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【TIDE DIARY 4】Agentic Retrieval-Augmented Generation: A Survey on Agentic RAG

news 2025/10/14 11:53:57

Agentic RAG：基于工作流的智能检索增强生成系统综述

本文基于综述论文《Agentic Retrieval-Augmented Generation: A Survey on Agentic RAG》，系统解析代理驱动RAG系统的原理、架构、工作流与应用。

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引言：从传统RAG到Agentic RAG的范式转变

大型语言模型(LLMs)在文本生成和理解方面表现出色，但其静态训练数据的限制导致在处理动态、实时查询时表现不佳。传统检索增强生成(RAG)系统虽然通过集成外部知识库部分解决了这个问题，但仍面临关键挑战：

静态工作流程，缺乏适应性
上下文整合能力弱
多步推理能力有限
可扩展性不足

Agentic RAG通过将自主AI代理嵌入RAG流程，实现了真正的动态决策和迭代优化，特别在工作流管理方面带来了革命性改进。

RAG范式演进与技术对比

RAG技术发展路线

范式类型	关键技术	优势	局限性
Naive RAG	关键词检索(TF-IDF/BM25)	简单易实现	语义理解差，输出碎片化
Advanced RAG	密集检索(DPR)、神经排序	高精度检索	计算开销大
Modular RAG	混合检索、工具集成	高灵活性	设计复杂度高
Graph RAG	图结构数据	关系推理强	可扩展性有限
Agentic RAG	自主代理、动态决策	自适应、高精度	协调复杂度高

传统RAG的工作流局限性

传统RAG系统采用线性的"检索-读取"工作流：

用户查询 → 文档检索 → 上下文增强 → LLM生成

这种静态工作流无法适应复杂查询需求，特别是在需要多步推理和动态调整的场景中表现不佳。

Agentic RAG核心架构与工作流

自主代理的核心组成

Agentic RAG系统的核心组件构成了完整的工作流执行引擎：

class AIAgent:def __init__(self):self.llm = "大型语言模型"  # 推理引擎和对话接口self.memory = "记忆系统"   # 短时记忆+长时记忆self.planning = "规划模块" # 反思与自我批判机制self.tools = "工具集"     # 向量搜索、API、网络搜索等

关键代理模式与工作流

反思模式工作流

反思模式通过迭代评估和优化输出，显著提升响应质量：

生成初始响应 → 自我评估 → 识别改进点 → 重新生成 → 最终输出

应用场景：代码生成、文本创作、复杂问答

规划模式工作流

规划模式将复杂任务分解为可管理的子任务序列：

任务接收 → 任务分解 → 子任务规划 → 并行/顺序执行 → 结果整合

应用场景：多步骤研究分析、复杂问题解决

多代理协作工作流

多代理系统通过专业化分工实现复杂工作流管理：

class MultiAgentWorkflow:def process_complex_query(self, query):# 专业化代理分工coordinator = CoordinatorAgent()retrieval_agents = {'structured_data': SQLAgent(),'unstructured_data': SemanticSearchAgent(),'realtime_info': WebSearchAgent()}# 并行检索工作流partial_results = self.parallel_retrieval(retrieval_agents, query)# 结果集成工作流synthesized_result = coordinator.integrate_results(partial_results)return synthesized_result

Agentic RAG系统架构分类

单代理架构工作流

单代理系统采用集中式决策工作流：

查询分析与路由
- 接收用户查询
- 分析查询意图和复杂度
- 确定最优检索策略
多源数据检索
- 结构化数据库查询
- 向量语义搜索
- 实时网络信息获取
数据集成与生成
- 多源信息融合
- 上下文增强生成
- 响应优化与输出

适用场景：中等复杂度查询，资源受限环境

多代理架构工作流

多代理系统通过分工协作实现高效工作流：

用户查询↓
协调代理（任务分解与分配）↓
专业化代理并行处理├── 结构化数据代理├── 语义搜索代理  ├── 实时信息代理└── 推荐系统代理↓
结果集成与合成↓
最终响应生成

