一、引言：AI 發(fā)展浪潮中的新探索

在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時(shí)代，人工智能（AI）正以前所未有的速度不斷前進(jìn)。科學(xué)家們持續(xù)鉆研，開發(fā)出各種用于知識(shí)共享、信息表達(dá)、推理以及決策的創(chuàng)新方法。

近年來，檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-Augmented Generation，簡稱 RAG）技術(shù)異軍突起，備受矚目。它能夠?qū)⒋笮驼Z言模型與外部最新知識(shí)相結(jié)合，為模型的輸出提供堅(jiān)實(shí)的事實(shí)依據(jù)。與此同時(shí)，AI 智能體，作為一種能夠感知環(huán)境并做出響應(yīng)的智能軟件，在涉及順序決策、靈活性以及規(guī)劃的任務(wù)中發(fā)揮著不可或缺的關(guān)鍵作用。

然而，隨著任務(wù)的復(fù)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(yīng)對(duì)諸多挑戰(zhàn)。正是在這樣的背景下，Agentic RAG 應(yīng)運(yùn)而生，它巧妙地融合了 RAG 的知識(shí)獲取能力與 AI 智能體的決策技能，為解決復(fù)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(xì)了解它們的理論背景、基本原理以及實(shí)際應(yīng)用案例。

二、知識(shí)基石：探索前的必備儲(chǔ)備

在深入探索 AI 智能體、多智能體系統(tǒng)以及檢索增強(qiáng)生成這些復(fù)雜概念之前，我們有必要先掌握一些基礎(chǔ)要素。

（一）人工智能基礎(chǔ)

首先，要理解人工智能的核心原則，比如機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理。機(jī)器學(xué)習(xí)就像是賦予機(jī)器“學(xué)習(xí)能力”的魔法，讓機(jī)器能夠從大量數(shù)據(jù)中找到規(guī)律，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)新數(shù)據(jù)的預(yù)測和判斷。而自然語言處理則專注于讓機(jī)器能夠理解和處理人類的自然語言，就如同我們?nèi)伺c人之間交流一樣，使機(jī)器能夠讀懂我們說的話，并給出合適的回應(yīng)。

（二）檢索增強(qiáng)生成（RAG）

我們要對(duì) 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(jié)合的。簡單來說，RAG 就是在傳統(tǒng)生成模型的基礎(chǔ)上，增加了一個(gè)從外部數(shù)據(jù)中檢索相關(guān)信息的步驟，從而讓模型生成的內(nèi)容更加準(zhǔn)確、豐富。

（三）自治系統(tǒng)

還需要對(duì)自治系統(tǒng)在現(xiàn)代 AI 應(yīng)用中的重要性有一個(gè)基本的認(rèn)識(shí)。自治系統(tǒng)能夠讓 AI 在一定程度上自主地做出決策，不需要人類時(shí)刻進(jìn)行干預(yù)，這大大提高了 AI 應(yīng)用的效率和靈活性。

三、RAG 詳解：定義、概念與關(guān)鍵范式

（一）RAG 的定義與概念概述

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

RAG 通過引入一個(gè)外部檢索步驟，很好地解決了這個(gè)問題。它能夠從海量的外部數(shù)據(jù)中檢索并添加事實(shí)性或上下文相關(guān)的信息。例如，我們可以看下面這個(gè) RAG 系統(tǒng)應(yīng)用的示意圖：

假設(shè)用戶向像 ChatGPT 這樣的大型語言模型詢問一個(gè)熱門新聞故事，這時(shí)模型的局限性就會(huì)暴露出來。因?yàn)樗蕾嚨氖沁^時(shí)的、靜態(tài)的信息，無法獲取實(shí)時(shí)更新。而 RAG 則能夠從外部來源獲取最新的相關(guān)數(shù)據(jù)。當(dāng)用戶詢問某個(gè)新聞故事時(shí)，RAG 會(huì)搜索與該問題相關(guān)的最新文章或報(bào)道，并將這些信息與原始查詢結(jié)合起來，形成一個(gè)更具信息量的提示。

這個(gè)增強(qiáng)后的提示能夠讓語言模型將檢索到的知識(shí)融入到輸出中，從而生成知識(shí)豐富且準(zhǔn)確的回答。因此，RAG 顯著提高了模型提供精確、及時(shí)信息的能力，在那些需要實(shí)時(shí)更新信息的領(lǐng)域，如新聞、科學(xué)進(jìn)展或金融市場，發(fā)揮著巨大的作用。

（二）RAG 的關(guān)鍵范式

RAG 研究模型不斷演進(jìn)，目前可以大致分為三個(gè)不同的階段：樸素 RAG（Naive RAG）、高級(jí) 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(qiáng)生成方法代表了檢索增強(qiáng)技術(shù)的初始階段。它采用了一個(gè)相對(duì)簡單直接的流程：

• 索引編制：將文檔分割成較小的塊，轉(zhuǎn)換為向量表示，然后存儲(chǔ)在向量數(shù)據(jù)庫中。這就好比把一本大書按照章節(jié)或者段落分成一個(gè)個(gè)小部分，并且給每個(gè)小部分都貼上一個(gè)獨(dú)特的“標(biāo)簽”（向量表示），方便后續(xù)查找。
• 檢索：根據(jù)與用戶提供查詢的語義相似度，檢索相關(guān)的文檔塊。也就是通過比較查詢與各個(gè)文檔塊“標(biāo)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(jié)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(zhàn)：在檢索過程中，很難同時(shí)保證精確性和召回率。這可能導(dǎo)致選擇錯(cuò)誤或不必要的文檔塊，同時(shí)遺漏生成準(zhǔn)確回答所必需的數(shù)據(jù)。這些檢索漏洞會(huì)降低最終結(jié)果的質(zhì)量。比如說，本來要找關(guān)于蘋果這種水果的信息，結(jié)果檢索出來的卻是關(guān)于蘋果公司的內(nèi)容，或者遺漏了一些關(guān)鍵的關(guān)于蘋果營養(yǎng)價(jià)值的信息。
• 生成困難：當(dāng)模型生成回答時(shí)，可能會(huì)產(chǎn)生幻覺，即生成的陳述在檢索上下文中沒有事實(shí)依據(jù)。而且，回答可能缺乏相關(guān)性，包含有毒內(nèi)容或者存在偏見，這會(huì)嚴(yán)重影響回答的可靠性和實(shí)用性。比如，在回答關(guān)于某種疾病治療方法的問題時(shí)，模型可能會(huì)生成一些沒有科學(xué)依據(jù)的治療建議。
• 增強(qiáng)挑戰(zhàn)：要有效地將檢索到的信息與任務(wù)要求對(duì)齊，存在相當(dāng)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(huì)導(dǎo)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(huì)變得冗余且不簡潔；確定檢索到文本的相關(guān)性并使其與查詢上下文一致，也會(huì)增加處理的復(fù)雜性；此外，檢索到的數(shù)據(jù)可能具有不同的語氣或結(jié)構(gòu)，要將它們與 AI 生成的文本順利融合，以實(shí)現(xiàn)連貫性和一致性，也需要額外的努力。
• 上下文限制：對(duì)原始查詢進(jìn)行一次檢索，往往無法獲取足夠的上下文數(shù)據(jù)，尤其是對(duì)于復(fù)雜或多方面的查詢。這種不足可能導(dǎo)致回答不完整或碎片化。比如，對(duì)于一個(gè)關(guān)于全球氣候變化對(duì)不同地區(qū)農(nóng)業(yè)影響的復(fù)雜問題，一次檢索可能無法涵蓋所有相關(guān)地區(qū)和影響因素的信息。
• 過度依賴增強(qiáng)信息：生成模型可能過度依賴檢索到的內(nèi)容，導(dǎo)致結(jié)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(jié)果對(duì)于復(fù)雜查詢的意義和實(shí)用性大打折扣。例如，在回答一個(gè)需要深入分析的問題時(shí)，模型只是簡單羅列檢索到的信息，而沒有進(jìn)行深入的思考和整合。

