Agentic设计模式：Agentic RAG

计算中...
#AI #Agentic RAG #设计模式 #design pattern #agentic

Agentic RAG模式是基础检索增强生成（RAG）模式的**高级演进**，它在传统的检索-生成流程中**嵌入了推理和决策层**（即智能体），从而将 RAG 从一个被动的数据管道转变为一个**主动的问题解决框架**。它显著提升了信息提取的**可靠性和深度**。

Agentic RAG

Agentic RAG 模式是基础检索增强生成（RAG）模式的高级演进，它在传统的检索-生成流程中嵌入了推理和决策层（即智能体），从而将 RAG 从一个被动的数据管道转变为一个主动的问题解决框架。它显著提升了信息提取的可靠性和深度。

Pattern Card

NameAgentic RAG (智能体检索增强生成)
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13

One-liner: 智能体主动分解查询、迭代检索、验证与综合外部知识，确保生成答案的准确性与完整性
Problem-Solution Fit: 解决传统RAG检索到的知识块不完整、包含冲突或不相关、以及缺乏多步推理验证的问题
Key Value: 智能体作为主动的把关者和知识精炼者，通过多步推理和动态验证，大幅提升基于事实的输出可信度
Complexity: ⭐⭐⭐⭐☆
When to Use: 
  - 任务需要高准确性和多源知识综合的场景
  - 存在知识冲突或需要进行知识空缺检测的问题
  - 需要多步推理、复杂问题分解的场景
  - 医疗、法律、金融等高风险决策领域
When NOT to Use: 
  - 任务简单、实时性要求极高的场景（多步推理会增加延迟）
  - 仅需单次LLM推理和简单事实查询的场景
  - 成本极其敏感的环境

比喻：Agentic RAG 模式

如果将基础 RAG 模式比作一个快速的图书馆管理员，他根据你的关键词迅速递给你一叠相关的书籍片段；那么 Agentic RAG 模式就是一个资深的研究总监。他不仅接收这些片段，还会：

  1. （推理） 审视这些片段，判断哪些是过时的或相互矛盾的。
  2. （行动） 如果发现信息不全，主动去查阅新的来源（调用 Web 搜索）。
  3. （验证） 确保最终报告（答案）中的每个结论都来自最权威、最新的资料。

这份报告不仅内容翔实，而且经过了严格的事实验证。

I. 概述、背景与核心问题（Context & Problem）

1. 核心概念与定义

Agentic RAG（智能体 RAG）是 RAG 的进化版，引入了推理和决策层，显著提升了信息提取的可靠性。它不是简单地检索和增强，而是让智能体作为关键把关者和知识精炼者主动参与其中。

传统 RAG 系统通常采用线性的“检索-然后-生成”管道，对于简单、事实性问题表现良好。然而，当面对复杂、多步骤或需要深度推理的查询时，其局限性凸显：

  • ​单步失败风险​： 一次检索不成功或生成不准确，整个流程就会失败，缺乏纠正机制。
  • ​无法处理模糊或动态目标​： 对于需要多角度信息整合、比较、验证或需要根据初步结果进行后续探索的查询（例如，“比较 A 和 B 的最新研究进展，并指出未来趋势”），线性流程无能为力。
  • ​被动性与缺乏规划​： 传统 RAG 被动地响应用户查询，而无法主动规划解决问题的最佳路径，例如决定检索的顺序、广度与深度。

Agentic RAG 旨在通过引入智能体（Agent）的自主性、推理能力和工具使用能力来解决这些复杂性问题。

2. 解决的问题

虽然基础的 RAG 模式解决了 LLM 知识截止和容易产生事实幻觉的问题，但它仍面临挑战：

  • 信息碎片化和冲突：答案所需信息可能分散在多个知识块中，或检索到相互矛盾的信息。
  • 噪声干扰：检索器可能获取无关知识块，将噪声引入 LLM 的推理。
  • 知识空缺：如果内部知识库信息不足，基础 RAG 无法动态调用外部工具。

Agentic RAG 通过主动审查检索结果、识别知识空缺，并使用推理层来精炼和综合信息，解决了这些可靠性问题。

II. 核心思想、角色与机制（Core Concept & Workflow）

Agentic RAG 的核心机制在于智能体在传统 RAG 流程的检索和生成阶段，插入了智能体主导的自主推理和动态决策的循环。

1. 智能查询重构与分解： 智能体能够将复杂的查询分解为多个子查询，或在初始查询模糊不清时将其重写，以实现更精确的检索。

2. 知识来源验证与反思： 智能体对检索到的知识块进行主动审查，判断其质量、相关性和完整性。例如，智能体可以分析文档元数据，识别并优先采用最新的或最权威的政策，并丢弃过时或不相关的知识，确保答案的准确性。

