是在反馈语料库上进行向量搜索），查询与项目相关的反馈（比如 “近3个月内关于项目X的反馈”），服务器返回相关客户评论片段。
整合上下文：智能体拿到原始数据，也就是项目的详细信息和反馈片段。它把这些数据整合到LLM的上下文里，方式是构建一个提示部分，比如 “以下是相关数据：[项目数据…]; [反馈片段…]。请根据这些信息回答问题…”。如果采用思维链方法，智能体可能会先对数据进行总结或重新格式化。不管用哪种方法，关键是把检索到的上下文信息传递给LLM作为输入。
LLM生成答案：LLM（可以是驱动智能体推理的同一个模型，也可以是单独的实例）根据输入生成答案，比如一份结合项目统计和客户情绪的总结报告。智能体把这个答案输出给用户。
可选的知识存储：回答完问题后，智能体可以把一些结果存起来，供以后使用。比如它可以通过MCP调用把分析结果记录到知识库（更新 “报告” 数据库，或者把总结存到向量记忆里，方便回答后续问题）。这样，如果用户提出后续问题（比如 “你之前提到的上一季度对比情况怎么样？”），智能体就能回忆起之前计算的内容。

在整个过程中，涉及到的API主要有MCP服务器接口（服务器提供的函数或端点，比如搜索查询、创建/读取操作等等）和LLM的API（可能支持函数调用或工具使用集成）。

如果使用智能体框架，当智能体选择某个工具时，框架会在底层调用MCP客户端的API。从开发者的角度来看，实现这个架构需要定义MCP请求/响应的模式（通常遵循JSON-RPC模式，比如 SearchRequest、SearchResult 等）。

还要确保智能体知道如何以及何时调用这些接口。这个架构既支持单智能体设置（一个智能体包办所有事情），也支持多智能体设置（有专门的智能体负责不同任务）。比如说，可以有一个 “研究智能体” 通过MCP处理网络搜索，一个 “数据库智能体” 负责内部数据，由一个主智能体进行协调。实际开发中，一开始可以先采用单智能体搭配多个MCP工具的模式（就像前面提到的架构图那样），随着业务规模扩大，再逐步模块化，拆分成多个智能体（多智能体模式通常是把工具职责分配给不同的智能体进程或LLM）。

六、技术选型

Java技术栈的多智能体实现

Java生态在构建企业级、高可靠性的多智能体应用方面具有优势，特别是在与现有Spring生态系统集成时。

Spring AI Alibaba：这是目前Java生态中构建多智能体应用功
能最丰富的框架之一。
核心特性：提供了Graph多智能体框架（spring-ai-alibaba-graph-core），其设计灵感来源于LangGraph，支持通过图形化方式编排智能体工作流，定义节点（智能体或工具）和状态流转。
智能体协作：内置了多智能体协作架构，例如其DeepResearch示例中就包含了协调者（Coordinator）、研究者（Researcher）、程序员（Coder）、报告者（Reporter）等角色化智能体，它们协同完成深度研究任务。
企业级支持：无缝集成阿里云百炼平台、Nacos（服务发现）、ARMS（监控），提供了良好的可观测性和企业级部署特性。
简易示例：通过AgentHandoff可以配置智能体间的交接。
Spring AI：Spring官方项目，提供了构建AI应用的基础抽象。
定位：更侧重于单一智能体的构建，为其提供模型交互、提示词管理、RAG和工具调用等能力。
多智能体支持：本身不直接提供多智能体编排功能，但可以与LangChain4j集成，或者利用其底层的ChatClient、PromptTemplate等组件自行构建多智能体交互逻辑。
价值：是Spring AI Alibaba的基础，其标准化抽象为Java生态的AI应用开发打下了良好基础。
LangChain4j：是知名Python框架LangChain的Java实现。
功能全面：提供了一系列用于构建基于LLM应用的组件，包括链（Chains）、工具（Tools）、智能体（Agents）、记忆（Memory）等。
多智能体能力：它提供了构建多智能体系统的工具箱，开发者可以利用其抽象手动编排智能体间的协作。社区也有探索性的扩展（如与LangGraph4j结合）。
挑战：其概念和API相对复杂，学习曲线较陡峭。

Java技术栈选型建议：

对于基于Spring Boot的新项目，且希望获得开箱即用的多智能体工作流支持和企业级特性，Spring AI Alibaba是目前的最佳选择。
如果需要高度定制化的多智能体逻辑，且团队技术实力较强，可以基于Spring AI或LangChain4j进行底层构建。
Agents-Flex是一个值得关注的新兴框架，它强调灵活性和可移植性，不绑定特定Web框架，适合需要兼容老旧JDK版本或非Spring项目。

🐍 2. Python技术栈的多智能体实现

Python是AI领域的传统强势语言，拥有极其丰富和成熟的生态系统，在多智能体开发方面框架选择更多样。

DeerFlow：
背景：字节跳动开源的深度研究框架。
核心特性：集成了语言模型、搜索爬虫与代码执行工具，支持自动化完成复杂研究任务并生成多模态报告（文本、PPT、播客）。具备多智能体协作（Coordinator, Planner, Researcher, Coder, Reporter）、强搜索能力、Python数据分析和可视化、报告自动生成等功能。
技术架构：基于LangGraph DAG（有向无环图）组织Agent协作，支持异步执行与并行任务。智能体模块化设计，各司其职。
LangChain / LangGraph：
LangChain：提供了构建AI应用的基本模块，其AgentExecutor是构建单一智能体的核心。多智能体需要在其上自行设计。
LangGraph：专门用于构建有状态、多参与者（智能体）应用的库。它通过图结构明确定义智能体之间的控制流和数据流，是构建复杂多智能体系统的强大工具。许多框架（如DeerFlow）底层都基于或借鉴了LangGraph的思想。
Common Ground：
核心理念：一个开源的多智能体协作平台，强调透明性和人性化管理。其采用了“合伙人-总监-专员”（Partner-Principal-Associate）的层级架构来模拟咨询公司团队的工作模式。
特色：提供了丰富的实时可视化界面（如看板、流程图、时间线），让用户能清晰看到每个智能体的工作状态和中间过程。智能体的行为可以通过YAML文件配置，无需修改代码。