2.Advanced RAG

高級(jí) RAG 針對(duì)樸素 RAG 的不足，對(duì)檢索和索引編制過程進(jìn)行了特定的改進(jìn)，旨在提高檢索的精確性，減少噪聲，并增強(qiáng)檢索信息的整體實(shí)用性。它采用了檢索前和檢索后兩種技術(shù)來優(yōu)化流程。

A.重新排序文檔塊：根據(jù)相關(guān)性對(duì)檢索到的文檔塊進(jìn)行重新排列，將最重要的內(nèi)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(yōu)化檢索結(jié)果。這樣，模型在生成回答時(shí)，能夠優(yōu)先關(guān)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(huì)使系統(tǒng)不堪重負(fù)，導(dǎo)致信息稀釋，降低對(duì)關(guān)鍵細(xì)節(jié)的關(guān)注。為了緩解這個(gè)問題，可以采用以下策略：選擇關(guān)鍵信息，即檢索后努力識(shí)別最關(guān)鍵的部分，同時(shí)消除不相關(guān)或重復(fù)的內(nèi)容；縮短上下文，壓縮檢索到的文檔塊，確保輸入到模型的內(nèi)容簡潔且專注于查詢。例如，對(duì)于一篇很長的關(guān)于蘋果種植技術(shù)的文章，在壓縮后，只保留與用戶查詢緊密相關(guān)的關(guān)鍵種植步驟和注意事項(xiàng)等信息。

• 檢索前過程：檢索前的工作主要集中在改進(jìn)索引結(jié)構(gòu)以及細(xì)化原始用戶查詢，以提高檢索質(zhì)量。其目的有兩個(gè)方面：一是提高索引內(nèi)容的質(zhì)量和相關(guān)性，二是使查詢更適合高效檢索。這包括一些策略，如提高數(shù)據(jù)粒度（將數(shù)據(jù)劃分得更細(xì)致）、優(yōu)化索引結(jié)構(gòu)、添加元數(shù)據(jù)、優(yōu)化對(duì)齊以及混合檢索等。查詢優(yōu)化則旨在為檢索任務(wù)明確用戶的原始問題，常見的技術(shù)包括查詢重寫、轉(zhuǎn)換和擴(kuò)展。比如，用戶輸入“蘋果”，通過查詢擴(kuò)展，可以將其擴(kuò)展為“蘋果這種水果的營養(yǎng)價(jià)值和常見品種”，這樣就能更精準(zhǔn)地檢索到相關(guān)信息。
• 檢索后過程：在檢索到相關(guān)上下文后，將其與用戶查詢集成以改進(jìn)生成結(jié)果至關(guān)重要。檢索后過程中的方法包括對(duì)文檔塊重新排序和上下文壓縮。

3.Kodular RAG

模塊化 RAG 架構(gòu)超越了樸素 RAG 和高級(jí) RAG 模型，具有更強(qiáng)的適應(yīng)性和多功能性。它采用多種策略來增強(qiáng)自身能力，包括用于相似性搜索的專用搜索模塊以及對(duì)檢索器的精心微調(diào)。一些突破性的創(chuàng)新直接應(yīng)對(duì)各種挑戰(zhàn)，如重新構(gòu)建 RAG 模塊和優(yōu)化 RAG 管道。這種模塊化設(shè)計(jì)允許在組件之間進(jìn)行順序處理和全面的端到端訓(xùn)練，在樸素 RAG 和高級(jí) RAG 的核心原則基礎(chǔ)上，進(jìn)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(duì)各種任務(wù)及查詢的適應(yīng)性。

模塊化 RAG 代表了 RAG 家族的一個(gè)重要進(jìn)步。它超越了靜態(tài)檢索系統(tǒng)，通過納入專門模塊并允許靈活設(shè)置，不僅提高了性能，還能夠輕松與新興技術(shù)集成，在各種應(yīng)用中展現(xiàn)出巨大的潛力。

四、AI 智能體：自主與適應(yīng)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(huì)想到那些能夠像人類一樣與周圍環(huán)境進(jìn)行交互的自主機(jī)器人或數(shù)字助手。但實(shí)際上，AI 智能體可以定義為任何通過智能過程感知環(huán)境并做出響應(yīng)的計(jì)算實(shí)體。它主要包含以下幾個(gè)重要組件：

1. 感知：涉及收集和解釋傳入數(shù)據(jù)的過程，這些數(shù)據(jù)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(huán)境中的圖像信息，然后將這些信息傳遞給智能體進(jìn)行后續(xù)處理。
2. 推理/決策：這是一個(gè)內(nèi)部機(jī)制，它根據(jù)感知到的數(shù)據(jù)生成計(jì)劃或決策。這個(gè)過程可能依賴于規(guī)則、啟發(fā)式方法或者機(jī)器學(xué)習(xí)算法。例如，一個(gè)智能投資顧問根據(jù)市場數(shù)據(jù)和預(yù)先設(shè)定的投資規(guī)則，為用戶制定投資決策。
3. 行動(dòng)：智能體產(chǎn)生的最終輸出，可以表現(xiàn)為文本響應(yīng)、對(duì)外部系統(tǒng)的指令，或者在環(huán)境中的物理交互。比如，智能客服通過文本回復(fù)用戶的咨詢，或者智能機(jī)器人根據(jù)指令在生產(chǎn)線上進(jìn)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(jìn)的基于效用的智能體，每一種類型都具有獨(dú)特的能力，適用于不同復(fù)雜程度和任務(wù)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(duì)當(dāng)前從環(huán)境中接收到的輸入做出反應(yīng)，沒有對(duì)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(yù)定義的規(guī)則，即條件 - 行動(dòng)規(guī)則來決定自己的行動(dòng)。

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

上圖展示了一個(gè)簡單反射智能體，它通過傳感器與環(huán)境進(jìn)行交互以收集輸入，并使用效應(yīng)器根據(jù)既定的條件 - 行動(dòng)規(guī)則執(zhí)行行動(dòng)。環(huán)境提供反饋，形成一個(gè)持續(xù)的交互循環(huán)。