3. 知识冲突调和： 当检索到多份有矛盾的数据时（例如不同的预算数字），Agentic RAG 智能体能够识别矛盾，并通过推理优先采用最可靠的来源（例如最终财务报告）。

4. 迭代检索与工具调用： 智能体可以执行多跳问题所需的迭代检索。此外，如果内部知识库无法找到所需信息，智能体可以识别知识空缺后，调用外部工具（如实时 Web 搜索 API）获取最新信息，突破静态数据库的限制。

​核心机制与工作流​

其工作流通常遵循 ​ReAct（Reasoning-Acting）循环​的变体：

  1. ​推理（Reason） ​​：主控智能体分析当前状态（用户问题、已有信息）并决定下一步行动（例如，“我需要先查找公司A的2023年财报”）。
  2. ​行动（Act） ​​：调用相应的工具（如检索工具、计算器、代码解释器）执行行动。在RAG场景下，主要是执行向量检索。
  3. ​观察（Observe） ​​：获取行动的结果（检索到的文档片段、工具执行结果）。
  4. ​循环判断（Loop） ​​：智能体基于观察结果进行反思：“信息是否足够？是否存在矛盾？是否需要从另一个角度检索？” 如果未达到终止条件（如答案已完备），则回到步骤1继续循环。

III. 架构蓝图与可视化（Architecture & Visualization）

Agentic RAG 的架构是在传统 RAG 管道中嵌入一个 ReAct 式的推理智能体。

  • 结构元素： 流程不再是线性的，而是包含了条件分支、迭代循环和决策节点。它由 RAG 检索器、LLM 推理核心和一个额外的 Agent 决策层组成。
  • 流程流向： 用户查询 $\rightarrow$ Agent 决策 (分解/路由) $\rightarrow$ 检索器 $\rightarrow$ Agent 验证 (反思/冲突调和) $\rightarrow$ （如果需要）循环/工具调用 $\rightarrow$ 增强提示 $\rightarrow$ LLM 生成 $\rightarrow$ 最终答案。
  • 核心关联： 智能体 RAG 引入推理 Agent，主动评估、整合和精炼检索信息，确保最终响应更准确可信。它利用了 ReAct 循环来决定何时检索、何时调用工具和何时结束流程。

下图描绘了一个典型的 Agentic RAG 系统的控制流与数据流，突出了其循环和条件判断的特性。

flowchart TD
    A[用户输入复杂查询] --> B[主控智能体<br>理解意图并规划]
    B --> C{制定第一步行动计划}
    
    C --> D[执行: 调用检索工具]
    D --> E[观察: 获取检索结果]
    E --> F[评审智能体<br>评估结果完整性/准确性]
    
    F --> G{是否满足终止条件？}
    
    G -- 否，需进一步处理 --> C
    G -- 是，可生成最终答案 --> H[执行: 调用LLM生成最终答案]
    H --> I[返回最终答案]

图解​： • ​节点​：代表处理步骤（智能体推理、工具调用）或数据状态。 • ​边​：代表控制流和数据流。 • ​条件边（菱形）​​：体现了智能体的决策点，是系统智能性的核心，使流程从线性变为循环。

IV. 优势、价值与设计权衡（Value & Trade-offs）

1. 价值与优势

  • 显著提升答案质量和可靠性：智能体主动评估来源和调和冲突，通过多步检索与自我验证，减少幻觉，应对复杂问题能力更强。大幅提升了答案的可靠性和深度。
  • 增强透明性与可解释性​：完整的“思考-行动”链可以被记录，方便追溯答案来源和决策过程。
  • 处理问题的广度与深度​：能够自主探索解决方案路径，处理开放式、研究型问题。
  • 动态适应性：智能体能够识别知识空缺并调用外部工具，突破了 LLM 静态知识的限制。
  • 多步推理能力：能够将复杂查询拆分为多个子查询，并综合结构化的对比内容，实现全面响应。

2. 局限性与设计权衡

  • 成本与延迟：引入智能体决策逻辑、工具集成和多步推理，会大幅增加系统复杂度、计算开销和开发投入。智能体的反思和多步推理比直接检索耗时更多，可能增加延迟。
  • 架构与调试复杂性​：需要管理智能体的状态、工具调用和循环逻辑，系统更复杂，调试难度更大。
  • 错误源：智能体本身也可能成为新的错误源，例如推理失误可能导致陷入无用循环、误解任务或错误丢弃相关信息。
  • 对底层 LLM 的依赖：智能体自身的推理能力如果较弱，仍可能导致流程失败。

