本文作为综述论文 《Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG): A Survey On Agentic RAG》 的补充，提供了以下深入见解：
核心原理与模式：介绍 Agentic RAG 的基本概念及其核心 Agentic 模式，包括反思（reflection）、规划（planning）、工具使用（tool use） 以及多智能体协作（multi-agent collaboration）。
系统分类：构建了 Agentic RAG 体系的详细分类，涵盖单智能体（single-agent）、多智能体（multi-agent）、层次化（hierarchical）、纠正型（corrective）、自适应（adaptive） 以及基于图结构（graph-based RAG）的不同框架。
对比分析：系统地比较了传统 RAG、Agentic RAG 和 Agentic 文档工作流（ADW），分析它们各自的优势、劣势及适用场景。
实际应用：探讨 Agentic RAG 在医疗、教育、金融、法律分析等多个行业的现实应用案例。
挑战与未来发展：讨论该领域面临的可扩展性（scalability）、伦理 AI（ethical AI）、多模态融合（multimodal integration）以及人机协作（human-agent collaboration）等关键问题及发展方向。
本文旨在为研究人员和实践者提供全面的资源，以探索、实施并推进 Agentic RAG 系统的发展，助力 AI 在检索与生成任务上的智能化升级。
Agentic 模式
Agentic RAG 系统的智能性和适应性源于一系列明确的 Agentic 模式。这些模式使智能体能够处理复杂推理任务，适应动态环境，并高效协作，从而提升 RAG 的能力。
1. 反思（Reflection）
定义：Agent 评估自身决策和输出，识别错误并改进结果。
核心优势：
允许 Agent 对结果进行迭代优化，不断提高准确性。
增强多步推理任务的可靠性，减少错误传播。
示例：
在医疗诊断系统中，Agent 会基于检索到的数据迭代优化诊断结果，不断调整判断，以提供更精准的医疗建议。
2. 规划（Planning）
定义：Agent 创建结构化的工作流程和任务序列，以高效地解决问题。
核心优势：
通过任务拆解实现多步推理，使复杂问题更易处理。
通过优化任务优先级，减少计算开销，提高执行效率。
示例：
在金融分析系统中，Agent 会规划数据检索任务，优先获取关键财务数据，评估风险，并生成投资建议，提高分析的精准度和效率。
3. 工具使用（Tool Use）
定义：Agent 与外部工具、API 和知识库交互，以检索和处理数据。
核心优势：
扩展系统能力，突破仅依赖预训练知识的局限。
通过整合外部资源，支持特定领域应用，提高专业性和精准度。
示例：
在法律助理系统中，Agent 可从合同数据库中检索相关条款，并根据特定法规进行合规性分析，辅助法律决策。
4. 多智能体协作（Multi-Agent Collaboration）
定义：多个 Agent 协同工作，分工合作解决复杂任务，并共享信息与结果。
核心优势：
高效处理大规模、分布式问题，提升系统吞吐量和响应速度。
整合多个 Agent 的专长，实现更精准、更全面的任务执行。
示例：
客户支持系统：不同 Agent 协作完成知识检索、回复生成、后续跟进等任务，提高客户服务效率。
法律研究系统：通过多智能体工作流进行法律文献检索、信息分析，并生成精准法律见解。
Agentic 模式的重要性
这些模式构成了 Agentic RAG 系统的核心支柱，使其能够：
动态适应任务需求，根据不同场景灵活调整策略。
通过自我评估优化决策，不断提高推理能力和准确性。
利用外部资源进行领域专属推理，提升专业性和实用性。
通过协作处理复杂的分布式工作流，提高任务执行的效率与规模化能力。
Agentic 工作流模式：动态协作的自适应策略
Agentic 工作流模式帮助构建基于 LLM 的应用，优化其性能、准确性和效率。根据任务的复杂度和处理需求，不同的方法适用于不同的场景。
