一、引言：AI 發展浪潮中的新探索

在當今科技飛速發展的時代，人工智能（AI）正以前所未有的速度不斷前進。科學家們持續鉆研，開發出各種用于知識共享、信息表達、推理以及決策的創新方法。

近年來，檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，簡稱 RAG）技術異軍突起，備受矚目。它能夠將大型語言模型與外部最新知識相結合，為模型的輸出提供堅實的事實依據。與此同時，AI 智能體，作為一種能夠感知環境并做出響應的智能軟件，在涉及順序決策、靈活性以及規劃的任務中發揮著不可或缺的關鍵作用。

然而，隨著任務的復雜程度日益攀升，單純依賴 RAG 或者 AI 智能體中的任何一種方法，往往難以應對諸多挑戰。正是在這樣的背景下，Agentic RAG 應運而生，它巧妙地融合了 RAG 的知識獲取能力與 AI 智能體的決策技能，為解決復雜問題開辟了新的路徑。接下來，讓我們深入探究 RAG、AI 智能體以及 Agentic RAG 的奧秘，詳細了解它們的理論背景、基本原理以及實際應用案例。

二、知識基石：探索前的必備儲備

在深入探索 AI 智能體、多智能體系統以及檢索增強生成這些復雜概念之前，我們有必要先掌握一些基礎要素。

（一）人工智能基礎

首先，要理解人工智能的核心原則，比如機器學習和自然語言處理。機器學習就像是賦予機器“學習能力”的魔法，讓機器能夠從大量數據中找到規律，進而實現對新數據的預測和判斷。而自然語言處理則專注于讓機器能夠理解和處理人類的自然語言，就如同我們人與人之間交流一樣，使機器能夠讀懂我們說的話，并給出合適的回應。

（二）檢索增強生成（RAG）

我們要對 RAG 有深入的洞察，明白它是如何將檢索方法與生成模型相結合的。簡單來說，RAG 就是在傳統生成模型的基礎上，增加了一個從外部數據中檢索相關信息的步驟，從而讓模型生成的內容更加準確、豐富。

（三）自治系統

還需要對自治系統在現代 AI 應用中的重要性有一個基本的認識。自治系統能夠讓 AI 在一定程度上自主地做出決策，不需要人類時刻進行干預，這大大提高了 AI 應用的效率和靈活性。

三、RAG 詳解：定義、概念與關鍵范式

（一）RAG 的定義與概念概述

檢索增強生成（RAG），簡單來講，就是將大型語言模型與檢索系統融合在一起，讓模型在生成回答時，不再僅僅依賴于自身訓練所學到的參數，而是能夠從外部數據中獲取支持，從而使回答更加基于事實。傳統的大型語言模型（LLMs）雖然功能強大，但常常會出現一種情況，那就是生成看似合理卻與事實不符的回答，這種現象被稱為“幻覺”。

RAG 通過引入一個外部檢索步驟，很好地解決了這個問題。它能夠從海量的外部數據中檢索并添加事實性或上下文相關的信息。例如，我們可以看下面這個 RAG 系統應用的示意圖：

假設用戶向像 ChatGPT 這樣的大型語言模型詢問一個熱門新聞故事，這時模型的局限性就會暴露出來。因為它依賴的是過時的、靜態的信息，無法獲取實時更新。而 RAG 則能夠從外部來源獲取最新的相關數據。當用戶詢問某個新聞故事時，RAG 會搜索與該問題相關的最新文章或報道，并將這些信息與原始查詢結合起來，形成一個更具信息量的提示。

這個增強后的提示能夠讓語言模型將檢索到的知識融入到輸出中，從而生成知識豐富且準確的回答。因此，RAG 顯著提高了模型提供精確、及時信息的能力，在那些需要實時更新信息的領域，如新聞、科學進展或金融市場，發揮著巨大的作用。

（二）RAG 的關鍵范式

RAG 研究模型不斷演進，目前可以大致分為三個不同的階段：樸素 RAG（Naive RAG）、高級 RAG（Advanced RAG）和模塊化 RAG（Modular RAG），具體如下圖所示：

1.Navie RAG：初始方法與局限樸素檢索增強生成方法代表了檢索增強技術的初始階段。它采用了一個相對簡單直接的流程：

• 索引編制：將文檔分割成較小的塊，轉換為向量表示，然后存儲在向量數據庫中。這就好比把一本大書按照章節或者段落分成一個個小部分，并且給每個小部分都貼上一個獨特的“標簽”（向量表示），方便后續查找。
• 檢索：根據與用戶提供查詢的語義相似度，檢索相關的文檔塊。也就是通過比較查詢與各個文檔塊“標簽”的相似程度，找出最匹配的那些文檔塊。
• 生成：將檢索到的文檔塊與查詢結合起來，生成回答。

