很多朋友问我：这个“Agentic RAG”（能自己多轮搜索、每轮反思、最后汇总）的方案，和传统 RAG（一次检索 + 一次生成）相比，优势到底是什么？我用最直白的话把差异讲清楚。
先把两者说清楚
- 传统 RAG：我先把问题丢给检索系统，拿回一堆文档片段，然后模型基于这些片段一次性回答。
- Agentic RAG（我这套）：我不是只检索一次，而是让系统“像研究员一样做事”——先搜一轮、看结果、判断缺口、再搜下一轮，直到信息足够，再把所有材料压缩整理成结论与引用。
我这套agentic rag的核心优势（为什么更像“会研究”）
- 会自己补缺口（迭代逼近）：第一轮搜回来不够，我会让系统明确“缺什么”，再发起更窄更准的下一轮检索；传统 RAG 往往“一次没搜到就开始硬答”。
- 更适合开放题/不确定题：问题越开放、信息越分散，单次检索越容易漏关键点；多轮检索 + 每轮校准，能把覆盖面拉起来。
- 信噪比更高：我会做去重、压缩、提炼关键摘录，把“重复/噪音/长文本”变成可用材料；传统 RAG 很容易把重复片段塞满上下文。
- 过程更可控（不是瞎搜）：每轮都要“反思与规划”，该继续就继续、该停就停，还能设置预算上限；传统 RAG 通常缺少这种过程控制。
- 可追溯性更强：我倾向于把来源条目化、可引用化,一个是让上下文更清晰，另一个是为了后续的可追溯性
什么时候传统 RAG 更合适
- 成本/时延更高：多轮检索 + 多轮模型调用，必然比“一次检索一次回答”更慢更贵。
- 工程复杂度更高：需要状态管理、停止条件、去重摘要、失败兜底等机制。
所以我的经验是：
- 问答很明确、资料很集中：传统 RAG 更划算、更快。
- 问题开放、需要研究、需要可追溯结论：Agentic RAG 更稳、更像“真的在查证”。
一句话总结
传统 RAG 是“查一次就答”，我这个 Agentic RAG 是“边查边判断缺口、迭代补全证据、再把材料整理成可追溯的结论”。
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