1. 提示链（Prompt Chaining）：通过顺序处理提升准确性
定义：
提示链将复杂任务拆解为多个步骤，每个步骤依赖上一步的结果。这种结构化方法通过简化子任务来提高准确性，但由于是顺序执行，可能会增加延迟。
适用场景：
适用于可分解为固定子任务的任务，每个步骤都对最终结果至关重要。
适用于逐步推理能提高准确性的情况。
示例应用：
多语言营销内容生成：先生成原始内容，再翻译为另一种语言，并确保语义和语气的一致性。
文档编写流程：先生成大纲，再检查完整性，最后撰写全文，确保内容结构清晰、逻辑严谨。
2. 路由（Routing）：将输入引导至专属流程
定义：
路由通过对输入进行分类，将其分配到合适的专属提示（prompt）或处理流程。这一方法确保不同类型的查询或任务得到独立处理，从而提高效率和响应质量。
适用场景：
适用于不同输入类型需要不同处理方式的情况，以确保针对性优化。
适用于优化计算资源，确保每类任务得到最合适的处理方式。
示例应用：
客服系统分类：根据用户查询内容，自动分类为技术支持、退款申请或一般咨询，并分配至相应的客服流程。
智能计算资源分配：将简单查询交由轻量模型处理以降低成本，而将复杂请求交由高级模型处理，以确保高质量回答。
3. 并行化（Parallelization）：通过并发执行加速处理
定义：
并行化将任务拆分为多个独立流程，使其同时运行，以降低延迟、提高吞吐量。并行化可分为两种方式：
分区（Sectioning）：将任务拆解为独立的子任务，分别处理。
投票（Voting）：生成多个输出，通过对比提高准确性。
适用场景：
适用于任务可以独立执行时，提高处理速度。
适用于需要多个输出以增加置信度的情况。
示例应用：
分区（Sectioning）：在内容审核任务中，一个模型筛选违规内容，另一个模型生成响应，并行处理提高效率。
投票（Voting）：使用多个模型交叉检查代码漏洞，或在内容审核决策中进行多模型验证，提高判断的准确性。
4. 编排者-工作者模式（Orchestrator-Workers）：动态任务分配
定义：
该模式由中央编排者（Orchestrator）负责动态拆解任务，将子任务分配给专门的工作者（Worker）模型执行，并最终整合结果。与并行化不同，它能够根据输入的复杂度 自适应地调整任务拆解方式。
适用场景：
适用于需要动态任务分解和实时调整的任务，特别是在子任务无法预定义的情况下。
示例应用：
代码修改自动化：根据请求的更改类型，自动修改代码库中的多个文件，并确保一致性。
实时信息检索与综合分析：从多个来源收集并整合相关信息，以生成完整、准确的研究报告。
5. 评估-优化模式（Evaluator-Optimizer）：通过迭代优化输出
定义：
评估-优化工作流采用迭代方式提高内容质量。它先生成初始输出，再通过评估模型提供反馈，不断优化和完善结果。
适用场景：
适用于迭代优化能显著提升输出质量的任务，特别是具有明确评估标准的情况。
示例应用：
文学翻译优化：通过多轮评估与调整，确保翻译既准确又符合原文风格。
多轮研究查询：根据前几轮搜索结果进行改进和补充，以提高信息的精准度和完整性。
Agentic RAG 系统种类
Agentic RAG 系统包含了多种架构和工作流，每种架构都针对特定任务和复杂度进行了优化。以下是这些系统的详细分类：
1. 单一智能体 RAG（Single-Agent RAG）
核心思想：由单个自治 Agent 管理检索和生成过程。
工作流：
提交查询给 Agent。
Agent从外部来源检索相关数据。
数据处理并生成响应。
优点：
适用于简单的用例。
实现和维护简单。
局限性：
扩展性有限。
无法有效处理多步推理或大数据集任务。
2. 多智能体 RAG（Multi-Agent RAG）
核心思想：一组 Agent 协作执行复杂的检索和推理任务。
工作流：
Agent 动态分配任务（如检索、推理、综合）。
每个 Agent 专注于某个特定子任务。
聚合并整合结果，生成一致的输出。
优点：
更适合分布式、多步骤的任务。
提高模块化和扩展性。