然而，樸素 RAG 存在一些明顯的局限性：

• 檢索挑戰：在檢索過程中，很難同時保證精確性和召回率。這可能導致選擇錯誤或不必要的文檔塊，同時遺漏生成準確回答所必需的數據。這些檢索漏洞會降低最終結果的質量。比如說，本來要找關于蘋果這種水果的信息，結果檢索出來的卻是關于蘋果公司的內容，或者遺漏了一些關鍵的關于蘋果營養價值的信息。
• 生成困難：當模型生成回答時，可能會產生幻覺，即生成的陳述在檢索上下文中沒有事實依據。而且，回答可能缺乏相關性，包含有毒內容或者存在偏見，這會嚴重影響回答的可靠性和實用性。比如，在回答關于某種疾病治療方法的問題時，模型可能會生成一些沒有科學依據的治療建議。
• 增強挑戰：要有效地將檢索到的信息與任務要求對齊，存在相當大的困難。例如，如果將查詢和檢索到的信息簡單組合，可能會導致輸出不連貫；如果從不同來源獲取了相同的文檔塊，答案可能會變得冗余且不簡潔；確定檢索到文本的相關性并使其與查詢上下文一致，也會增加處理的復雜性；此外，檢索到的數據可能具有不同的語氣或結構，要將它們與 AI 生成的文本順利融合，以實現連貫性和一致性，也需要額外的努力。
• 上下文限制：對原始查詢進行一次檢索，往往無法獲取足夠的上下文數據，尤其是對于復雜或多方面的查詢。這種不足可能導致回答不完整或碎片化。比如，對于一個關于全球氣候變化對不同地區農業影響的復雜問題，一次檢索可能無法涵蓋所有相關地區和影響因素的信息。
• 過度依賴增強信息：生成模型可能過度依賴檢索到的內容，導致結果僅僅反映了這些信息，而缺乏真正的綜合或洞察。這使得結果對于復雜查詢的意義和實用性大打折扣。例如，在回答一個需要深入分析的問題時，模型只是簡單羅列檢索到的信息，而沒有進行深入的思考和整合。

2.Advanced RAG

高級 RAG 針對樸素 RAG 的不足，對檢索和索引編制過程進行了特定的改進，旨在提高檢索的精確性，減少噪聲，并增強檢索信息的整體實用性。它采用了檢索前和檢索后兩種技術來優化流程。

A.重新排序文檔塊：根據相關性對檢索到的文檔塊進行重新排列，將最重要的內容放在提示的開頭。像 LlamaIndex、LangChain 和 HayStack 等框架都采用了這種方法來優化檢索結果。這樣，模型在生成回答時，能夠優先關注最重要的信息。

B.上下文壓縮：直接將所有檢索到的文檔輸入到大型語言模型中，可能會使系統不堪重負，導致信息稀釋，降低對關鍵細節的關注。為了緩解這個問題，可以采用以下策略：選擇關鍵信息，即檢索后努力識別最關鍵的部分，同時消除不相關或重復的內容；縮短上下文，壓縮檢索到的文檔塊，確保輸入到模型的內容簡潔且專注于查詢。例如，對于一篇很長的關于蘋果種植技術的文章，在壓縮后，只保留與用戶查詢緊密相關的關鍵種植步驟和注意事項等信息。

• 檢索前過程：檢索前的工作主要集中在改進索引結構以及細化原始用戶查詢，以提高檢索質量。其目的有兩個方面：一是提高索引內容的質量和相關性，二是使查詢更適合高效檢索。這包括一些策略，如提高數據粒度（將數據劃分得更細致）、優化索引結構、添加元數據、優化對齊以及混合檢索等。查詢優化則旨在為檢索任務明確用戶的原始問題，常見的技術包括查詢重寫、轉換和擴展。比如，用戶輸入“蘋果”，通過查詢擴展，可以將其擴展為“蘋果這種水果的營養價值和常見品種”，這樣就能更精準地檢索到相關信息。
• 檢索后過程：在檢索到相關上下文后，將其與用戶查詢集成以改進生成結果至關重要。檢索后過程中的方法包括對文檔塊重新排序和上下文壓縮。

3.Kodular RAG

模塊化 RAG 架構超越了樸素 RAG 和高級 RAG 模型，具有更強的適應性和多功能性。它采用多種策略來增強自身能力，包括用于相似性搜索的專用搜索模塊以及對檢索器的精心微調。一些突破性的創新直接應對各種挑戰，如重新構建 RAG 模塊和優化 RAG 管道。這種模塊化設計允許在組件之間進行順序處理和全面的端到端訓練，在樸素 RAG 和高級 RAG 的核心原則基礎上，進一步完善 RAG 框架。

模塊化 RAG 框架提供了專門的組件來提高檢索和處理能力，具體如下表所示：

這種模塊化方法極大地提高了檢索的精確性和對各種任務及查詢的適應性。

模塊化 RAG 代表了 RAG 家族的一個重要進步。它超越了靜態檢索系統，通過納入專門模塊并允許靈活設置，不僅提高了性能，還能夠輕松與新興技術集成，在各種應用中展現出巨大的潛力。

四、AI 智能體：自主與適應的核心力量

（一）AI 智能體的定義與核心組件

一提到 AI 智能體，我們通常會想到那些能夠像人類一樣與周圍環境進行交互的自主機器人或數字助手。但實際上，AI 智能體可以定義為任何通過智能過程感知環境并做出響應的計算實體。它主要包含以下幾個重要組件：

1. 感知：涉及收集和解釋傳入數據的過程，這些數據可能來自傳感器、API 或者用戶交互。比如說，智能攝像頭通過傳感器感知周圍環境中的圖像信息，然后將這些信息傳遞給智能體進行后續處理。
2. 推理/決策：這是一個內部機制，它根據感知到的數據生成計劃或決策。這個過程可能依賴于規則、啟發式方法或者機器學習算法。例如，一個智能投資顧問根據市場數據和預先設定的投資規則，為用戶制定投資決策。
3. 行動：智能體產生的最終輸出，可以表現為文本響應、對外部系統的指令，或者在環境中的物理交互。比如，智能客服通過文本回復用戶的咨詢，或者智能機器人根據指令在生產線上進行操作。

