必收藏！Agentic RAG全面拆解（小白/程序员入门大模型必备）

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG） 作为大模型落地应用的核心支撑技术，其核心逻辑的本质的是为大语言模型"外挂"独立知识源，补充实时、专业且精准的上下文信息。这种方式不仅能大幅提升模型生成内容的准确性与时效性，更能从根源上抑制大模型常见的"幻觉问题"------也就是LLM在缺乏事实依据时，依然自信编造虚假信息的现象，这也是小白入门大模型、程序员落地大模型项目时最需要规避的痛点之一。

无论是刚接触大模型的编程小白，还是有过简单业务落地经验的开发者，在实际操作中都会发现，传统RAG的局限性十分突出，常常让人束手无策：

• 检索僵化无补救：属于"一锤子买卖"模式，一旦首次检索未匹配到相关内容，后续的答案生成就会直接拉胯，完全没有调整和补救的空间，小白很容易因此卡壳；
• 知识边界太局限：只能调用提前预设好的知识库内容，面对知识库之外的新信息、动态更新的内容，完全无法应对，不符合实际项目中的多样化需求；
• 策略固定不灵活：检索逻辑是固定不变的流水线式操作，无法根据用户问题的复杂度、模糊程度，动态调整检索方式和策略，实用性大打折扣；
• 复杂问题难应对：遇到多步骤、跨领域的复杂查询，需要人工反复调整检索关键词、筛选检索结果，不仅耗时费力，效率极低，对小白的门槛也很高。

而Agentic RAG的诞生，正是为了精准解决传统RAG的这些痛点，让大模型的知识调用更智能、更实用。今天这篇干货文，专为CSDN上的小白和程序员打造，全面拆解Agentic RAG------这个给传统RAG配上"智能大脑"的革命性架构，带你搞懂它的核心逻辑、工作模式，更有可直接上手的实践教程，帮你快速入门，轻松掌握大模型落地的关键技术。

一、什么是Agentic RAG？用"考场类比"讲明白

很多小白和程序员刚接触Agentic RAG时会觉得抽象，其实用我们熟悉的"考场场景"，就能轻松拆解它的核心组件，一看就懂、一学就会：

1. 传统RAG：带课本进考场的"机械考生"

传统RAG就像一位勤奋但缺乏变通的考生，全程被动执行流程：

📚 核心工作流：用户提问 → 问题向量化（转化为计算机能理解的语义向量） → 检索知识库中相似的文本片段 → 拼接问题与检索结果作为上下文 → 传给LLM生成答案

核心缺陷：无思考、纯被动。它不会深究"用户真正想解决什么问题"，不会判断"检索到的内容是否真的匹配需求"，更不会思考"是否需要分步骤检索多个信息才能答好"。这种单步式的固定流程，注定在复杂场景下水土不服。

2. AI Agent：考场里的"智能监考老师"

AI Agent（智能体）则像一位经验丰富的监考老师，具备主动决策能力：

🧠 核心特征：自主决策、工具调用、记忆管理、规划反思、迭代优化

它不仅能精准理解任务目标，还能主动规划执行步骤、灵活调用各类工具、评估执行结果，全程无需人工干预。就像监考老师会根据题目难度指导思路一样，AI Agent能做到：

• 📖 深度分析问题：判断问题是简单直接查询，还是需要多步骤拆解的复杂任务；
• 🔧 灵活调用工具：熟练使用搜索引擎、数据库、API、PDF解析器等各类"辅助工具"；
• 💭 动态优化策略：如果某一步执行结果不佳，会反思问题所在，调整策略重新尝试，直到拿到满意结果。

3. Agentic RAG：师生同考的黄金组合

Agentic RAG = RAG + AI Agent

如果说RAG是"带书本考试"，Agentic RAG就是**"既有书本，又有老师现场指导"**。这位"智能老师"能动态规划检索策略、自主选择信息源、迭代优化答案质量。