• 局限性：簡單反射智能體雖然有一定的優(yōu)勢，但也存在一些明顯的局限性。它們?nèi)狈τ洃洠瑹o法適應(yīng)不斷變化的情況，也不能從過去的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。它們的決策僅僅基于當(dāng)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(huán)境或進(jìn)行更復(fù)雜決策的情況下可能會(huì)引發(fā)問題。例如，恒溫器雖然能夠準(zhǔn)確控制溫度，但無法考慮諸如一天中的時(shí)間或者天氣預(yù)報(bào)中的天氣變化等外部因素。這種缺乏適應(yīng)性和規(guī)則創(chuàng)建能力的特點(diǎn)，使得簡單反射智能體只能在穩(wěn)定的環(huán)境中執(zhí)行特定的任務(wù)。

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(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，它使用一個(gè)環(huán)境的內(nèi)部模型。通過保持對(duì)世界的一種表示，這些智能體能夠推斷出它們當(dāng)前的環(huán)境狀態(tài)，并預(yù)測自己行動(dòng)的結(jié)果。

• 工作原理：基于模型的反射智能體的主要特點(diǎn)是其內(nèi)部模型，這個(gè)模型就像是對(duì)環(huán)境狀態(tài)的一種記憶，幫助智能體在更廣泛的上下文中理解當(dāng)前的感知。當(dāng)智能體接收到一個(gè)感知時(shí)，它會(huì)更新自己的內(nèi)部模型以反映環(huán)境的變化。然后，智能體參考這個(gè)更新后的模型來評(píng)估條件 - 行動(dòng)規(guī)則，并決定最佳行動(dòng)方案。與僅僅依賴即時(shí)感知的簡單反射智能體不同，基于模型的智能體在決策時(shí)同時(shí)利用當(dāng)前的觀察和從其模型中推斷出的狀態(tài)。例如，機(jī)器人吸塵器就是一個(gè)基于模型的反射智能體。它使用傳感器來識(shí)別自己的位置并檢測障礙物，同時(shí)保持一個(gè)房間的內(nèi)部地圖。這個(gè)地圖幫助吸塵器記住它已經(jīng)清潔過的區(qū)域，從而更有效地避開障礙物。這樣，與簡單反射系統(tǒng)相比，該智能體能夠避免不必要的行動(dòng)，提高工作性能。我們可以參考下面這張圖：

該圖展示了一個(gè)基于模型的反射智能體，它使用傳感器感知環(huán)境。它保持一個(gè)內(nèi)部狀態(tài)和本體來理解當(dāng)前的情況。智能體使用條件 - 行動(dòng)規(guī)則來決定采取何種行動(dòng)，并通過執(zhí)行器執(zhí)行這些行動(dòng)，從而在反饋循環(huán)中與環(huán)境進(jìn)行交互。

• 局限性：雖然擁有內(nèi)部模型提高了這些智能體的能力，但它們?nèi)匀幻媾R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(nèi)部模型的質(zhì)量和完整性。如果模型過時(shí)或者不正確，智能體可能會(huì)做出糟糕或錯(cuò)誤的決策。它們?nèi)狈﹂L期目標(biāo)和規(guī)劃技能，并且依賴于預(yù)定義的條件 - 行動(dòng)規(guī)則，這限制了它們在復(fù)雜或不可預(yù)測情況下的適應(yīng)性。盡管存在這些缺點(diǎn)，基于模型的反射智能體在簡單性和適應(yīng)性之間找到了一個(gè)平衡點(diǎn)。它們特別適用于那些存在環(huán)境變化，但可以通過保持內(nèi)部狀態(tài)合理推斷的任務(wù)。這種特性使它們成為邁向更先進(jìn) AI 系統(tǒng)（如基于目標(biāo)的智能體或?qū)W習(xí)智能體）的重要一步。

3.基于目標(biāo)的智能體：有目的的決策

基于目標(biāo)的智能體通過將目標(biāo)集成到其決策框架中，對(duì)基于反射的智能體進(jìn)行了增強(qiáng)。與僅僅對(duì)當(dāng)前感知或條件做出響應(yīng)的基本或基于模型的反射智能體不同，基于目標(biāo)的智能體根據(jù)潛在行動(dòng)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)結(jié)果的有效性來評(píng)估這些行動(dòng)。它們的規(guī)劃和推理能力使它們能夠在復(fù)雜多變的環(huán)境中茁壯成長。

• 工作原理：基于目標(biāo)的智能體通過執(zhí)行以下操作來運(yùn)行：首先感知環(huán)境，通過其感知輸入觀察環(huán)境的當(dāng)前條件；然后更新狀態(tài)，保持對(duì)世界當(dāng)前狀態(tài)的一種表示；接著評(píng)估目標(biāo)，回顧其目標(biāo)以確定期望的結(jié)果；再進(jìn)行規(guī)劃，使用搜索或決策算法評(píng)估潛在行動(dòng)，并預(yù)測它們的影響，以確定最佳行動(dòng)方案；最后執(zhí)行行動(dòng)，一旦制定了計(jì)劃，智能體就會(huì)實(shí)施該行動(dòng)以朝著其目標(biāo)前進(jìn)。例如，GPS 導(dǎo)航系統(tǒng)就像是一個(gè)基于目標(biāo)的智能體。用戶設(shè)定一個(gè)目的地，該智能體根據(jù)距離、交通狀況和道路條件評(píng)估最佳路線。在選擇了一條路徑后，系統(tǒng)會(huì)提供逐步的導(dǎo)航指引以到達(dá)目的地。我們來看下面這個(gè)示意圖：

上圖展示了一個(gè)基于目標(biāo)的智能體，它感知環(huán)境、評(píng)估其狀態(tài)、跟蹤世界的變化，并評(píng)估行動(dòng)的效果以預(yù)測未來結(jié)果。它依賴于特定的目標(biāo)來決定采取何種行動(dòng)，并使用效應(yīng)器實(shí)施這些決策以實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)。

• 類型：基于目標(biāo)的智能體根據(jù)其決策風(fēng)格主要分為四類：

    a.反應(yīng)式智能體：這些智能體優(yōu)先考慮即時(shí)目標(biāo)，并對(duì)環(huán)境變化做出快速反應(yīng)。它們使用既定規(guī)則或啟發(fā)式方法，而不是詳細(xì)的規(guī)劃。例如，在一個(gè)實(shí)時(shí)策略游戲中，當(dāng)敵人突然出現(xiàn)時(shí)，反應(yīng)式智能體控制的角色會(huì)立即采取躲避或攻擊等預(yù)設(shè)動(dòng)作。

    b.慎思式智能體：也稱為規(guī)劃智能體，慎思式智能體專注于長期目標(biāo)，通過評(píng)估潛在行動(dòng)及其影響來進(jìn)行決策。它們使用環(huán)境模型來估計(jì)其行動(dòng)的結(jié)果，選擇最適合其目標(biāo)的選項(xiàng)。比如，在一個(gè)城市規(guī)劃項(xiàng)目中，慎思式智能體控制的規(guī)劃系統(tǒng)會(huì)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(fā)展規(guī)劃。