（二）常見的 AI 智能體類型

從簡單的反射智能體到先進的基于效用的智能體，每一種類型都具有獨特的能力，適用于不同復雜程度和任務要求的場景。

1.簡單反射智能體

簡單反射智能體是最基本的 AI 智能體類型。它們僅僅對當前從環境中接收到的輸入做出反應，沒有對先前交互的記憶，也不考慮更廣泛的上下文。這些智能體使用預定義的規則，即條件 - 行動規則來決定自己的行動。

• 工作原理：簡單反射智能體的工作過程如下：首先感知環境，收集能夠說明當前環境狀態的輸入（或感知）；然后將感知與一組預先確定的規則或條件進行匹配；一旦條件滿足，智能體就執行相應的行動。其邏輯可以簡單概括為：“如果條件成立，那么執行行動”。例如，恒溫器就是一個典型的簡單反射智能體，它使用簡單的條件 - 行動規則。它感知的是房間當前的溫度，其條件 - 行動規則為：如果溫度低于 68°F，就啟動加熱器；如果溫度超過 77°F，就關閉加熱器。恒溫器在運行時，不會考慮諸如一天中的時間或者預期的溫度波動等變量，它僅僅對當前的溫度讀數做出響應。我們可以看下面這個示意圖：

上圖展示了一個簡單反射智能體，它通過傳感器與環境進行交互以收集輸入，并使用效應器根據既定的條件 - 行動規則執行行動。環境提供反饋，形成一個持續的交互循環。

• 局限性：簡單反射智能體雖然有一定的優勢，但也存在一些明顯的局限性。它們缺乏記憶，無法適應不斷變化的情況，也不能從過去的經驗中學習。它們的決策僅僅基于當前的輸入，不考慮先前的上下文或未來的可能性。這種不靈活性在需要更好地理解環境或進行更復雜決策的情況下可能會引發問題。例如，恒溫器雖然能夠準確控制溫度，但無法考慮諸如一天中的時間或者天氣預報中的天氣變化等外部因素。這種缺乏適應性和規則創建能力的特點，使得簡單反射智能體只能在穩定的環境中執行特定的任務。

2.基于模型的反射智能體：連接簡單與上下文的橋梁

基于模型的反射智能體在簡單反射智能體的基礎上進行了改進，它使用一個環境的內部模型。通過保持對世界的一種表示，這些智能體能夠推斷出它們當前的環境狀態，并預測自己行動的結果。

• 工作原理：基于模型的反射智能體的主要特點是其內部模型，這個模型就像是對環境狀態的一種記憶，幫助智能體在更廣泛的上下文中理解當前的感知。當智能體接收到一個感知時，它會更新自己的內部模型以反映環境的變化。然后，智能體參考這個更新后的模型來評估條件 - 行動規則，并決定最佳行動方案。與僅僅依賴即時感知的簡單反射智能體不同，基于模型的智能體在決策時同時利用當前的觀察和從其模型中推斷出的狀態。例如，機器人吸塵器就是一個基于模型的反射智能體。它使用傳感器來識別自己的位置并檢測障礙物，同時保持一個房間的內部地圖。這個地圖幫助吸塵器記住它已經清潔過的區域，從而更有效地避開障礙物。這樣，與簡單反射系統相比，該智能體能夠避免不必要的行動，提高工作性能。我們可以參考下面這張圖：

該圖展示了一個基于模型的反射智能體，它使用傳感器感知環境。它保持一個內部狀態和本體來理解當前的情況。智能體使用條件 - 行動規則來決定采取何種行動，并通過執行器執行這些行動，從而在反饋循環中與環境進行交互。

• 局限性：雖然擁有內部模型提高了這些智能體的能力，但它們仍然面臨一些局限性。首先，智能體決策的有效性在很大程度上依賴于其內部模型的質量和完整性。如果模型過時或者不正確，智能體可能會做出糟糕或錯誤的決策。它們缺乏長期目標和規劃技能，并且依賴于預定義的條件 - 行動規則，這限制了它們在復雜或不可預測情況下的適應性。盡管存在這些缺點，基于模型的反射智能體在簡單性和適應性之間找到了一個平衡點。它們特別適用于那些存在環境變化，但可以通過保持內部狀態合理推斷的任務。這種特性使它們成為邁向更先進 AI 系統（如基于目標的智能體或學習智能體）的重要一步。

3.基于目標的智能體：有目的的決策

基于目標的智能體通過將目標集成到其決策框架中，對基于反射的智能體進行了增強。與僅僅對當前感知或條件做出響應的基本或基于模型的反射智能體不同，基于目標的智能體根據潛在行動實現目標結果的有效性來評估這些行動。它們的規劃和推理能力使它們能夠在復雜多變的環境中茁壯成長。

