Agentic RAG 是什麼?下一代 AI 如何從問答跨越到主動執行任務?
- 奇軒 李
- 6月23日
- 讀畢需時 5 分鐘
已更新:2天前

隨著人工智慧(AI)技術快速演進,企業不再滿足於簡單的問答能力,逐漸進入期望 AI 能主動解決問題、完成複雜任務的新階段。傳統的 RAG(檢索增強生成)技術已難以滿足這樣的需求,因此一種更具彈性與行動能力的新技術應運而生,這便是 Agentic RAG。
本文將全面探討 Agentic RAG 的定義、運作方式、核心優勢,以及它所面臨的挑戰和未來發展趨勢。
全文導覽:
一、Agentic RAG 背景調查
(一)基本介紹
Agentic RAG(Agentic Retrieval-Augmented Generation)是一種結合了傳統 RAG 技術與 AI Agent 概念的創新架構。傳統 RAG 的核心方法,是透過外部資料庫檢索資訊來提高語言模型生成內容的準確性,但它多侷限於單一檢索途徑,缺乏處理複雜、多步驟任務的能力。
而 Agentic RAG 則將 AI Agent 的能力納入其中,具備了主動「反思(Reflection)」、「規劃(Planning)」以及「工具調用(Tool Use)」等進階功能,使得 AI 能夠進行複雜問題的主動拆解與任務執行。
(二)RAG 與 Agent 技術融合的產業趨勢
2024 年後,向量資料庫廠商(如 Weaviate)與多代理框架(如 AutoGen、LangGraph)紛紛將「Agentic RAG」列為官方範例或產品功能,成功案例遍布文件搜尋、程式碼協同到行銷自動化等領域。這代表企業需求已從「降低幻覺」進一步升級為「高正確率、可主動調用工具並完成任務的 AI」。
Weaviate - What is Agentic RAG
二、Agentic RAG 的核心流程
Agentic RAG 的運作可分為幾個核心階段:
(一)Reasoning Layer(推理層)
在這一層,AI 主要負責理解使用者意圖並制定後續行動策略。主要步驟包含:
Intent classification(意圖分類)分析使用者的查詢,判斷查詢屬於哪一種需求(如資料查詢、摘要生成、行動指令等)。
Query parsing(查詢解析)將查詢內容結構化,抽取出關鍵詞、條件與邏輯關係,為後續處理提供基礎。
Query rewriting(查詢重構)根據目標任務與工具需求,對原始查詢進行優化與重組,確保檢索與工具調用更有效率。
(二)Tool Layer(工具層)
此層負責根據 Reasoning Layer 的指令,選擇並調用適當工具以執行任務。主要包含:
Summary tool(摘要工具)用於對檢索到的資料或文件進行摘要,提取重點資訊。
Search tool(檢索工具)動態查詢內部資料庫、外部 API 或網路資源,以獲取需要的資料。
Custom tool(自訂工具)呼叫特定的業務工具,例如 CRM 系統、內部工作流引擎或 API,用於執行特定操作。
(三)Aggregation Layer(彙整層)
在這一層,AI 將來自不同工具的結果進行整合、優化,產出最終回應。主要功能包括:
Summary(總結結果)將工具層產出的資訊進行歸納整理,以簡潔易讀的形式呈現。
Chunks(資料分塊)將大量資訊切分成邏輯單元,方便後續模型生成回應時靈活調用。
Tool outputs(工具輸出整合)彙總各工具的結果,去除重複與無效資訊,確保回應品質。
(四)最終輸出與閉環
彙整層產生的最終回應會交付給使用者,同時系統會將此次互動的數據回饋至推理層,用於後續改進(例如學習用戶偏好或調整任務規劃邏輯),實現持續優化的閉環機制。

三、Agentic RAG、傳統 RAG 與 LLM 插件差在哪 ?