优势特征：

专业化任务处理
并行工作流提升效率
模块化设计便于扩展

分层代理架构工作流

分层架构实现战略级工作流管理：

顶层代理（战略规划）↓
中层代理（战术执行）↓
底层代理（操作实施）↓
结果聚合与验证

典型应用：金融分析系统中，顶层代理确定数据源优先级，中层代理处理市场数据，底层代理执行网络搜索。

自适应RAG工作流

自适应系统根据查询复杂度动态调整工作流：

class AdaptiveRAGWorkflow:def handle_query(self, query):# 查询复杂度分类工作流complexity = self.classifier.predict(query)if complexity == "straightforward":# 直接生成工作流return self.direct_generation(query)elif complexity == "simple":# 单步检索工作流return self.single_step_retrieval(query)else:# 多步迭代检索工作流return self.multi_step_retrieval(query)

工作流策略：

简单查询：LLM直接生成，避免不必要的检索开销
中等复杂度：单轮检索增强，平衡效率与准确性
高复杂度：多轮迭代检索，确保答案的完备性和准确性

校正RAG工作流

校正系统通过质量保证工作流提升可靠性：

初始检索阶段
- 上下文检索代理获取初始文档
质量评估阶段
- 相关性评估代理检查文档质量
- 识别低质量或无关文档
校正执行阶段
- 查询优化代理重写查询
- 外部知识代理补充信息
合成输出阶段
- 响应合成代理生成最终答案

工具框架与工作流实现

主流开发框架对比

框架名称	工作流支持特性	适用场景
LangChain/LangGraph	图工作流、状态持久、循环支持	复杂代理系统开发
LlamaIndex	文档中心工作流、元代理架构	企业文档处理
CrewAI	分层和顺序流程、健壮内存系统	协作任务处理
AutoGen	多代理对话框架、工具执行	代码生成、复杂决策
Semantic Kernel	代理模式、任务自动化	企业级AI应用

向量数据库与图数据库工作流集成

向量数据库（Weaviate、Pinecone、Qdrant）：支持相似性搜索工作流
图数据库（Neo4j）：实现关系推理工作流

评测基准与工作流评估

核心评测基准

基准名称	重点评估方向	工作流评估能力
BEIR	嵌入模型多样性评估	跨域检索工作流
MS MARCO	段落排序和问答	密集检索工作流
HotpotQA	多跳问答推理	复杂推理工作流
RAGBench	大规模可解释评测	端到端工作流评估
GNN-RAG	图基础RAG系统	图推理工作流

工作流性能指标

有效的Agentic RAG工作流评估应包含以下指标：

工作流执行时间：端到端处理延迟
迭代次数：复杂查询所需的反思和优化轮次
资源利用率：计算和内存资源消耗
决策质量：路由和规划决策的准确性
可扩展性：工作流在负载增加时的性能表现

行业应用场景与工作流实践

客户支持工作流

Twitch广告销售案例工作流：

广告需求输入 → 历史数据检索 → 受众分析 → 竞争情报收集 → 个性化提案生成

工作流特点：实时数据集成、个性化内容生成、多源信息融合

医疗诊断工作流

患者诊疗支持工作流：

患者症状输入 → 电子病历检索 → 医学文献搜索 → 治疗方案分析 → 个性化建议生成

工作流特点：多模态数据整合、实时医学知识更新、风险评估集成

金融分析工作流

投资决策支持工作流：

市场查询接收 → 实时数据获取 → 历史趋势分析 → 风险评估 → 投资策略生成

工作流特点：实时数据处理、多因素分析、风险控制集成

法律分析工作流

合同审查工作流：

合同文档输入 → 关键条款提取 → 合规性检查 → 风险条款识别 → 审查报告生成

工作流特点：文档解析、规则引擎集成、风险模式识别

实施指南与工作流优化

架构选择策略

应用需求	推荐架构	工作流优势
简单问答系统	单代理RAG	工作流简单，部署快速
复杂多域查询	多代理RAG	并行工作流，专业化处理
企业文档处理	Agentic Document Workflows	端到端文档工作流自动化
关系密集型任务	Graph-based Agentic RAG	图遍历和关系推理工作流