• 工作原理：基于目標的智能體通過執行以下操作來運行：首先感知環境，通過其感知輸入觀察環境的當前條件；然后更新狀態，保持對世界當前狀態的一種表示；接著評估目標，回顧其目標以確定期望的結果；再進行規劃，使用搜索或決策算法評估潛在行動，并預測它們的影響，以確定最佳行動方案；最后執行行動，一旦制定了計劃，智能體就會實施該行動以朝著其目標前進。例如，GPS 導航系統就像是一個基于目標的智能體。用戶設定一個目的地，該智能體根據距離、交通狀況和道路條件評估最佳路線。在選擇了一條路徑后，系統會提供逐步的導航指引以到達目的地。我們來看下面這個示意圖：

上圖展示了一個基于目標的智能體，它感知環境、評估其狀態、跟蹤世界的變化，并評估行動的效果以預測未來結果。它依賴于特定的目標來決定采取何種行動，并使用效應器實施這些決策以實現其目標。

• 類型：基于目標的智能體根據其決策風格主要分為四類：

    a.反應式智能體：這些智能體優先考慮即時目標，并對環境變化做出快速反應。它們使用既定規則或啟發式方法，而不是詳細的規劃。例如，在一個實時策略游戲中，當敵人突然出現時，反應式智能體控制的角色會立即采取躲避或攻擊等預設動作。

    b.慎思式智能體：也稱為規劃智能體，慎思式智能體專注于長期目標，通過評估潛在行動及其影響來進行決策。它們使用環境模型來估計其行動的結果，選擇最適合其目標的選項。比如，在一個城市規劃項目中，慎思式智能體控制的規劃系統會綜合考慮各種因素，如土地利用、交通流量等，制定出長期的城市發展規劃。

    c.混合式智能體：混合式智能體融合了反應式和慎思式智能體的優點。在緊急情況下，它們能夠迅速做出即時反應；而在時間和資源允許的情況下，又會進行深入的思考和規劃。這類智能體通常具有分層架構，支持反應式和慎思式兩種處理過程。例如，在自動駕駛汽車系統中，當遇到突然出現的障礙物時，混合式智能體會立即采取緊急制動或避讓等反應式操作；而在正常行駛過程中，它會基于地圖信息、交通規則以及行駛目標等進行慎思式規劃，選擇最優路線和行駛策略 。

    e.學習型智能體：學習型智能體通過從以往的經驗中汲取智慧，不斷改進自身的決策能力。它們依據周圍環境的反饋，對自己的策略或目標進行調整，從而優化行動方案。以電商平臺的智能推薦系統為例，學習型智能體可以根據用戶的歷史瀏覽、購買記錄以及與推薦內容的交互情況，不斷學習用戶的偏好，進而為用戶提供更精準、更符合其需求的商品推薦 。

• 優勢：基于目標的智能體在復雜環境中表現出色。其適應性體現在能夠聚焦于目標，而非受限于嚴格規則，從而靈活應對變化的條件。憑借規劃能力，它們能夠對未來結果進行評估，挑選與長期目標相符的行動，確保朝著目標穩步前行。在面對環境變化時，它們調整計劃的能力使其即便在充滿不確定性的情況下，也能做出最優決策 。
• 局限性：盡管基于目標的智能體具備適應性和規劃能力，但仍存在一定局限。由于在具有眾多可能行動或環境變化難以預測的情況下，生成和評估計劃需要大量資源，這使得其計算復雜度較高。確定目標也頗具挑戰，尤其是當目標模糊不清或相互沖突時。此外，這些智能體高度依賴準確的環境模型和可靠的預測算法，一旦出現不準確的情況，就可能導致決策欠佳，從而限制了其實際效果 。

4.基于效用的智能體：用偏好優化決策基于效用的智能體在基于目標的智能體基礎上更進一步，引入了“效用”這一概念，它用于衡量不同結果的可取程度。這類智能體并非僅僅滿足于達成某個目標，而是對每個潛在結果的可取性進行評估，優先選擇那些能夠提升整體效用的行動。在復雜且充滿不確定性的環境中，它們權衡利弊、平衡多個相互競爭目標的能力，使其具有卓越的決策效能 。

• 工作原理：效用驅動的智能體依賴一種獨特的系統運行，它們為各種狀態或結果賦予數值（即效用值），并借助效用函數來衡量特定行動實現自身偏好或目標的程度。其具體運作流程如下：首先感知環境，通過感知器觀察當前環境狀態；接著更新狀態，根據最新變化刷新其對環境的內部認知；然后評估效用，運用效用函數對每個行動的期望結果進行評估；之后選擇行動，綜合考慮短期和長期后果，挑選出效用值最高的行動；最后執行行動，實施選定的行動，并隨著環境的演變不斷重復這個循環 。以自動駕駛汽車為例，它就是一個現實中的基于效用的智能體。在行駛過程中，它需要綜合考量諸多因素，如行駛時間、燃油效率、乘客舒適度以及安全性等。通過效用函數，自動駕駛汽車能夠平衡這些相互沖突的目標，確定最優的行駛路線和駕駛方式 。我們可以參考以下示意圖：

上圖展示了一個基于效用的智能體，它利用傳感器感知環境，通過效用函數評估狀態、潛在行動及其結果，以此判斷在每種情況下自身的滿意程度。隨后，智能體挑選出最佳行動，并通過執行器付諸實踐，與環境形成反饋循環 。