    c.混合式智能體：混合式智能體融合了反應(yīng)式和慎思式智能體的優(yōu)點(diǎn)。在緊急情況下，它們能夠迅速做出即時(shí)反應(yīng)；而在時(shí)間和資源允許的情況下，又會(huì)進(jìn)行深入的思考和規(guī)劃。這類智能體通常具有分層架構(gòu)，支持反應(yīng)式和慎思式兩種處理過程。例如，在自動(dòng)駕駛汽車系統(tǒng)中，當(dāng)遇到突然出現(xiàn)的障礙物時(shí)，混合式智能體會(huì)立即采取緊急制動(dòng)或避讓等反應(yīng)式操作；而在正常行駛過程中，它會(huì)基于地圖信息、交通規(guī)則以及行駛目標(biāo)等進(jìn)行慎思式規(guī)劃，選擇最優(yōu)路線和行駛策略 。

    e.學(xué)習(xí)型智能體：學(xué)習(xí)型智能體通過從以往的經(jīng)驗(yàn)中汲取智慧，不斷改進(jìn)自身的決策能力。它們依據(jù)周圍環(huán)境的反饋，對(duì)自己的策略或目標(biāo)進(jìn)行調(diào)整，從而優(yōu)化行動(dòng)方案。以電商平臺(tái)的智能推薦系統(tǒng)為例，學(xué)習(xí)型智能體可以根據(jù)用戶的歷史瀏覽、購買記錄以及與推薦內(nèi)容的交互情況，不斷學(xué)習(xí)用戶的偏好，進(jìn)而為用戶提供更精準(zhǔn)、更符合其需求的商品推薦 。

• 優(yōu)勢：基于目標(biāo)的智能體在復(fù)雜環(huán)境中表現(xiàn)出色。其適應(yīng)性體現(xiàn)在能夠聚焦于目標(biāo)，而非受限于嚴(yán)格規(guī)則，從而靈活應(yīng)對(duì)變化的條件。憑借規(guī)劃能力，它們能夠?qū)ξ磥斫Y(jié)果進(jìn)行評(píng)估，挑選與長期目標(biāo)相符的行動(dòng)，確保朝著目標(biāo)穩(wěn)步前行。在面對(duì)環(huán)境變化時(shí)，它們調(diào)整計(jì)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(yōu)決策 。
• 局限性：盡管基于目標(biāo)的智能體具備適應(yīng)性和規(guī)劃能力，但仍存在一定局限。由于在具有眾多可能行動(dòng)或環(huán)境變化難以預(yù)測的情況下，生成和評(píng)估計(jì)劃需要大量資源，這使得其計(jì)算復(fù)雜度較高。確定目標(biāo)也頗具挑戰(zhàn)，尤其是當(dāng)目標(biāo)模糊不清或相互沖突時(shí)。此外，這些智能體高度依賴準(zhǔn)確的環(huán)境模型和可靠的預(yù)測算法，一旦出現(xiàn)不準(zhǔn)確的情況，就可能導(dǎo)致決策欠佳，從而限制了其實(shí)際效果 。

4.基于效用的智能體：用偏好優(yōu)化決策基于效用的智能體在基于目標(biāo)的智能體基礎(chǔ)上更進(jìn)一步，引入了“效用”這一概念，它用于衡量不同結(jié)果的可取程度。這類智能體并非僅僅滿足于達(dá)成某個(gè)目標(biāo)，而是對(duì)每個(gè)潛在結(jié)果的可取性進(jìn)行評(píng)估，優(yōu)先選擇那些能夠提升整體效用的行動(dòng)。在復(fù)雜且充滿不確定性的環(huán)境中，它們權(quán)衡利弊、平衡多個(gè)相互競爭目標(biāo)的能力，使其具有卓越的決策效能 。

• 工作原理：效用驅(qū)動(dòng)的智能體依賴一種獨(dú)特的系統(tǒng)運(yùn)行，它們?yōu)楦鞣N狀態(tài)或結(jié)果賦予數(shù)值（即效用值），并借助效用函數(shù)來衡量特定行動(dòng)實(shí)現(xiàn)自身偏好或目標(biāo)的程度。其具體運(yùn)作流程如下：首先感知環(huán)境，通過感知器觀察當(dāng)前環(huán)境狀態(tài)；接著更新狀態(tài)，根據(jù)最新變化刷新其對(duì)環(huán)境的內(nèi)部認(rèn)知；然后評(píng)估效用，運(yùn)用效用函數(shù)對(duì)每個(gè)行動(dòng)的期望結(jié)果進(jìn)行評(píng)估；之后選擇行動(dòng)，綜合考慮短期和長期后果，挑選出效用值最高的行動(dòng)；最后執(zhí)行行動(dòng)，實(shí)施選定的行動(dòng)，并隨著環(huán)境的演變不斷重復(fù)這個(gè)循環(huán) 。以自動(dòng)駕駛汽車為例，它就是一個(gè)現(xiàn)實(shí)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(shí)間、燃油效率、乘客舒適度以及安全性等。通過效用函數(shù)，自動(dòng)駕駛汽車能夠平衡這些相互沖突的目標(biāo)，確定最優(yōu)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(gè)基于效用的智能體，它利用傳感器感知環(huán)境，通過效用函數(shù)評(píng)估狀態(tài)、潛在行動(dòng)及其結(jié)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(dòng)，并通過執(zhí)行器付諸實(shí)踐，與環(huán)境形成反饋循環(huán) 。

- 優(yōu)勢：基于效用的智能體在復(fù)雜場景中優(yōu)勢顯著。其優(yōu)化決策的能力使其能夠借助效用函數(shù)，在相互競爭的目標(biāo)之間權(quán)衡利弊，選擇最優(yōu)行動(dòng)。由于可以通過修改效用函數(shù)輕松適應(yīng)新的優(yōu)先事項(xiàng)，它們具有很強(qiáng)的靈活性。在不可預(yù)測的環(huán)境中，這類智能體基于預(yù)期結(jié)果評(píng)估行動(dòng)，即便面臨挑戰(zhàn)，也能保持可靠的性能表現(xiàn) 。

- 局限性：盡管基于效用的智能體有諸多優(yōu)點(diǎn)，但也存在明顯不足。其中一個(gè)主要難題在于設(shè)計(jì)效用函數(shù)的復(fù)雜性，尤其是在存在多個(gè)目標(biāo)的情況下，必須精確地體現(xiàn)偏好或目標(biāo)。此外，在大型狀態(tài)空間中，評(píng)估眾多潛在行動(dòng)的效用需要大量計(jì)算資源，這對(duì)硬件性能要求較高。而且，由于預(yù)測存在不確定性，這類智能體的性能嚴(yán)重依賴于對(duì)環(huán)境及自身行動(dòng)結(jié)果預(yù)測的可靠性 。

（三）理解 AI 智能體堆棧

人工智能的持續(xù)發(fā)展催生了先進(jìn)的 AI 智能體，它們能夠自主做出決策并獨(dú)立執(zhí)行任務(wù)。這些智能體依托一個(gè)復(fù)雜的框架，即“AI 智能體堆棧”，該框架包含多個(gè)對(duì)其運(yùn)行至關(guān)重要的層次和組件 。AI 智能體堆棧是支持 AI 智能體運(yùn)作的多層架構(gòu)，截至 2024 年末，它主要由以下三個(gè)核心層構(gòu)成 ：

