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传统RAG遇到复杂问题就崩溃？Agentic RAG通过智能体分工、动态决策和循环反思，让AI像人类专家一样思考和协作。
核心内容：
1. 传统RAG在处理复杂问题时的三大局限
2. LangChain实现Agentic RAG的四步落地方法
3. 多智能体协作在实际场景中的应用价值
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
你的RAG为何力不从心？
当用户问：
“对比公司Q1和Q2的销售数据，分析增长点并预测下季度趋势”
传统RAG的线性流程（提问→检索→生成）会崩溃：
•无法拆分任务为“查数据→对比→归因→预测”；
•无法判断用销售数据库、市场报告还是财务工具；
•检索到冲突数据时不会自我修正。
这就是Agentic RAG的破局点：让AI像人类一样思考和行动
LangChain实现Agentic RAG四步落地
1. 智能体分工——不是单个AI，而是专家团队
Python
from langchain.agents import AgentExecutor, Tool
from langchain.agents.agent_types import AgentType
# 定义三个智能体角色
sales_agent = initialize_agent(tools=[sales_db_tool], agent_type=AgentType.STRUCTURED_CHAT)
analysis_agent = initialize_agent(tools=[data_vis_tool, stats_lib])
report_agent = initialize_agent(tools=[report_template, llm_generator]) |
Why有效？：让各Agent专注核心能力（销售数据≠数据分析），突破单一模型能力边界。
2. 动态决策——判断什么时候该查、查什么
Python
def should_retrieve(question):
if "预测" in question or "分析" in question:
return [analysis_agent, market_report_tool] # 启动分析Agent+行业数据库
elif "对比" in question:
return [sales_agent, sales_db_tool] # 启动销售Agent+CRM系统 |
案例：当问题含“预测”时，自动跳过基础数据库，直连行业智库。
3. 循环反思——结果不对？AI自我纠错
Python
for attempt in range(3):
result = agent.run(question)
if accuracy_check(result) > 0.8:
break
else:
question = f"修正结果：{result} 原始问题：{original_question}" |
落地价值：医疗场景下，若检索的药品说明书与患者年龄冲突，自动重查用药指南。
4. 多智能体协作——突破单任务局限
Python
from langchain.agents import AgentSupervisor
supervisor = AgentSupervisor(agents=[sales, analysis, report])
supervisor.run("生成Q1-Q2销售分析报告，带增长预测图表") |
结果：销售Agent取数 → 分析Agent建模 → 报告Agent生成PPT，全链路自动化。
企业级实战：从客服到风控的高价值场景
•客户服务：面对“订单没到但扣款了”的投诉，Agent自动拆解任务：
a.查订单系统 → 2. 调支付接口 → 3. 对比日志 → 4. 生成解决方案
•金融风控：识别“某企业现金流异常”时，自动关联：
工商信息 + 舆情数据 + 行业报表 → 生成风险评级报告
数据说话：某电商客服系统接入Agentic RAG后，复杂问题处理时长从15分钟压缩至40秒。
避坑指南：如何跳过80%的落地失败
1.数据源分级：核心数据库（MySQL）→ 实时API（支付系统）→ 外部知识（行业白皮书）
2.拒绝全能Agent：每个Agent最多配3个工具，防止指令冲突
3.设置熔断机制：单任务最长响应时间不超过30秒，避免死循环
4.伦理安全锁：医疗/金融场景强制添加审核Agent：
Python
def medical_safety_check(response):
if "剂量" in response:
require_human_approval() # 涉及用药剂量时触发人工审核 |
粤ICP备14082021号
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