- 優勢：基于效用的智能體在復雜場景中優勢顯著。其優化決策的能力使其能夠借助效用函數，在相互競爭的目標之間權衡利弊，選擇最優行動。由于可以通過修改效用函數輕松適應新的優先事項，它們具有很強的靈活性。在不可預測的環境中，這類智能體基于預期結果評估行動，即便面臨挑戰，也能保持可靠的性能表現 。

- 局限性：盡管基于效用的智能體有諸多優點，但也存在明顯不足。其中一個主要難題在于設計效用函數的復雜性，尤其是在存在多個目標的情況下，必須精確地體現偏好或目標。此外，在大型狀態空間中，評估眾多潛在行動的效用需要大量計算資源，這對硬件性能要求較高。而且，由于預測存在不確定性，這類智能體的性能嚴重依賴于對環境及自身行動結果預測的可靠性 。

（三）理解 AI 智能體堆棧

人工智能的持續發展催生了先進的 AI 智能體，它們能夠自主做出決策并獨立執行任務。這些智能體依托一個復雜的框架，即“AI 智能體堆棧”，該框架包含多個對其運行至關重要的層次和組件 。AI 智能體堆棧是支持 AI 智能體運作的多層架構，截至 2024 年末，它主要由以下三個核心層構成 ：

1. 模型服務層：這一基礎層主要圍繞通過推理引擎部署大型語言模型展開，通常可通過 API 訪問。像 OpenAI 和 Anthropic 等知名提供商，擁有專有的模型；而 Together.AI 和 Fireworks 等平臺，則提供包括 Llama 3 在內的開放權重模型。在本地模型推理方面，vLLM 等工具因基于 GPU 的服務能力而備受關注；對于熱衷于在個人設備上運行模型的愛好者來說，Ollama 和 LM Studio 則是不錯的選擇 。
2. 存儲層：AI 智能體需要管理對話歷史記錄、記憶以及外部數據的狀態。向量數據庫，如 Chroma、Weaviate、Pinecone、Quadrant 和 Milvus 等，常被用于存儲這種“外部記憶”，使智能體能夠處理超出其即時上下文的數據。同時，具備向量搜索功能（如 pgvector）的傳統數據庫，如 Postgres，也為基于嵌入的搜索和存儲提供支持 。
3. 智能體框架層：這些框架負責協調大型語言模型的調用，并管理智能體的狀態，涵蓋對話歷史和執行階段。它們能夠集成各種工具和庫，使智能體得以執行超越標準 AI 聊天機器人功能的操作。不同的框架在狀態管理、工具執行以及對多種模型的支持等方法上存在差異，這也決定了它們在不同用途中的適用性 。

（四）理解多智能體系統

在人工智能這個快速發展、充滿活力的領域中，多智能體系統是一個令人興奮的研究與應用方向 。多智能體系統由多個自主智能體組成，這些智能體在共享環境中協同工作、相互競爭或獨立運行，以應對復雜的挑戰 。這些智能體既可以是軟件程序，也可以是物理機器人，它們具備感知環境、彼此通信以及做出決策的能力，旨在實現各自或共同的目標 。

1.一些多智能體框架和平臺：在開發和實施多智能體系統（MAS）時，有許多可用的框架和工具，以下是一些較為突出的示例 ：

• JADE（Java 智能體開發框架）：JADE 是一個廣泛認可的用于在 Java 中開發多智能體系統的開源框架，它遵循 FIPA（智能物理代理基金會）制定的標準 。
• PADE（Python 智能體開發框架）：PADE 專為開發、執行和管理多個智能體在分布式計算環境中運行的場景而設計 。
• NetLogo：NetLogo 是一個多智能體編程環境，主要用于對復雜系統進行建模和仿真 。
• Swarm：這是 OpenAI 開發的一個實驗性框架，用于促進多個智能體之間的交互協調，實現它們之間的復雜協作 。
• LangGraph：它是一個靈活的框架，專注于構建先進的多智能體系統，強調開發的簡便性和可擴展性 。
• LangChain：這是一個用于基于大型語言模型開發應用程序（包括多智能體架構）的重要框架，擁有強大的社區支持 。

此外，新興的多智能體平臺開發框架還包括 ：

- RLlib：它為強化學習提供了先進的支持 。

- PettingZoo：這是一個專門為多智能體強化學習研究而設計的 Python 庫 。

- OpenAI Gym：因其靈活的環境而聞名，非常適合多智能體場景 。

在選擇框架時，必須考慮編程語言的兼容性、可擴展性需求，同時也要結合具體的研究或開發目標，以確保所選平臺能夠滿足項目的實際需求 。

2.多智能體系統面臨的挑戰：多智能體系統雖然具有顯著優勢，但其開發過程伴隨著諸多挑戰 。

• 通信開銷：在較大規模的系統中，管理智能體之間高效且安全的信息交換變得愈發復雜，這是首要關注的問題之一 。隨著智能體數量的增加，消息傳遞的數量和頻率急劇上升，可能導致網絡擁堵和延遲，影響系統的響應速度 。
• 協調復雜性：協調復雜性也帶來了額外的難題，在競爭與合作并存的環境中，需要先進的策略來促進協作并解決沖突 。不同智能體可能具有不同的目標和行為方式，如何讓它們協同工作，避免沖突，實現共同目標，是一個需要深入研究的課題 。
• 可擴展性：另一個重大障礙是可擴展性，引入新的智能體可能會極大地增加系統的復雜性和資源需求 。隨著系統規模的擴大，不僅計算資源的需求大幅增長，而且系統的管理和維護難度也會顯著提高 。
• 智能體行為設計：最后，設計智能體的行為需要精心規劃，并具備專業知識，以確保其具備韌性和適應變化的能力 。智能體在面對動態變化的環境時，需要能夠及時調整行為，做出合理決策 。