1. 模型服務(wù)層：這一基礎(chǔ)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(tái)，則提供包括 Llama 3 在內(nèi)的開放權(quán)重模型。在本地模型推理方面，vLLM 等工具因基于 GPU 的服務(wù)能力而備受關(guān)注；對(duì)于熱衷于在個(gè)人設(shè)備上運(yùn)行模型的愛好者來說，Ollama 和 LM Studio 則是不錯(cuò)的選擇 。
2. 存儲(chǔ)層：AI 智能體需要管理對(duì)話歷史記錄、記憶以及外部數(shù)據(jù)的狀態(tài)。向量數(shù)據(jù)庫，如 Chroma、Weaviate、Pinecone、Quadrant 和 Milvus 等，常被用于存儲(chǔ)這種“外部記憶”，使智能體能夠處理超出其即時(shí)上下文的數(shù)據(jù)。同時(shí)，具備向量搜索功能（如 pgvector）的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，如 Postgres，也為基于嵌入的搜索和存儲(chǔ)提供支持 。
3. 智能體框架層：這些框架負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)大型語言模型的調(diào)用，并管理智能體的狀態(tài)，涵蓋對(duì)話歷史和執(zhí)行階段。它們能夠集成各種工具和庫，使智能體得以執(zhí)行超越標(biāo)準(zhǔn) AI 聊天機(jī)器人功能的操作。不同的框架在狀態(tài)管理、工具執(zhí)行以及對(duì)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(tǒng)

在人工智能這個(gè)快速發(fā)展、充滿活力的領(lǐng)域中，多智能體系統(tǒng)是一個(gè)令人興奮的研究與應(yīng)用方向 。多智能體系統(tǒng)由多個(gè)自主智能體組成，這些智能體在共享環(huán)境中協(xié)同工作、相互競爭或獨(dú)立運(yùn)行，以應(yīng)對(duì)復(fù)雜的挑戰(zhàn) 。這些智能體既可以是軟件程序，也可以是物理機(jī)器人，它們具備感知環(huán)境、彼此通信以及做出決策的能力，旨在實(shí)現(xiàn)各自或共同的目標(biāo) 。

1.一些多智能體框架和平臺(tái)：在開發(fā)和實(shí)施多智能體系統(tǒng)（MAS）時(shí)，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(fā)框架）：JADE 是一個(gè)廣泛認(rèn)可的用于在 Java 中開發(fā)多智能體系統(tǒng)的開源框架，它遵循 FIPA（智能物理代理基金會(huì)）制定的標(biāo)準(zhǔn) 。
• PADE（Python 智能體開發(fā)框架）：PADE 專為開發(fā)、執(zhí)行和管理多個(gè)智能體在分布式計(jì)算環(huán)境中運(yùn)行的場景而設(shè)計(jì) 。
• NetLogo：NetLogo 是一個(gè)多智能體編程環(huán)境，主要用于對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行建模和仿真 。
• Swarm：這是 OpenAI 開發(fā)的一個(gè)實(shí)驗(yàn)性框架，用于促進(jìn)多個(gè)智能體之間的交互協(xié)調(diào)，實(shí)現(xiàn)它們之間的復(fù)雜協(xié)作 。
• LangGraph：它是一個(gè)靈活的框架，專注于構(gòu)建先進(jìn)的多智能體系統(tǒng)，強(qiáng)調(diào)開發(fā)的簡便性和可擴(kuò)展性 。
• LangChain：這是一個(gè)用于基于大型語言模型開發(fā)應(yīng)用程序（包括多智能體架構(gòu)）的重要框架，擁有強(qiáng)大的社區(qū)支持 。

此外，新興的多智能體平臺(tái)開發(fā)框架還包括 ：

- RLlib：它為強(qiáng)化學(xué)習(xí)提供了先進(jìn)的支持 。

- PettingZoo：這是一個(gè)專門為多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究而設(shè)計(jì)的 Python 庫 。

- OpenAI Gym：因其靈活的環(huán)境而聞名，非常適合多智能體場景 。

在選擇框架時(shí)，必須考慮編程語言的兼容性、可擴(kuò)展性需求，同時(shí)也要結(jié)合具體的研究或開發(fā)目標(biāo)，以確保所選平臺(tái)能夠滿足項(xiàng)目的實(shí)際需求 。

2.多智能體系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)：多智能體系統(tǒng)雖然具有顯著優(yōu)勢，但其開發(fā)過程伴隨著諸多挑戰(zhàn) 。

• 通信開銷：在較大規(guī)模的系統(tǒng)中，管理智能體之間高效且安全的信息交換變得愈發(fā)復(fù)雜，這是首要關(guān)注的問題之一 。隨著智能體數(shù)量的增加，消息傳遞的數(shù)量和頻率急劇上升，可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁堵和延遲，影響系統(tǒng)的響應(yīng)速度 。
• 協(xié)調(diào)復(fù)雜性：協(xié)調(diào)復(fù)雜性也帶來了額外的難題，在競爭與合作并存的環(huán)境中，需要先進(jìn)的策略來促進(jìn)協(xié)作并解決沖突 。不同智能體可能具有不同的目標(biāo)和行為方式，如何讓它們協(xié)同工作，避免沖突，實(shí)現(xiàn)共同目標(biāo)，是一個(gè)需要深入研究的課題 。
• 可擴(kuò)展性：另一個(gè)重大障礙是可擴(kuò)展性，引入新的智能體可能會(huì)極大地增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和資源需求 。隨著系統(tǒng)規(guī)模的擴(kuò)大，不僅計(jì)算資源的需求大幅增長，而且系統(tǒng)的管理和維護(hù)難度也會(huì)顯著提高 。
• 智能體行為設(shè)計(jì)：最后，設(shè)計(jì)智能體的行為需要精心規(guī)劃，并具備專業(yè)知識(shí)，以確保其具備韌性和適應(yīng)變化的能力 。智能體在面對(duì)動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境時(shí)，需要能夠及時(shí)調(diào)整行為，做出合理決策 。

這些挑戰(zhàn)凸顯了在開發(fā)多智能體系統(tǒng)過程中，進(jìn)行戰(zhàn)略規(guī)劃和使用先進(jìn)工具的重要性 。

五、運(yùn)用 DigitalOcean 的 GenAI 平臺(tái)助力 AI 智能體開發(fā)

DigitalOcean 的 GenAI 平臺(tái)為 AI 智能體的開發(fā)與部署提供了創(chuàng)新解決方案 。作為一個(gè)完全托管的服務(wù)平臺(tái)，它消除了 AI 開發(fā)過程中常見的諸多難題，為開發(fā)者提供了訪問先進(jìn)模型、定制資源以及集成工作流程的便捷途徑 。

