Agentic RAG 将AI Agent融入了 RAG，通过引入Agent的自主规划、动态决策和反思能力，显著提升了复杂任务的解决能力。 本文梳理了Naive RAG -> Advanced RAG -> Modular RAG -> Graph RAG -> Agentic RAG的发展路径。 举个例子对比Agentic RAG与传统RAG的区别： [礼物R]传统RAG在电商客服的应用 1️⃣数据输入：电商公司将产品、订单、售后等文档录入普通RAG系统建知识库。 2️⃣客户咨询：客户问“衣服尺码不合适，咋退换货？” 3️⃣回复客户：系统检索知识库，给出“在订单详情页点退换货申请按钮，提交信息后处理”的回复。若客户追问复杂问题，如“提交后提示不符条件，为啥？”，给出的回复可能模版痕迹重、无法真正解决问题。 [礼物R]Agentic RAG在电商客服的应用 1️⃣准备数据与规则：录入文档，并为Agentic RAG系统设定Agent的执行规则，如依反馈优化、多步骤推理策略。 2️⃣客户首次咨询：客户问“衣服尺码不合适，咋退换货？”，系统检索后回复“在订单详情页点退换货申请按钮，提交信息后处理” 。 3️⃣客户追问：客户追问“提交后提示不符条件，为啥？”，Agent启动多步骤推理，查看订单信息，对比政策，回复“超退换货期限。若有质量问题，提供证明可处理” 。 4️⃣学习优化：如果客户满意，系统就强化策略；如果客户继续问“质量问题咋证明？”，系统依反馈优化回复，下次提供更详细内容。 5️⃣多问题处理：客户同时问“商品啥时发货？有类似推荐吗？”，不同Agent分工，分别查发货时间与推荐商品，整合回复“预计XX发货，推荐XX、XX商品” 。