這些挑戰凸顯了在開發多智能體系統過程中，進行戰略規劃和使用先進工具的重要性 。

五、運用 DigitalOcean 的 GenAI 平臺助力 AI 智能體開發

DigitalOcean 的 GenAI 平臺為 AI 智能體的開發與部署提供了創新解決方案 。作為一個完全托管的服務平臺，它消除了 AI 開發過程中常見的諸多難題，為開發者提供了訪問先進模型、定制資源以及集成工作流程的便捷途徑 。

借助 GenAI 平臺，開發者能夠直接使用頂級的生成式 AI 模型 。這意味著開發者無需操心復雜的基礎設施管理，就可以利用生成式 AI 的最新進展 。這種直接訪問極大地降低了技術門檻，無論團隊規模大小，都能夠將大型語言模型的強大功能應用于各種實際場景 。

GenAI 平臺通過集成工作流程簡化了 AI 開發過程，增強了功能并降低了復雜性 。其中包括以下關鍵組件 ：

1. 檢索增強生成：通過將生成式 AI 與定制數據相結合，提高了響應的準確性和相關性 。這使得智能體在生成回答時，能夠參考更多與任務相關的具體信息，從而提供更精準、有用的回復 。
2. 函數調用：該功能允許智能體執行特定的外部任務函數，拓展了它們的能力范圍 。例如，智能體可以調用數據分析函數對特定數據進行處理，或者調用地圖 API 獲取地理位置信息等 。
3. 智能體路由：支持智能體在同一系統內管理多個目標，實現多任務處理 。比如，在一個客戶服務系統中，智能體可以同時處理客戶的咨詢、投訴以及售后需求等不同任務 。

GenAI 平臺不僅僅是一個開發工具，更是一個全面的生態系統，為開發者提供構建智能、適應性強的 AI 智能體所需的一切必要資源 。

六、Agentic RAG：檢索增強生成與自主性的融合

（一）動機與產生背景

Agentic RAG 是對檢索增強概念的創新拓展，將其從靜態的、單輪次交互場景，延伸至自主智能體的多步驟決策環境中 。RAG 主要側重于為生成內容提供事實依據，而 AI 智能體則在復雜環境中具備規劃能力和適應性 。通過將這兩種模型融合，Agentic RAG 旨在構建能夠在迭代決策任務中高效運行，同時避免產生“幻覺”現象的自主系統 。

Agentic RAG 開發的背后動機源于那些需要上下文感知生成和實時行動的實際應用場景 。例如在先進的機器人技術領域，機器人需要實時感知環境、檢索相關知識并做出決策；在法律咨詢服務中，律師需要系統能夠根據最新的法律條文和案例，結合客戶的具體情況提供準確建議；在醫療診斷場景下，醫生期望系統能夠實時分析最新的醫學研究成果，輔助診斷患者病情；以及在持續的客戶服務互動中，需要系統能夠根據客戶歷史記錄和實時需求，提供個性化、準確的服務 。

在這些場景中，僅僅檢索相關信息是遠遠不夠的 。智能體必須對信息進行分析、評估其重要性、確定響應方式，并可能在持續的反饋循環中執行相應行動 。

（二）技術深度剖析與設計考量

1.檢索器的選擇與優化：檢索器模塊在 RAG 和 Agentic RAG 技術中都處于核心地位 。主要有兩種檢索方法，傳統的稀疏向量檢索（如 TF - IDF 或 BM25）和神經密集向量檢索（采用 DPR、ColBERT 或 Sentence - BERT 等技術） 。稀疏檢索方法廣為人知，易于管理，對于短查詢表現穩定 。而神經檢索在處理復雜查詢和同義詞時往往更具優勢，但訓練和推理過程需要 GPU 資源支持 。

為提升大規模系統的性能，通常會采用近似最近鄰（ANN）搜索框架，如 FAISS（Facebook AI 相似性搜索）、ScaNN（可擴展最近鄰搜索）和 HNSW（分層可導航小世界） 。這些庫能夠在高維空間中高效索引密集向量，通過量化、聚類或基于圖的策略提高查詢速度 。盡管 ANN 方法通常需要在搜索速度和召回準確率之間進行權衡，但在 Agentic RAG 系統中，其大幅降低的延遲對于實時或近實時檢索至關重要 。

選擇 ANN 框架通常取決于具體的應用場景需求，包括數據規模、維度以及硬件資源（CPU 還是 GPU）等因素 。該領域的持續研究，如硬件加速創新和新型索引結構的探索，不斷推動大規模向量搜索效率的提升 。

2.生成器模型的選擇：生成器可以是預訓練的變壓器模型，如 GPT - 3.5、GPT - 4、T5，或者針對相關領域進行微調的專業模型 。選擇時需要考慮以下因素 ：