借助 GenAI 平臺(tái)，開發(fā)者能夠直接使用頂級(jí)的生成式 AI 模型 。這意味著開發(fā)者無需操心復(fù)雜的基礎(chǔ)設(shè)施管理，就可以利用生成式 AI 的最新進(jìn)展 。這種直接訪問極大地降低了技術(shù)門檻，無論團(tuán)隊(duì)規(guī)模大小，都能夠?qū)⒋笮驼Z言模型的強(qiáng)大功能應(yīng)用于各種實(shí)際場景 。

GenAI 平臺(tái)通過集成工作流程簡化了 AI 開發(fā)過程，增強(qiáng)了功能并降低了復(fù)雜性 。其中包括以下關(guān)鍵組件 ：

1. 檢索增強(qiáng)生成：通過將生成式 AI 與定制數(shù)據(jù)相結(jié)合，提高了響應(yīng)的準(zhǔn)確性和相關(guān)性 。這使得智能體在生成回答時(shí)，能夠參考更多與任務(wù)相關(guān)的具體信息，從而提供更精準(zhǔn)、有用的回復(fù) 。
2. 函數(shù)調(diào)用：該功能允許智能體執(zhí)行特定的外部任務(wù)函數(shù)，拓展了它們的能力范圍 。例如，智能體可以調(diào)用數(shù)據(jù)分析函數(shù)對(duì)特定數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，或者調(diào)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(tǒng)內(nèi)管理多個(gè)目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)多任務(wù)處理 。比如，在一個(gè)客戶服務(wù)系統(tǒng)中，智能體可以同時(shí)處理客戶的咨詢、投訴以及售后需求等不同任務(wù) 。

GenAI 平臺(tái)不僅僅是一個(gè)開發(fā)工具，更是一個(gè)全面的生態(tài)系統(tǒng)，為開發(fā)者提供構(gòu)建智能、適應(yīng)性強(qiáng)的 AI 智能體所需的一切必要資源 。

六、Agentic RAG：檢索增強(qiáng)生成與自主性的融合

（一）動(dòng)機(jī)與產(chǎn)生背景

Agentic RAG 是對(duì)檢索增強(qiáng)概念的創(chuàng)新拓展，將其從靜態(tài)的、單輪次交互場景，延伸至自主智能體的多步驟決策環(huán)境中 。RAG 主要側(cè)重于為生成內(nèi)容提供事實(shí)依據(jù)，而 AI 智能體則在復(fù)雜環(huán)境中具備規(guī)劃能力和適應(yīng)性 。通過將這兩種模型融合，Agentic RAG 旨在構(gòu)建能夠在迭代決策任務(wù)中高效運(yùn)行，同時(shí)避免產(chǎn)生“幻覺”現(xiàn)象的自主系統(tǒng) 。

Agentic RAG 開發(fā)的背后動(dòng)機(jī)源于那些需要上下文感知生成和實(shí)時(shí)行動(dòng)的實(shí)際應(yīng)用場景 。例如在先進(jìn)的機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域，機(jī)器人需要實(shí)時(shí)感知環(huán)境、檢索相關(guān)知識(shí)并做出決策；在法律咨詢服務(wù)中，律師需要系統(tǒng)能夠根據(jù)最新的法律條文和案例，結(jié)合客戶的具體情況提供準(zhǔn)確建議；在醫(yī)療診斷場景下，醫(yī)生期望系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)分析最新的醫(yī)學(xué)研究成果，輔助診斷患者病情；以及在持續(xù)的客戶服務(wù)互動(dòng)中，需要系統(tǒng)能夠根據(jù)客戶歷史記錄和實(shí)時(shí)需求，提供個(gè)性化、準(zhǔn)確的服務(wù) 。

在這些場景中，僅僅檢索相關(guān)信息是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的 。智能體必須對(duì)信息進(jìn)行分析、評(píng)估其重要性、確定響應(yīng)方式，并可能在持續(xù)的反饋循環(huán)中執(zhí)行相應(yīng)行動(dòng) 。

（二）技術(shù)深度剖析與設(shè)計(jì)考量

1.檢索器的選擇與優(yōu)化：檢索器模塊在 RAG 和 Agentic RAG 技術(shù)中都處于核心地位 。主要有兩種檢索方法，傳統(tǒng)的稀疏向量檢索（如 TF - IDF 或 BM25）和神經(jīng)密集向量檢索（采用 DPR、ColBERT 或 Sentence - BERT 等技術(shù)） 。稀疏檢索方法廣為人知，易于管理，對(duì)于短查詢表現(xiàn)穩(wěn)定 。而神經(jīng)檢索在處理復(fù)雜查詢和同義詞時(shí)往往更具優(yōu)勢，但訓(xùn)練和推理過程需要 GPU 資源支持 。

為提升大規(guī)模系統(tǒng)的性能，通常會(huì)采用近似最近鄰（ANN）搜索框架，如 FAISS（Facebook AI 相似性搜索）、ScaNN（可擴(kuò)展最近鄰搜索）和 HNSW（分層可導(dǎo)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(zhǔn)確率之間進(jìn)行權(quán)衡，但在 Agentic RAG 系統(tǒng)中，其大幅降低的延遲對(duì)于實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)檢索至關(guān)重要 。

選擇 ANN 框架通常取決于具體的應(yīng)用場景需求，包括數(shù)據(jù)規(guī)模、維度以及硬件資源（CPU 還是 GPU）等因素 。該領(lǐng)域的持續(xù)研究，如硬件加速創(chuàng)新和新型索引結(jié)構(gòu)的探索，不斷推動(dòng)大規(guī)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(yù)訓(xùn)練的變壓器模型，如 GPT - 3.5、GPT - 4、T5，或者針對(duì)相關(guān)領(lǐng)域進(jìn)行微調(diào)的專業(yè)模型 。選擇時(shí)需要考慮以下因素 ：

• 模型規(guī)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(zhí)行速度 。例如，在對(duì)響應(yīng)速度要求極高的實(shí)時(shí)聊天場景中，可能需要權(quán)衡選擇較小但速度更快的模型 。
• 領(lǐng)域?qū)I(yè)性：針對(duì)特定領(lǐng)域相關(guān)數(shù)據(jù)集（如法律、醫(yī)療、學(xué)術(shù)）對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)，可以提高生成內(nèi)容的相關(guān)性，并減少錯(cuò)誤輸出的可能性 。比如，醫(yī)療領(lǐng)域的智能診斷系統(tǒng)，經(jīng)過醫(yī)療數(shù)據(jù)微調(diào)的模型能夠更準(zhǔn)確地分析病情、提供診斷建議 。
• 控制機(jī)制：一些技術(shù)，如“提示工程”或適配器模塊，可以更精確地引導(dǎo)生成過程 。在復(fù)雜、對(duì)安全性要求較高的環(huán)境中，這些特性尤為重要 。例如，在金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估場景中，通過精心設(shè)計(jì)提示，能夠引導(dǎo)模型生成更符合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)的結(jié)果 。