---2---

核心架构：四种智能工作模式

Agentic RAG通过引入AI智能体，将静态检索升级为动态知识 orchestration。在LazyLLM框架中，我们可以实现四种主流智能体模式：

模式一：Function Call Agent（工具调用型）

特点：直接行动，快速调用工具，边做边学

流程：Action → Observation → 循环直至解决

适用：简单直接的查询任务

模式二：ReAct（思考-行动型）🤔→⚡

特点：每次行动前先思考，推理更严谨

流程：Thought → Action → Observation → 循环

模式三：PlanAndSolve（规划-执行型）📋→✅

特点：先制定完整计划，再分步执行

流程：Plan → 执行单步 → 观察 → 调整计划 → 继续

适用：需要多步骤协作的复杂问题

模式四：ReWOO（无观察推理型）🎯

特点：一次性生成完整计划，并行执行所有步骤

流程：Plan → 执行所有步骤 → 综合结果

优势：效率更高，适合工具间依赖较少的场景

---3---

降维打击：Agentic RAG为何碾压传统RAG？

对比维度	传统RAG	Agentic RAG
流程类型	单步检索+生成	多步迭代推理与检索
控制流	固定流水线	动态、智能体驱动、含规划决策
检索策略	一次检索定生死	自适应检索，可反馈优化
记忆能力	无状态，不记历史	跨行动维护记忆和状态
工具集成	仅检索器和生成器	灵活调用多种工具（API、计算器、数据库等）
智能决策	❌ 无	✅ 自动规划、自我反思、动态路由

核心优势解析：

1️⃣ 多源信息融合

传统RAG困于单一知识库，Agentic RAG能自主调用搜索引擎、数据库、专业API等工具。就像一个老师既会查课本，还会上网、查专业数据库、咨询同行。

2️⃣ 智能查询优化

当首次检索结果不佳时，智能体会自动更换关键词、切换检索工具、甚至重新理解用户意图。这解决了传统RAG"一次查不到就凉凉"的痛点。

3️⃣ 复杂任务拆解

面对"分析2024年AI论文趋势并生成图表"这类需求，Agentic RAG会自动分解为：搜索论文→统计分析→数据可视化→撰写报告，全程自治。

4️⃣ 结果交叉验证

多个数据源的信息可以相互佐证，智能体还能识别矛盾点并优先采信高可信度来源，大幅减少幻觉。

4、MCP协议：AI世界的"USB-C接口"

1. 标准化革命，解决开发痛点

在构建Agentic RAG时，最头疼的莫过于"每个工具都要重写接口"。MCP（Model Context Protocol）应运而生------它相当于AI应用的USB-C接口，统一了模型与外部世界的交互方式[^原文]。

过去 ：每接入一个工具（天气API、PDF解析、代码执行）都要写一堆集成代码现在：符合MCP标准的工具即插即用，模型自动识别功能、参数和调用方式

2. 架构三剑客

Host：你的AI应用主体（如Cursor、Claude Desktop）

Client：Host内的通信桥梁，1:1连接Server

Server：提供Tools（函数）、Resources（数据）、Prompts（模板）的标准化服务

在LazyLLM中接入高德地图MCP服务仅需几行代码：

3. 实践：在LazyLLM中使用MCP

1️⃣配置LazyLLM所需要的所有依赖

首先参考 https://docs.lazyllm.ai/zh-cn/latest/ 的Getting started部分，安装LazyLLM并完成环境配置。

同时，由于MCP Server的使用依赖Node.js和npm，可参考https://nodejs.org/en/download 完成最新版本的安装和配置。

2️⃣利用已有的MCP服务

若需接入已有的 MCP 服务（如高德地图的地理位置服务），可通过 LazyLLM 的 MCPClient 工具直接连接，无需自行部署 Server。

SSE URL 接入（以高德 MCP 为例）：

无需启动本地 Server，直接通过服务提供商提供的 SSE 长连接 URL 配置 Client。需将"xxx"替换为自己的key。

（创建key：https://lbs.amap.com/api/mcp-server/create-project-and-key）

import lazyllm
from lazyllm.tools.agent import ReactAgent
from lazyllm.tools import MCPClient
mcp_configs = {
"amap_mcp": {
"url": "http://mcp.amap.com/sse?key=xxx"
}
}
client = MCPClient(command_or_url=mcp_configs["amap_mcp"]["url"])
llm = lazyllm.OnlineChatModule(source='sensenova', model='Qwen3-32B', stream=False)
agent = ReactAgent(llm=llm.share(), tools=client.get_tools(), max_retries=15)
print(agent("查询北京的天气"))