• 模型規模與延遲要求：較大的模型通常能夠生成更流暢、上下文更豐富的輸出，但可能伴隨著更高的成本或較慢的執行速度 。例如，在對響應速度要求極高的實時聊天場景中，可能需要權衡選擇較小但速度更快的模型 。
• 領域專業性：針對特定領域相關數據集（如法律、醫療、學術）對模型進行微調，可以提高生成內容的相關性，并減少錯誤輸出的可能性 。比如，醫療領域的智能診斷系統，經過醫療數據微調的模型能夠更準確地分析病情、提供診斷建議 。
• 控制機制：一些技術，如“提示工程”或適配器模塊，可以更精確地引導生成過程 。在復雜、對安全性要求較高的環境中，這些特性尤為重要 。例如，在金融風險評估場景中，通過精心設計提示，能夠引導模型生成更符合風險評估標準的結果 。

3.智能體控制器與循環結構：在 Agentic 檢索增強生成系統中，智能體控制器負責管理一個復雜的多步驟循環，該循環整合了檢索和生成過程 。這個迭代循環通常按以下步驟進行 ：

• 觸發激活：系統在接收到用戶查詢或識別到預定義事件時開始運行 。例如，在一個智能法律咨詢系統中，當用戶輸入法律問題時，系統被觸發 。
• 上下文檢索：控制器向知識庫發送查詢，獲取相關上下文信息 。在上述例子中，系統會檢索與用戶法律問題相關的法律法規、案例等信息 。
• 初始生成：生成模型利用檢索到的上下文生成初步響應或假設 。即根據檢索到的法律資料，生成對用戶問題的初步回答 。
• 響應評估：智能體根據既定約束條件（如業務規則或道德準則）評估生成的內容，同時將其與先前交互積累的知識進行比較 。比如，檢查回答是否符合法律行業的規范和道德標準，是否與之前處理過的類似案例一致 。
• 迭代優化：如果初始響應不充分或存在不確定性，控制器會啟動進一步的檢索步驟，以填補信息缺口 。例如，如果初步回答未能充分解決用戶問題，系統會再次檢索相關資料，對回答進行補充和完善 。
• 行動實施：經過驗證或優化后，智能體生成最終響應，調用外部 API 或執行后續計劃行動 。在法律咨詢場景中，可能會為用戶提供詳細的法律建議文檔，或者鏈接到相關的法律訴訟服務平臺 。
• 持續學習：系統將來自各種來源的新數據（包括用戶交互、環境反饋和系統日志）整合到其知識庫中 。通過這種方式，系統能夠不斷改進未來的響應，提高服務質量 。例如，根據用戶對回答的反饋，系統可以學習到哪些方面的法律知識需要進一步完善，從而優化后續的檢索和生成過程 。

這種自適應循環使 Agentic RAG 系統能夠進行復雜的推理任務，自我糾正并提升性能 。

4.處理模糊性和不確定性：Agentic 檢索增強生成系統在處理不完整、矛盾或不明確的數據時，可能會遇到模糊性和不確定性問題 。為應對這些挑戰，可以采用多種策略 ：

• 不確定性量化：幫助系統跟蹤檢索器和生成器的置信度分數。當置信度較低時，系統能夠將問題提交給人工操作員處理，或者主動尋求進一步的信息以澄清疑問。例如，在醫療診斷場景中，如果系統對某種疾病的診斷結果置信度不高，它可以及時提示醫生進行人工復核，或者要求患者補充更多的癥狀信息。
• 多假設生成：系統能夠生成多個假設結果，而非單一答案。之后，系統可以自動對這些不同的假設進行比較分析，或者結合用戶反饋來優化最終的回答。以智能投資顧問為例，面對復雜的市場情況，它可以同時生成幾種不同的投資策略假設，然后根據歷史數據和市場趨勢對這些假設進行評估，再參考用戶的風險偏好等反饋信息，給出最適合用戶的投資建議。
• 強化學習：通過強化學習，智能體能夠從反復的交互中積累經驗，逐漸識別出哪些檢索查詢或生成方法能夠在長期實踐中取得更高的成功率。例如，在一個智能客服系統中，智能體通過不斷與用戶交流，學習到在特定類型的問題上，采用某種特定的檢索關鍵詞和生成話術組合，能夠更有效地解決用戶問題，從而在后續的服務中優先采用這種方式。

（三）Agentic RAG 的一些用例

1. 先進醫療診斷：在醫療領域，一個Agentic RAG系統能夠實時持續地分析最新涌現的醫學研究成果。當醫生輸入患者的癥狀信息后，該系統會迅速檢索最新的研究資料，據此推測可能的診斷結果，并給出相應的治療策略建議。而且，系統還會根據實際情況提出一些特定問題，以進一步明確可能存在的不確定性因素。通過與醫生的反復交互，系統不斷優化自己的診斷建議，同時始終緊密結合最新的醫學研究動態。例如，對于一些罕見病的診斷，系統可以及時檢索全球最新的病例研究和科研成果，為醫生提供更全面、準確的診斷思路，避免因信息滯后或不足而導致誤診。
2. 法律推理：在律師事務所環境中，Agentic RAG智能體能夠精準提取相關的判例法、法規以及已有的法律先例。在此基礎上，智能體可以高效地撰寫法律備忘錄和構建有力的法律論據。當遇到一些復雜的法律問題時，智能體還能夠主動提出一些需要澄清的問題，以深化法律推理過程，最終生成基于準確法律參考的全面法律簡報。比如在處理商業合同糾紛案件時，智能體可以快速檢索過往類似案件的判決結果和適用的法律條款，幫助律師制定更具針對性的訴訟策略，同時通過與律師的互動，不斷完善法律論據的構建。
3. 自主客戶支持：普通的純生成式客戶服務聊天機器人往往容易給出不準確或表面化的回答。與之形成鮮明對比的是，采用Agentic RAG的系統能夠主動參考知識庫、政策指南以及已有的故障排除流程。在與用戶交流過程中，智能體可以主動獲取更多的上下文信息，并通過不斷迭代優化回答內容，從而能夠獨立處理諸如退貨、退款或者技術支持升級等復雜問題。例如，當用戶反饋購買的電子產品出現故障時，智能體可以根據知識庫中的產品故障信息，引導用戶進行初步的故障排查，然后結合用戶提供的具體情況，給出詳細的解決方案，如是否需要更換零件、如何進行維修申請等，大大提高了客戶服務的質量和效率。