3.智能體控制器與循環(huán)結(jié)構(gòu)：在 Agentic 檢索增強(qiáng)生成系統(tǒng)中，智能體控制器負(fù)責(zé)管理一個(gè)復(fù)雜的多步驟循環(huán)，該循環(huán)整合了檢索和生成過程 。這個(gè)迭代循環(huán)通常按以下步驟進(jìn)行 ：

• 觸發(fā)激活：系統(tǒng)在接收到用戶查詢或識(shí)別到預(yù)定義事件時(shí)開始運(yùn)行 。例如，在一個(gè)智能法律咨詢系統(tǒng)中，當(dāng)用戶輸入法律問題時(shí)，系統(tǒng)被觸發(fā) 。
• 上下文檢索：控制器向知識(shí)庫發(fā)送查詢，獲取相關(guān)上下文信息 。在上述例子中，系統(tǒng)會(huì)檢索與用戶法律問題相關(guān)的法律法規(guī)、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(yīng)或假設(shè) 。即根據(jù)檢索到的法律資料，生成對(duì)用戶問題的初步回答 。
• 響應(yīng)評(píng)估：智能體根據(jù)既定約束條件（如業(yè)務(wù)規(guī)則或道德準(zhǔn)則）評(píng)估生成的內(nèi)容，同時(shí)將其與先前交互積累的知識(shí)進(jìn)行比較 。比如，檢查回答是否符合法律行業(yè)的規(guī)范和道德標(biāo)準(zhǔn)，是否與之前處理過的類似案例一致 。
• 迭代優(yōu)化：如果初始響應(yīng)不充分或存在不確定性，控制器會(huì)啟動(dòng)進(jìn)一步的檢索步驟，以填補(bǔ)信息缺口 。例如，如果初步回答未能充分解決用戶問題，系統(tǒng)會(huì)再次檢索相關(guān)資料，對(duì)回答進(jìn)行補(bǔ)充和完善 。
• 行動(dòng)實(shí)施：經(jīng)過驗(yàn)證或優(yōu)化后，智能體生成最終響應(yīng)，調(diào)用外部 API 或執(zhí)行后續(xù)計(jì)劃行動(dòng) 。在法律咨詢場景中，可能會(huì)為用戶提供詳細(xì)的法律建議文檔，或者鏈接到相關(guān)的法律訴訟服務(wù)平臺(tái) 。
• 持續(xù)學(xué)習(xí)：系統(tǒng)將來自各種來源的新數(shù)據(jù)（包括用戶交互、環(huán)境反饋和系統(tǒng)日志）整合到其知識(shí)庫中 。通過這種方式，系統(tǒng)能夠不斷改進(jìn)未來的響應(yīng)，提高服務(wù)質(zhì)量 。例如，根據(jù)用戶對(duì)回答的反饋，系統(tǒng)可以學(xué)習(xí)到哪些方面的法律知識(shí)需要進(jìn)一步完善，從而優(yōu)化后續(xù)的檢索和生成過程 。

這種自適應(yīng)循環(huán)使 Agentic RAG 系統(tǒng)能夠進(jìn)行復(fù)雜的推理任務(wù)，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(qiáng)生成系統(tǒng)在處理不完整、矛盾或不明確的數(shù)據(jù)時(shí)，可能會(huì)遇到模糊性和不確定性問題 。為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，可以采用多種策略 ：

• 不確定性量化：幫助系統(tǒng)跟蹤檢索器和生成器的置信度分?jǐn)?shù)。當(dāng)置信度較低時(shí)，系統(tǒng)能夠?qū)栴}提交給人工操作員處理，或者主動(dòng)尋求進(jìn)一步的信息以澄清疑問。例如，在醫(yī)療診斷場景中，如果系統(tǒng)對(duì)某種疾病的診斷結(jié)果置信度不高，它可以及時(shí)提示醫(yī)生進(jìn)行人工復(fù)核，或者要求患者補(bǔ)充更多的癥狀信息。
• 多假設(shè)生成：系統(tǒng)能夠生成多個(gè)假設(shè)結(jié)果，而非單一答案。之后，系統(tǒng)可以自動(dòng)對(duì)這些不同的假設(shè)進(jìn)行比較分析，或者結(jié)合用戶反饋來優(yōu)化最終的回答。以智能投資顧問為例，面對(duì)復(fù)雜的市場情況，它可以同時(shí)生成幾種不同的投資策略假設(shè)，然后根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和市場趨勢對(duì)這些假設(shè)進(jìn)行評(píng)估，再參考用戶的風(fēng)險(xiǎn)偏好等反饋信息，給出最適合用戶的投資建議。
• 強(qiáng)化學(xué)習(xí)：通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，智能體能夠從反復(fù)的交互中積累經(jīng)驗(yàn)，逐漸識(shí)別出哪些檢索查詢或生成方法能夠在長期實(shí)踐中取得更高的成功率。例如，在一個(gè)智能客服系統(tǒng)中，智能體通過不斷與用戶交流，學(xué)習(xí)到在特定類型的問題上，采用某種特定的檢索關(guān)鍵詞和生成話術(shù)組合，能夠更有效地解決用戶問題，從而在后續(xù)的服務(wù)中優(yōu)先采用這種方式。

（三）Agentic RAG 的一些用例

1. 先進(jìn)醫(yī)療診斷：在醫(yī)療領(lǐng)域，一個(gè)Agentic RAG系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)持續(xù)地分析最新涌現(xiàn)的醫(yī)學(xué)研究成果。當(dāng)醫(yī)生輸入患者的癥狀信息后，該系統(tǒng)會(huì)迅速檢索最新的研究資料，據(jù)此推測可能的診斷結(jié)果，并給出相應(yīng)的治療策略建議。而且，系統(tǒng)還會(huì)根據(jù)實(shí)際情況提出一些特定問題，以進(jìn)一步明確可能存在的不確定性因素。通過與醫(yī)生的反復(fù)交互，系統(tǒng)不斷優(yōu)化自己的診斷建議，同時(shí)始終緊密結(jié)合最新的醫(yī)學(xué)研究動(dòng)態(tài)。例如，對(duì)于一些罕見病的診斷，系統(tǒng)可以及時(shí)檢索全球最新的病例研究和科研成果，為醫(yī)生提供更全面、準(zhǔn)確的診斷思路，避免因信息滯后或不足而導(dǎo)致誤診。
2. 法律推理：在律師事務(wù)所環(huán)境中，Agentic RAG智能體能夠精準(zhǔn)提取相關(guān)的判例法、法規(guī)以及已有的法律先例。在此基礎(chǔ)上，智能體可以高效地撰寫法律備忘錄和構(gòu)建有力的法律論據(jù)。當(dāng)遇到一些復(fù)雜的法律問題時(shí)，智能體還能夠主動(dòng)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(zhǔn)確法律參考的全面法律簡報(bào)。比如在處理商業(yè)合同糾紛案件時(shí)，智能體可以快速檢索過往類似案件的判決結(jié)果和適用的法律條款，幫助律師制定更具針對(duì)性的訴訟策略，同時(shí)通過與律師的互動(dòng)，不斷完善法律論據(jù)的構(gòu)建。
3. 自主客戶支持：普通的純生成式客戶服務(wù)聊天機(jī)器人往往容易給出不準(zhǔn)確或表面化的回答。與之形成鮮明對(duì)比的是，采用Agentic RAG的系統(tǒng)能夠主動(dòng)參考知識(shí)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(dòng)獲取更多的上下文信息，并通過不斷迭代優(yōu)化回答內(nèi)容，從而能夠獨(dú)立處理諸如退貨、退款或者技術(shù)支持升級(jí)等復(fù)雜問題。例如，當(dāng)用戶反饋購買的電子產(chǎn)品出現(xiàn)故障時(shí)，智能體可以根據(jù)知識(shí)庫中的產(chǎn)品故障信息，引導(dǎo)用戶進(jìn)行初步的故障排查，然后結(jié)合用戶提供的具體情況，給出詳細(xì)的解決方案，如是否需要更換零件、如何進(jìn)行維修申請(qǐng)等，大大提高了客戶服務(wù)的質(zhì)量和效率。