局限性：
随着 Agent 数量增加，协调复杂度上升。
存在 Agent 间冗余或冲突的风险。
3. 层次智能体 RAG（Hierarchical Agentic RAG）
核心思想：将 Agent 组织为层次结构，以更好地进行任务优先级管理和分配。
工作流：
顶层 Agent 负责协调下层 Agent 的子任务。
每个下层 Agent 处理流程的特定部分。
在较高层级上对结果进行迭代优化和整合。
优点：
适用于大规模和复杂任务。
模块化设计促进了专业化。
局限性：
需要复杂的编排机制。
层次结构的高层可能存在瓶颈。
4. 修正智能体 RAG（Corrective Agentic RAG）
核心思想：反馈循环使 Agent 能够反复评估和优化其输出。
工作流：
Agent 生成初步响应。
评估模块对响应进行检查，发现错误或不一致之处。
Agent 根据反馈优化响应。
步骤 2-3 会重复，直到输出达到质量标准。
优点：
通过迭代优化，具有高准确性和可靠性。
适用于易出错或高风险任务。
局限性：
计算开销较大。
反馈机制必须设计良好，以避免死循环。
5. 自适应智能体 RAG（Adaptive Agentic RAG）
核心思想：根据任务需求动态调整检索策略和工作流。
工作流：
Agent 评估查询及其上下文。
根据可用数据和用户需求实时调整检索策略。
使用动态工作流综合生成响应。
优点：
高度灵活，适应多种任务和动态环境。
改善上下文相关性和用户满意度。
局限性：
设计鲁棒的适应机制具有挑战性。
实时调整带来额外的计算开销。
6. 基于图的智能体 RAG（Graph-Based Agentic RAG）
基于图的 RAG 系统通过将图结构的数据整合到推理过程中，扩展了传统的 RAG 系统。
6.1 Agent-G：图 RAG 的智能体框架
核心思想：通过图知识库和反馈循环动态分配任务给专门的 Agent。
工作流：
从图知识库中提取关系（如疾病到症状的映射）。
补充来自外部来源的非结构化数据。
使用评估模块验证结果并进行迭代优化。
优点：
结合结构化和非结构化数据。
模块化设计，适合处理复杂任务。
通过迭代优化确保高准确性。
6.2 GeAR：图增强智能体 RAG
核心思想：通过图扩展技术和基于 Agent 的架构增强 RAG 系统。
工作流：
扩展查询相关的图，以便更好地理解关系。
利用专门的 Agent 进行多跳推理。
将图结构化信息和非结构化信息综合生成响应。
优点：
在多跳推理场景中表现优异。
改善深度上下文任务的准确性。
动态适应复杂查询环境。
7. 智能文档工作流（Agentic Document Workflows，ADW）
智能文档工作流通过 Agent 自动化文档为中心的流程，扩展了传统的 RAG 系统。
工作流：
文档解析与结构化：从发票或合同等文档中提取结构化数据。
状态维护：在多步骤工作流中跟踪上下文一致性。
知识检索：从外部来源或特定领域数据库检索相关参考资料。
智能编排：应用业务规则，执行多跳推理，并协调外部 API。
可操作输出生成：生成针对特定用途（如报告或摘要）的结构化输出。
关键特性与优点：
状态维护：确保多步骤工作流中的一致性。
领域特定智能：根据特定领域的规则进行适配。
扩展性：高效处理大规模文档处理任务。
提高生产力：减少人工工作量，增强人类的专业能力。
Agentic RAG 框架的比较分析
下表提供了三种架构框架：传统 RAG、Agentic RAG 和智能文档工作流（ADW）的综合比较分析。此分析突出了它们各自的优点、缺点以及最适合的应用场景，为不同用例的适用性提供了宝贵的见解。
主要结论
传统 RAG 最适合用于需要基本检索和生成能力的简单任务。
Agentic RAG 在多智能体协作推理方面表现出色，适合更复杂的多领域任务。
智能文档工作流（ADW） 提供量身定制的、以文档为中心的解决方案，适用于合同分析、发票处理等企业级应用。
应用领域
Agentic RAG 系统在多个行业具有变革性潜力，能够实现智能检索、多步骤推理以及动态适应复杂任务。以下是 Agentic RAG 系统在一些关键领域的应用，展示了其重要影响：