七、對比總結：RAG、AI智能體與Agentic RAG

隨著人工智能領域的不斷進步，檢索增強生成（RAG）、AI智能體以及Agentic RAG等概念相繼涌現。下面我們通過表格來對比這三者在關鍵特征上的差異：

（一）優勢與協同效應

RAG的優勢在于能夠提供及時、基于事實的精準回答，這使得它在諸如醫療、法律等專業領域的應用中表現卓越，因為這些領域對特定領域知識的準確性要求極高。例如在醫療咨詢中，患者希望得到的是基于最新醫學研究和臨床實踐的準確解答，RAG能夠快速檢索相關信息并生成可靠的回答。

AI智能體則憑借其持續學習和自主決策的能力，展現出強大的適應性和自主性。在自動駕駛場景中，車輛需要根據實時路況、交通信號以及周圍環境的變化，自主做出駕駛決策，AI智能體能夠很好地應對這種復雜多變的環境。

Agentic RAG巧妙地整合了兩者的優勢，將RAG的知識基礎與AI智能體的自主性相結合，創建了一個能夠彌補各自模型局限性的強大系統。這種協同作用確保了決策是基于最準確的信息做出的，大大降低了錯誤和過時建議的風險。例如在醫療診斷中，Agentic RAG系統既能利用最新的醫學研究知識，又能根據患者的具體情況自主規劃診斷流程，提供更精準有效的診斷結果。

（二）面臨的挑戰

1. 集成復雜性：管理檢索模塊、語言生成以及智能體決策過程，相較于單獨使用一種技術要復雜得多。不同組件之間需要進行精細的協調和適配，任何一個環節出現問題都可能影響整個系統的性能。例如，檢索到的知識可能與智能體的決策邏輯不匹配，導致生成的回答出現偏差。
2. 計算資源需求大：Agentic RAG的迭代特性決定了它在處理大量數據集時，會顯著增加計算成本。系統需要不斷地進行檢索、推理和決策，對硬件的計算能力和內存資源提出了很高的要求。在大規模應用場景中，這可能會導致高昂的硬件成本和能源消耗。
3. 數據質量與偏差問題：RAG和Agentic RAG的性能高度依賴于數據來源的質量。如果數據存在偏差或不完整，那么系統生成的結果必然會受到影響，出現不準確、有偏見的回答。例如在訓練數據中，如果對某些群體的信息存在缺失或錯誤，那么在涉及這些群體的相關問題回答中，就可能出現不公正或錯誤的結果。
4. 安全與倫理考量：具備先進檢索能力的自主智能體引發了一系列倫理和安全問題。從數據隱私保護的角度來看，智能體在收集和使用用戶數據時，可能存在泄露用戶隱私的風險。在決策過程中，智能體也可能因為算法偏見而導致不公平的決策結果，甚至存在被惡意利用的潛在風險。比如在貸款審批場景中，如果智能體的決策算法存在偏見，可能會導致某些群體在貸款申請中受到不公正對待。

八、結論：AI領域的創新征程與展望

在本文中，我們深入探討了人工智能領域的飛速發展。科學家們不斷開拓創新，研發出一系列突破性的方法，用于知識共享、信息呈現和決策制定。其中，檢索增強生成（RAG）技術因其能夠將大型語言模型與實時外部知識相結合，有效克服了傳統AI系統的局限性，從而吸引了廣泛關注。與此同時，AI智能體作為能夠感知并適應周圍環境的關鍵軟件工具，在現代人工智能應用中發揮著不可或缺的作用。

然而，隨著現實世界中問題的復雜性日益增加，單純依賴RAG或AI智能體往往難以滿足實際需求。正是在這樣的背景下，Agentic RAG應運而生。它將RAG的事實基礎特性與AI智能體的決策能力巧妙融合，為在不斷變化的環境中處理多步驟任務提供了全面的解決方案。

盡管Agentic RAG展現出了巨大的潛力，但正如我們所分析的，它在實際應用中仍面臨諸多挑戰，如集成復雜性、高計算需求、數據質量以及安全倫理等問題。未來，我們需要進一步深入研究和探索，以解決這些問題，推動Agentic RAG技術的不斷完善和發展。相信隨著技術的持續進步，Agentic RAG將在更多領域得到廣泛應用，為我們的生活和工作帶來更多的便利和創新。人工智能領域的發展永不止步，我們期待看到更多的創新成果不斷涌現，為人類社會的進步貢獻更大的力量。

本文轉載自公眾號Halo咯咯    作者：基咯咯

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