V. 适用场景与选择标准（Use Cases & Selection Criteria）

Agentic RAG 模式适用于对事实准确性、可追溯性以及处理复杂多源信息有高要求的任务。

适用场景：​​ • ​复杂研究与分析​：如文献综述、竞争产品深度分析、市场研究报告生成。 • ​多步骤问题求解​：如需要先检索数据、再进行计算、最后总结的问题。 • ​需要对答案进行验证的场景​：如医疗、法律、金融等高风险领域，要求答案必须有多源信息交叉验证。 • ​开放式、目标模糊的探索​：如“帮我研究一下量子计算对加密技术的影响，并预测未来五年的发展”。

​选择标准（何时使用Agentic RAG？）：​​ • ​任务特性​：任务本质上是动态的、探索性的、需要推理的，而非确定的、事实性的简单查询。 • ​质量要求​：对答案的准确性、深度和可靠性要求极高，愿意为此牺牲响应速度。 • ​延迟要求​：​能接受数秒甚至数十秒的响应时间。对于需要亚秒级响应的场景，应选择传统RAG或更简单的模式。

例子：

  • 医疗诊断：需要综合多份医疗报告、临床数据和临床经验，以确定患者的诊断。
  • 企业知识库问答：构建一个能够回答关于公司内部政策、产品文档或历史记录问题的聊天机器人。
  • 金融与法律分析：在需要整合多份相互矛盾或高度专业化报告的场景。
  • 研究助手：帮助研究人员快速从大量学术论文中找到相关信息并生成文献综述，同时提供引文来源。
  • 需要迭代检索的多跳问题：适用于无法通过单次查询解决的复杂问题。

选择决策： 当任务要求输出质量、准确性和可信度显著高于速度和成本时，应选择 Agentic RAG。如果任务只是简单的单次信息查询且知识库可信度高，基础 RAG 可能更具成本效益。

VI. 实现、框架支持与关联模式（Implementation & Relations）

1. 框架支持

  • Coze 平台：Coze 通过 Knowledge Base 节点实现了 Agentic RAG 功能。
  • LangChain/LangGraph：这些框架支持通过组合 ReAct 模式和 RAG 工具（如 VertexAiRagMemoryService）来实现 Agentic RAG 架构。
  • AutoGen：支持工具使用和 RAG 模式的实现。
  • ​CrewAI​：专为多智能体协作设计，非常适合实现具有明确角色分工（如研究员、分析师、写作员）的Agentic RAG系统。

2. 核心实现与关联模式

​简要代码逻辑（LangGraph 风格伪代码）​:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42

# 定义图的状态
class State(TypedDict):
    question: str
    search_queries: list
    documents: list
    answer: str

# 定义节点函数
def plan_step(state):
    # 主控智能体: 分析问题，决定下一步检索query
    new_query = llm.invoke(f"Based on {state}, what to search next?")
    return {"search_queries": state[“search_queries”] + [new_query]}

def retrieve_step(state):
    # 执行者: 进行检索
    docs = retriever.invoke(state[“search_queries”][-1])
    return {"documents": state[“documents”] + docs}

def evaluate_step(state):
    # 评审者: 判断是否可以回答
    judgment = llm.invoke(f"Can you answer {state[‘question’]} based on {state[‘documents’]}?")
    if "yes" in judgment.lower():
        return {"continue": False} # 终止循环，进入生成环节
    else:
        return {"continue": True} # 继续循环

# 构建图
workflow = StateGraph(State)
workflow.add_node("plan", plan_step)
workflow.add_node("retrieve", retrieve_step)
workflow.add_node("evaluate", evaluate_step)

# 定义边，包含循环
workflow.set_entry_point("plan")
workflow.add_edge("plan", "retrieve")
workflow.add_edge("retrieve", "evaluate")
workflow.add_conditional_edges(
    "evaluate",
    # 根据evaluate_step的结果决定下一步
    lambda x: "final" if not x["continue"] else "plan"
)
workflow.add_edge("final", END)

Agentic RAG 是多种设计模式的复杂组合，其关键在于将推理能力融入检索流程：

  • RAG (知识检索)：作为基础模式，Agentic RAG 依赖于 RAG 的索引、检索和增强流程。
  • ReAct (推理与行动)：Agentic RAG 智能体常采用 ReAct 式循环，通过“思考-行动-观察”来执行动态查询、工具调用和信息验证步骤。
  • Reflection (反思)：智能体在检索阶段进行自我评估和批判，即反思检索结果的相关性、冲突和准确性，然后指导下一步行动（如修正查询或丢弃不相关块）。
  • Tool Use (工具使用)：智能体需要调用外部工具（如 Web 搜索 API）来获取实时信息或弥补知识空缺。
  • 规划 (Planning)：对于多步查询（多跳问题），智能体需要先制定计划，将复杂问题拆解为多个子查询序列。

3. 模式组合策略

Agentic RAG 的强大之处在于其复合性：它融合了 Agentic RAG + Reflection Loop，使智能体能动态检索知识，并评估检索结果的准确性。