智能体RAG（Agentic RAG）是一种结合了AI智能体（Agent）的自主规划能力与检索增强生成（RAG）系统的先进方法。它通过引入智能体框架，从根本上改变了处理复杂问答的方式，使系统能够应对需要多步骤推理、多文档比对和外部工具调用的任务。

1. 核心定义

传统RAG系统主要根据用户问题检索相关文档片段并生成答案，其流程相对固定。而智能体RAG在此基础之上，引入了一个或多个具备规划、决策与工具调用能力的AI智能体。

这些智能体能够主动将复杂问题拆解为子任务，智能地选择调用不同的RAG引擎或工具，并综合多方信息来提供全面、准确的答案，实现了从“被动检索-生成”到“主动规划-求解”的范式转变。

2. 工作原理：多智能体协作架构

智能体RAG的一个典型架构包含分层协作的多个智能体。以下以一个处理多文档问答的系统为例，说明其工作流程：

如图所示，其核心是一个由顶层智能体协调、多个文档智能体分工执行的协作系统：

1. 文档智能体：每个文档智能体专精于处理一份特定文档。它内部通常构建了两种索引与对应的RAG引擎：

   • 向量索引引擎：用于回答涉及具体事实、细节的检索性问题。

   • 摘要索引引擎：用于回答需要概述、总结的问题。

2. 顶层智能体：作为系统的“大脑”，负责接收用户复杂的原始问题，并执行关键步骤：

   • 任务规划：将复杂问题分解成一个可执行的查询计划。

   • 智能调度：根据问题语义，动态选择并调用与当前问题最相关的一个或多个文档智能体作为“工具”来执行任务。

   • 结果综合：汇总、评估各文档智能体的返回结果，并生成最终全面、连贯的答案。

扩展性优化：当文档数量极其庞大时，系统可以再次运用RAG思想，先对“工具”（即所有文档智能体）进行检索，只将最相关的少量智能体交给顶层智能体使用，以提升效率。

3. 主要应用场景

4. 面临的挑战

尽管前景广阔，智能体RAG的落地仍面临多方面挑战：

1. 系统复杂度与可扩展性：多智能体协作架构的设计、通信与调度较为复杂。随着智能体和数据源数量的增长，如何保持系统高效稳定是一大挑战。

2. 数据质量依赖：输出结果的准确性严重依赖于底层文档数据的质量和完整性。

3. 可解释性与可控性：多步推理的决策过程如同“黑箱”，如何让用户理解答案的生成路径，并进行必要的人工干预或修正，是建立信任的关键。

4. 安全与伦理风险：处理企业或个人敏感数据时，存在隐私泄露风险。同时，系统需避免在训练数据或生成结果中放大社会偏见。

5. 发展前景

智能体RAG代表了RAG技术向更自主、更智能方向演进的重要趋势。它通过将静态的文档库转化为可由智能体动态、协同探索的“知识网络”，极大地提升了复杂信息任务的处理能力。

未来，其发展将与更强大的基础模型、更高效的智能体框架以及标准化工具调用协议（如MCP） 的进步紧密结合，最终成为处理海量、异构知识的核心技术，广泛应用于各行各业的数字化与智能化转型中。