标准 RAG 和 Agentic RAG 的核心区别是什么？

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标准回答

RAG 是“先从外部资料找依据，再让模型根据依据回答”。常规 RAG 多按预设检索流程运行；Agentic RAG 让系统结合已找到的证据，动态决定是否改写问题、补查或换工具。它们的区别不只是查一次还是查多次。

• 判断是否需要外部证据，再选择知识源和查询。
• 检查召回质量，必要时改写、多跳检索或切换来源。
• 有充分证据才回答；不足时澄清、说明边界或转人工。

通俗例子

问某产品在两个地区的政策，第一次只查到一个地区，Agent 再补另一个地区后比较，而不是拿半份证据直接下结论。

深入解释

**先理解 RAG：**RAG 即检索增强生成：把问题用于查找外部资料，再把相关片段放进模型输入，让回答依据这次找到的内容。资料并没有因此自动写进模型权重。

**Agentic 改在什么地方：**普通 RAG 常按预设流程完成检索与生成，也可以有多路检索和重排；Agentic RAG 让系统依据中间证据动态决定改写、补查、换工具或结束。区别不只是检索次数。

易混淆点

动态检索增加灵活性，也增加延迟、费用和失败路径；先验证任务是否需要它。

内容来源

• Android · AI Agent 知识手册 · 原条目 ai-Q18