1. 医疗和个性化医学
问题：快速检索和综合医学知识，用于诊断、治疗规划和研究。
应用：
利用多模态数据（如病历记录、医学文献）支持临床决策系统。
自动化生成医学报告，并结合相关的上下文参考。
使用多跳推理分析复杂关系（如疾病与症状的关联或治疗与结果的关系）。
2. 教育和个性化学习
问题：为不同学习者提供个性化和适应性强的学习体验。
应用：
设计能够实时检索知识并提供个性化反馈的智能辅导员。
根据学生的进展和偏好生成定制的教育内容。
通过多智能体系统进行协作学习模拟。
3. 法律和合同分析
问题：分析复杂的法律文件并提取可操作的洞察。
应用：
合同摘要与条款对比，确保与法律标准的一致性。
检索先例案例和监管指南，以确保合规性。
使用迭代工作流识别合同中的不一致或冲突。
4. 金融和风险分析
问题：分析大规模金融数据集，识别趋势、风险和机会。
应用：
自动生成财务总结和投资建议。
通过多步骤推理和数据关联进行实时欺诈检测。
使用基于图的工作流进行情景建模进行风险分析。
5. 客户支持和虚拟助手
问题：提供上下文相关、动态的客户查询响应。
应用：
构建基于 AI 的虚拟助手，提供实时客户支持。
适应性系统通过学习用户反馈来改进响应。
多智能体编排处理复杂的多查询交互。
6. 图增强应用程序在多模态工作流中的应用
问题：处理需要关系理解和多模态数据整合的任务。
应用：
基于图的检索系统，用于连接结构化和非结构化数据。
在科学研究和知识管理等领域，增强推理工作流。
跨文本、图像和结构化数据综合洞察，生成可操作的输出。
7. 以文档为中心的工作流
问题：自动化处理涉及文档解析、数据提取和多步骤推理的复杂工作流。
应用：
发票支付工作流：
解析发票，提取关键细节（如发票号、供应商信息、付款条款）。
检索相关供应商合同，验证条款和合规性。
生成付款推荐报告，包括节省成本的建议（如提前付款折扣）。
合同审查：
分析法律合同中的关键条款和合规问题。
自动识别风险并提供可操作的建议。
保险索赔分析：
自动化审查索赔，提取保单条款，并根据预定义规则计算赔付。
- 关键优势：
- 状态维护：在工作流阶段中追踪文档的上下文。
领域特定智能：根据行业特定需求应用量身定制的规则。
扩展性：高效处理大规模企业文档。
提升生产力：减少人工工作量，增强人类专家的能力。
挑战与未来方向
尽管 Agentic RAG 系统具有巨大的潜力，但仍存在一些挑战和待解决的问题：
挑战
多智能体系统中的协调复杂性：
管理多个 Agent 之间的通信与协作可能导致低效并增加计算开销。
如何平衡任务分配并解决 Agent 之间的冲突仍然是一个关键问题。
伦理与负责任的人工智能：
确保在医疗、金融等敏感领域中，检索和决策过程无偏见。
解决数据隐私问题，并构建符合伦理标准的透明系统。
可扩展性与延迟问题：
在处理大规模数据集和高频查询时，如何确保系统响应时间不受影响。
解决多智能体和基于图的工作流中的延迟问题。
混合人机协作：
设计能够有效将人工监督与自主 Agent 结合的系统，尤其是那些需要领域专家参与的任务。
在发挥 AI Agent 优势的同时，保持用户的信任与控制。
多模态能力的扩展：
整合文本、图像、音频和视频数据，生成更丰富、更全面的输出。
处理实时应用中多模态推理的复杂性。
增强的智能体编排：
开发更强大的协调框架，适应层级和多智能体系统。
引入适应性学习机制，动态改进任务分配。
领域特定应用：
针对法律分析、个性化教育和先进科学研究等领域，定制 Agentic RAG 系统。
伦理AI与治理框架：
开发工具来监测、解释和减少 AI 输出中的偏见。
为高风险环境中的伦理部署制定政策和指导方针。
高效的基于图的推理：
优化基于图的工作流，以适应大规模的现实世界应用。
探索将基于图的推理与神经网络相结合的混合方法。
人机协同作用：
设计直观的界面和工作流，赋能人类有效地与 Agentic RAG 系统互动。
聚焦于可解释性和以用户为中心的设计。
未来方向
https://github.com/asinghcsu/AgenticRAG-Survey