七、對(duì)比總結(jié)：RAG、AI智能體與Agentic RAG

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

（一）優(yōu)勢與協(xié)同效應(yīng)

RAG的優(yōu)勢在于能夠提供及時(shí)、基于事實(shí)的精準(zhǔn)回答，這使得它在諸如醫(yī)療、法律等專業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用中表現(xiàn)卓越，因?yàn)檫@些領(lǐng)域?qū)μ囟I(lǐng)域知識(shí)的準(zhǔn)確性要求極高。例如在醫(yī)療咨詢中，患者希望得到的是基于最新醫(yī)學(xué)研究和臨床實(shí)踐的準(zhǔn)確解答，RAG能夠快速檢索相關(guān)信息并生成可靠的回答。

AI智能體則憑借其持續(xù)學(xué)習(xí)和自主決策的能力，展現(xiàn)出強(qiáng)大的適應(yīng)性和自主性。在自動(dòng)駕駛場景中，車輛需要根據(jù)實(shí)時(shí)路況、交通信號(hào)以及周圍環(huán)境的變化，自主做出駕駛決策，AI智能體能夠很好地應(yīng)對(duì)這種復(fù)雜多變的環(huán)境。

Agentic RAG巧妙地整合了兩者的優(yōu)勢，將RAG的知識(shí)基礎(chǔ)與AI智能體的自主性相結(jié)合，創(chuàng)建了一個(gè)能夠彌補(bǔ)各自模型局限性的強(qiáng)大系統(tǒng)。這種協(xié)同作用確保了決策是基于最準(zhǔn)確的信息做出的，大大降低了錯(cuò)誤和過時(shí)建議的風(fēng)險(xiǎn)。例如在醫(yī)療診斷中，Agentic RAG系統(tǒng)既能利用最新的醫(yī)學(xué)研究知識(shí)，又能根據(jù)患者的具體情況自主規(guī)劃診斷流程，提供更精準(zhǔn)有效的診斷結(jié)果。

（二）面臨的挑戰(zhàn)

1. 集成復(fù)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(dú)使用一種技術(shù)要復(fù)雜得多。不同組件之間需要進(jìn)行精細(xì)的協(xié)調(diào)和適配，任何一個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題都可能影響整個(gè)系統(tǒng)的性能。例如，檢索到的知識(shí)可能與智能體的決策邏輯不匹配，導(dǎo)致生成的回答出現(xiàn)偏差。
2. 計(jì)算資源需求大：Agentic RAG的迭代特性決定了它在處理大量數(shù)據(jù)集時(shí)，會(huì)顯著增加計(jì)算成本。系統(tǒng)需要不斷地進(jìn)行檢索、推理和決策，對(duì)硬件的計(jì)算能力和內(nèi)存資源提出了很高的要求。在大規(guī)模應(yīng)用場景中，這可能會(huì)導(dǎo)致高昂的硬件成本和能源消耗。
3. 數(shù)據(jù)質(zhì)量與偏差問題：RAG和Agentic RAG的性能高度依賴于數(shù)據(jù)來源的質(zhì)量。如果數(shù)據(jù)存在偏差或不完整，那么系統(tǒng)生成的結(jié)果必然會(huì)受到影響，出現(xiàn)不準(zhǔn)確、有偏見的回答。例如在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，如果對(duì)某些群體的信息存在缺失或錯(cuò)誤，那么在涉及這些群體的相關(guān)問題回答中，就可能出現(xiàn)不公正或錯(cuò)誤的結(jié)果。
4. 安全與倫理考量：具備先進(jìn)檢索能力的自主智能體引發(fā)了一系列倫理和安全問題。從數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的角度來看，智能體在收集和使用用戶數(shù)據(jù)時(shí)，可能存在泄露用戶隱私的風(fēng)險(xiǎn)。在決策過程中，智能體也可能因?yàn)樗惴ㄆ姸鴮?dǎo)致不公平的決策結(jié)果，甚至存在被惡意利用的潛在風(fēng)險(xiǎn)。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(huì)導(dǎo)致某些群體在貸款申請(qǐng)中受到不公正對(duì)待。

八、結(jié)論：AI領(lǐng)域的創(chuàng)新征程與展望

在本文中，我們深入探討了人工智能領(lǐng)域的飛速發(fā)展。科學(xué)家們不斷開拓創(chuàng)新，研發(fā)出一系列突破性的方法，用于知識(shí)共享、信息呈現(xiàn)和決策制定。其中，檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)因其能夠?qū)⒋笮驼Z言模型與實(shí)時(shí)外部知識(shí)相結(jié)合，有效克服了傳統(tǒng)AI系統(tǒng)的局限性，從而吸引了廣泛關(guān)注。與此同時(shí)，AI智能體作為能夠感知并適應(yīng)周圍環(huán)境的關(guān)鍵軟件工具，在現(xiàn)代人工智能應(yīng)用中發(fā)揮著不可或缺的作用。

然而，隨著現(xiàn)實(shí)世界中問題的復(fù)雜性日益增加，單純依賴RAG或AI智能體往往難以滿足實(shí)際需求。正是在這樣的背景下，Agentic RAG應(yīng)運(yùn)而生。它將RAG的事實(shí)基礎(chǔ)特性與AI智能體的決策能力巧妙融合，為在不斷變化的環(huán)境中處理多步驟任務(wù)提供了全面的解決方案。

盡管Agentic RAG展現(xiàn)出了巨大的潛力，但正如我們所分析的，它在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨諸多挑戰(zhàn)，如集成復(fù)雜性、高計(jì)算需求、數(shù)據(jù)質(zhì)量以及安全倫理等問題。未來，我們需要進(jìn)一步深入研究和探索，以解決這些問題，推動(dòng)Agentic RAG技術(shù)的不斷完善和發(fā)展。相信隨著技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步，Agentic RAG將在更多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，為我們的生活和工作帶來更多的便利和創(chuàng)新。人工智能領(lǐng)域的發(fā)展永不止步，我們期待看到更多的創(chuàng)新成果不斷涌現(xiàn)，為人類社會(huì)的進(jìn)步貢獻(xiàn)更大的力量。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)Halo咯咯    作者：基咯咯

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