Agentic RAG 架構實戰教學:打造多代理檢索增強系統,讓 AI 自主搜尋與推理
如果你已經用過傳統 RAG(像我之前寫的 Multimodal RAG 多模態檢索教學),應該會發現一個問題:面對複雜的多步驟問題時,單純的「搜尋→塞進 prompt→生成」流程就不太夠用了。這就是 Agentic RAG 要解決的事情。
傳統 RAG 的天花板在哪?
傳統 RAG 的流程是固定的:使用者提問 → 向量搜尋 → 取回相關文件 → 塞進 LLM prompt → 生成回答。這對簡單的事實性問答很好用,但遇到以下場景就會卡關:
- 多步驟推理:「比較 A 公司和 B 公司過去三季的營收趨勢」——需要分別搜尋兩家公司的資料再彙整
- 資料來源多元:答案可能分散在 PDF、資料庫、API 中
- 需要驗證:第一次搜尋的結果可能不完整,需要追問或換個角度搜尋
- 動態決策:某些問題根本不需要搜尋,有些需要搜三次才夠
什麼是 Agentic RAG?
一句話總結:Agentic RAG = 傳統 RAG + AI Agent 的自主決策能力。
它讓 AI 不再只是被動地執行固定流程,而是能夠:
- 反思(Reflection):檢查自己的回答是否完整
- 規劃(Planning):把複雜問題拆解成多個子問題
- 工具調用(Tool Use):根據需求選擇不同的搜尋策略
- 動態調整:根據中間結果改變策略
三層架構詳解
推理層(Reasoning Layer):Agent 的大腦
推理層負責分析使用者的問題,決定下一步行動。核心能力包括:判斷問題是否需要檢索、把複雜問題拆解成子問題、選擇最適合的搜尋策略、評估中間結果決定是否繼續搜尋。
工具層(Tool Layer):多元檢索工具
工具層提供各種搜尋和資料存取能力:
- 向量搜尋工具:語意相似度搜尋,適合模糊匹配
- 關鍵字搜尋工具:精確匹配特定術語
- SQL 查詢工具:結構化數據查詢
- 網路搜尋工具:即時資訊檢索
- 摘要工具:長文件摘要和重點提取
這和之前介紹的 AI Agent 多工具調度的概念是相通的,差別在於 Agentic RAG 更專注在「資訊檢索」場景。
聚合層(Aggregation Layer):整合與優化
當多個工具都回傳了結果,聚合層負責去除重複資訊、排序篩選最相關的內容、整合成連貫的上下文、生成最終回答。
用 LangChain 實作 Agentic RAG
如果你之前看過 LangChain Deep Agents 教學,這裡的概念會很熟悉。以下是簡化的架構:
from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.tools import Tool
# 1. 定義多種檢索工具
def semantic_search(query: str) -> str:
"""語意搜尋:找到與問題最相關的文件段落"""
docs = vectorstore.similarity_search(query, k=5)
return "\n".join([d.page_content for d in docs])
def keyword_search(query: str) -> str:
"""關鍵字搜尋:精確匹配特定術語"""
docs = vectorstore.similarity_search(query, k=3, search_type="mmr")
return "\n".join([d.page_content for d in docs])
tools = [
Tool(name="semantic_search", func=semantic_search,
description="用語意搜尋找相關文件,適合概念性問題"),
Tool(name="keyword_search", func=keyword_search,
description="精確搜尋特定術語,適合找具體數據"),
]
# 2. 建立 Agent
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)
agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)
executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools,
verbose=True, max_iterations=5)
Agent 會自動決定要用哪個工具、搜幾次、什麼時候停止。這就是 Agentic 的精髓。
2026 最新研究:A-RAG 框架
2026 年 2 月發表的 A-RAG 論文提出了一個有趣的架構:把分層檢索介面直接暴露給 Agent,提供三種粒度的工具:
- keyword search:快速定位包含特定關鍵字的文件
- semantic search:語意層級的相似度搜尋
- chunk read:讀取特定文件片段的完整內容
Agent 可以自由組合這三種工具,在不同粒度間自適應搜尋。實驗結果顯示,這個方法在多個問答基準測試中優於現有方法,而且使用的 token 更少——這對控制成本很重要。
什麼時候該用 Agentic RAG?
Agentic RAG 不是萬靈丹,它有代價:更高延遲、更多 token 消耗、更複雜的系統。我的建議是:
| 場景 | 建議方案 |
|---|---|
| 簡單事實問答 | 傳統 RAG 就夠了 |
| 多文件比較分析 | Agentic RAG |
| 需要跨資料源查詢 | Agentic RAG |
| 需要多步推理 | Agentic RAG |
| 對延遲極度敏感 | 傳統 RAG + 快取 |
結語
2026 年有個很準確的觀察:RAG 的本質不是「檢索增強生成」,而是「上下文工程」(Context Engineering)。Agentic RAG 就是這個趨勢的體現——讓 AI 自己決定需要什麼上下文、怎麼取得、怎麼組合。
如果你對多模態的資料檢索有興趣,推薦回去看看 Multimodal RAG 的教學,兩者結合起來威力更大。
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