今天来讲一讲在实践中更常用的Agentic RAG是一个非常常用的技术。照例先抛几个面试常问的问题1、什么是 Agentic RAG2、它和普通 RAG 的区别在哪4、什么时候该用、什么时候别用一、简洁回答Agentic RAG 就是在 RAG 检索流程里加一个能自主决策的 Agent让要不要检索、查什么、查几次、用哪个数据源、检索结果够不够用这些决定由大模型动态来做而不是像普通 RAG一样在代码里面写死流程。解决了普通 RAG 的一次性检索、没有重试、不会纠错、复杂多步问题搞不定的问题通常 Agentic RAG 靠查询改写、问题拆解、多源路由、反思重试把检索变为‘规划—查—评估—再查’的一个循环。Agentic RAG 的代价是更贵消耗token更多、更慢、更难调所以如果只是简单的问题用普通 RAG 就行只有复杂的、要多步推理业务场景才需要考虑要不要上 Agentic RAG。二、普通 RAG 有哪些问题在一般场景中普通 RAG 也够用但是在复杂的查询中还是有不足。1、只查一次可能查不全普通 RAG 问一句查一次然后拼进prompt里面就生成答案如果第一次没查到关键内容它也不会再继续去查但是在 Agentic RAG 中大模型会判断检索结果够不够回答问题如果检索结果不够就会换个说法再查一遍。2、复杂问题一次兜不住像去年和今年的退款政策有啥变化这种问题需要分别查去年和今年的政策然后再凑一块对比生成结果但是普通 RAG 一次检索覆盖不了。Agentic RAG 会先把它拆成几个小问题分头查这就是多跳检索。3、不会判断查得对不对在普通 RAG 中检索回来的内容对问题有没有帮助不会去做判断如果检索回来的内容和问题不相关反而会成为噪音。在 Agentic RAG 多了个反思的环节大模型会自己评估、自己纠正可靠性会高很多。4、一条道走到黑不管用户问啥普通 RAG 都走同一条查了就答的流水线。Agentic RAG 在检索之前会做判断简单问题可能压根不需要查知识库直接回答就可以该用哪个库、哪个工具也自己挑。三、Agentic RAG 的实现方式Agentic RAG 有两种常见的实现。1、单 Agent由一个 Agent 把检索的活全干了query改写、挑选数据源、检索重试、结果汇总。这种实现结构简单多数场景也够用。2、多 Agent多 Agent 是把检索拆给几个专门的子 Agent比如一个专门查内部库、一个联网搜索、一个查知识图谱再来个主 Agent 负责汇总结果适合数据源多、任务复杂的业务场景。在业务实践中建议是别一上来就上多 Agent单 Agent 能解决就先用单 Agent。学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】