為更清楚理解 Agentic RAG 的價值,我們將其與傳統 RAG、LLM 插件做深入比較:
比較項目 | 傳統 RAG | LLM 插件(Plugin) | Agentic RAG |
資料來源 | 靜態向量資料庫 | 外部即時 API | 靜態向量資料庫與即時 API(動態切換) |
推理深度 | 單步檢索與生成 | 無推理邏輯 | 多步推理與檢索 |
任務能力 | 只能回答問題 | 能執行簡單任務 | 能執行複雜多步驟任務 |
適用場景 | 文件問答 | 基本操作任務 | 金融分析、醫療診斷、法律研究等複雜情境 |
透過以上比較,我們能清楚看到 Agentic RAG 在推理深度與任務能力方面,具備明顯優勢,適合更複雜且多步驟的應用需求。
< 延伸學習 > LLM 插件是什麼?如何安裝與串接?跟 RAG 差在哪?一次搞懂!
四、Agentic RAG 在技術層面的實現
實現 Agentic RAG 需要以下幾個關鍵技術的支援:
向量資料庫與檢索引擎:支援高效率的資料檢索,如 Weaviate 和 Elasticsearch。
語言模型(LLM):如 GPT 系列模型,提供高品質的自然語言生成與理解能力。
工具調用框架:如 LangGraph、OpenAI API 等,提供方便的外部工具整合。
反思與規畫模組:透過 prompt engineering 或專門的 agent 框架,提升 AI 的自主決策能力。
五、Agentic RAG 面臨的挑戰
儘管 Agentic RAG 擁有諸多優點,但在實務運用中仍需解決以下關鍵挑戰:
系統複雜性與成本問題:多次檢索和多步驟推理會增加系統的複雜性,導致更高的運算成本與處理時間。
推理準確性風險:在多步驟推理過程中,若中間步驟出錯,可能導致最終輸出的錯誤率提高。
安全性與合規性挑戰:涉及外部 API 或資料庫的調用時,需考量資料安全、隱私保護、以及企業法規遵循的問題。
缺乏標準評估指標:目前產業內缺乏明確且統一的 Agentic RAG 效能評估標準,如何確實衡量成果是一大挑戰。
六、Agentic RAG 的未來發展趨勢
面對上述挑戰,Agentic RAG 未來將朝以下方向持續演進:
提升推理能力:整合快速直覺式推理(System 1)與深度分析式推理(System 2),提升任務執行的正確率與效率。
多模態資料整合:除文字外,逐步整合圖片、語音、影片等多種形式的資料,提升使用體驗與實務應用場景。
插件市場發展與治理:逐步發展成熟的插件市集,建立起明確的企業級權限管理、安全審計與合規機制,以確保資料與任務安全。
七、結論
Agentic RAG 是當代 AI 技術從「僅回答問題」向「主動執行任務」跨越的重要轉折點。透過整合檢索技術(RAG)與主動工具調用(Agent),AI 已從被動的知識提供者,進化為能主動解決實務問題的智慧代理。
對於希望在企業內部建立強大 AI 智慧助理的組織而言,掌握並應用 Agentic RAG 技術將是成功的關鍵一步。
Q&A
Q1: Agentic RAG 是否需要特定的 AI 模型支持?
不需特定模型,但通常選用具備高度自然語言理解與生成能力的模型,如 GPT 系列,以達最佳效果。
Q2: Agentic RAG 的資料安全性如何保障?
透過資料加密、細粒度權限控管與行為審計,確保資料在檢索與調用過程中的安全性。
Q3: 是否有 Agentic RAG 的標準化評估方式?
目前尚無統一標準,但常見的評估方式包括任務成功率(TSR)和檢索精確度等指標。
任務成功率(TSR)計算方式:一般建議 TSR 應達 90%以上,以確保系統效能與使用者滿意度。
檢索精確度(Precision)計算方式:通常建議 Precision 應達到 85%以上,以確保檢索內容的準確與實用性。
Q4: Agentic RAG 如何處理多語言內容?
可透過多語言模型或翻譯工具支持跨語言檢索與生成,以適應全球企業需求。
Q5: Agentic RAG 是否適合小規模企業導入?
可行,小企業可透過雲端服務與開源工具低成本導入與使用,並隨規模成長逐步擴充。
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