引言：近年来人工智能的发展日新月异，不禁让人感叹，生活在这样一个时代，保持持续学习的重要性。本文以RAG技术为例，简单讨论下RAG和Agentic RAG 相同点与不同点。

一、基本定义对比

RAG（Retrieval-Augmented Generation） 最早由 Facebook AI Research（FAIR） 提出，定义在论文：Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks。 2023年 RAG开始流行起来。RAG可以理解为通过LLM大模型实现了一个本地知识库的检索系统，输出的知识的准确性依赖于知识库本身。这种方式的局限也很明显，因此，在RAG的基础上，提出了智能体RAG 即Agentic RAG,将动态检索与知识库有效结合，以期解决RAG的面临的短板问题。

1.传统 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是通过“检索 + 生成”的方式提高语言模型回答准确性；而智能体 RAG 在原有知识库的基础上，通过LLM技术进行自主判断，实现了外部内容与知识库检索结果的有机结合，从而提高了答案的准确性。

对比项	RAG	Agentic RAG（智能体型RAG）
核心目标	提高回答准确性	自主推理与行动
思维模式	先检索再生成	判断需要什么再检索再行动
角色类比	增强记忆的问答助手	自主思考的智能体

二、架构层面对比

1. 传统 RAG 架构：用户问题 → 向量化 → 检索 → 取前K个文档 → 拼接上下文 → 生成答案。

如图一所示：

图一：RAG

2. Agentic RAG 架构：用户问题 → 推理循环 → 检索代理 → 动态检索 → 执行或生成 → 反思修正。

如图二所示：

图二：Agentic RAG

三、能力对比

能力维度	RAG	Agentic RAG
检索策略	固定 top-k	动态、多轮、智能检索
上下文管理	简单拼接	多轮记忆管理
推理 能力	无	自我反思与纠正
工具调用	无	可支持调用外部工具
自主性	底	高

注：固定 top-k 是模型解码的一种算法，是对贪心算法（概率最高的答案）的优化，即进行答案选择的时候，选取前K个结果，而非概率或得分最高的单一结果。

四、形象比喻

RAG 像一个查资料很快的助理，而 Agentic RAG 像一个能自主查资料、验证并分析的研究员。

五、举例说明

RAG 示例：用户问“这台设备的故障代码是什么意思？”——检索说明书并生成答案。
Agentic RAG 示例：用户问“这台设备出现该故障代码的时候有什么有效的解决方式以及该如何减少该故障发生率？”——多层推理，检索设备异常处理记录、调用外部API，验证后生成答案。

六、发展趋势

Agentic RAG 是 RAG 向“自主智能体”方向演化的关键阶段，未来趋势为 RAG → Agentic RAG → Autonomous Agent

七、总结

选择RAG还是Agentic RAG，还是从实际需求出发，Agentic RAG虽然性能更强，但由此带来的成本也会相应上升，建议还是根据业务的实际需求，选择相应的检索方案与技术。

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