运行结果如下：

通过本次实践，我们可以了解到，MCP Server的出现直接省去了Agent开发环节中工具研发和调试的成本

5、用 LazyLLM 搭建 Agentic RAG系统

下面通过一个完整示例，展示如何一步步实现 Agentic RAG。

1. 搭建基础 RAG

我们先使用 LazyLLM 构建一个标准 RAG，包括：

• Retriever
• Reranker
• LLM

import lazyllm
from lazyllm import pipeline, bind, SentenceSplitter, Document, Retriever, Reranker
from lazyllm import TrainableModule
prompt = 'You will play the role of an AI Q&A assistant and complete a dialogue task. In this task, you need to provide your answer based on the given context and question.'
documents = Document(
dataset_path="AgenticRAG/documents",
embed=TrainableModule(base_model="BAAI/bge-large-zh-v1.5"),
manager=False
)
documents.create_node_group(name="sentences", transform=SentenceSplitter, chunk_size=1024, chunk_overlap=100)
with pipeline() as ppl:
ppl.retriever = Retriever(documents, group_name="sentences", similarity="cosine", topk=1)
ppl.reranker = Reranker(
"ModuleReranker",
model=TrainableModule(base_model="BAAI/bge-reranker-large" ,type="rerank"),
topk=1,
output_format='content',
join=True
) | bind(query=ppl.input)
ppl.formatter = (lambda nodes, query: dict(context_str=nodes, query=query)) | bind(query=ppl.input)
ppl.llm = lazyllm.OnlineChatModule(source='sensenova', model='Qwen3-32B', stream=False).prompt(lazyllm.ChatPrompter(prompt, extra_keys=["context_str"]))
if __name__ == "__main__":
lazyllm.WebModule(ppl, port=range(23467, 24000)).start().wait()

运行结果如下：

2. 构建 ReAct 智能体

Agentic RAG 就是引入了 AI 智能体的 RAG，这里让我们用 LazyLLM 来注册一个假的知识库搜索工具，实现一个 React:

import json
import lazyllm
from lazyllm import fc_register, ReactAgent
@fc_register("tool")
def search_knowledge_base(query: str):
'''
Get info from knowledge base in a given query.
Args:
query (str): The query for search knowledge base.
'''
return "《狗·猫·鼠》、《阿长与〈山海经〉》、《二十四孝图》、《五猖会》、《无常》、《从百草园到三味书屋》、《父亲的病》、《琐记》、《藤野先生》、《范爱农》"
llm = lazyllm.OnlineChatModule(source='sensenova', model='Qwen3-32B',stream=False)
tools = ["search_knowledge_base"]
agent = ReactAgent(llm, tools)
if __name__ == "__main__":
res = agent("朝花夕拾有哪些文章？")
print("Result: \n", res)

运行结果如下：

智能体会根据问题，自动决定是否调用该工具。有了 React，我们就可以将它的工具替换为 RAG 中的 Retriever 和 Reranker 来作为一个真实的知识库，让它可以调用检索器：

import lazyllm
from lazyllm import (pipeline, bind, OnlineEmbeddingModule, SentenceSplitter, Reranker,
Document, Retriever, fc_register, ReactAgent)
from lazyllm import TrainableModule
documents = Document(
dataset_path="AgenticRAG/documents",
embed=TrainableModule(base_model="BAAI/bge-large-zh-v1.5"),
manager=False
)
documents.create_node_group(name="sentences", transform=SentenceSplitter, chunk_size=1024, chunk_overlap=100)
with pipeline() as ppl_rag:
ppl_rag.retriever = Retriever(documents, group_name="sentences", similarity="cosine", topk=3)
ppl_rag.reranker = Reranker("ModuleReranker", model=TrainableModule(base_model="BAAI/bge-reranker-large" ,type="rerank"), topk=1, output_format='content', join=True) | bind(query=ppl_rag.input)
@fc_register("tool")
def search_knowledge_base(query: str):
'''
Get info from knowledge base in a given query.
Args:
query (str): The query for search knowledge base.
'''
return ppl_rag(query)
tools = ["search_knowledge_base"]
llm = lazyllm.OnlineChatModule(source='sensenova', model='Qwen3-32B', stream=False)
agent = ReactAgent(llm, tools)
if __name__ == "__main__":
res = agent("朝花夕拾有哪些文章？")
print("Result: \n", res)

运行结果如下：

3. 实现 Agentic RAG

将运行结果如下RAG 的检索组件，直接替换为 ReactAgent：

import lazyllm
from lazyllm import (pipeline, bind, OnlineEmbeddingModule, SentenceSplitter, Reranker,
Document, Retriever, fc_register, ReactAgent, TrainableModule,FunctionCallAgent)
prompt = 'You will play the role of an AI Q&A assistant and complete a dialogue task. In this task, you need to provide your answer based on the given context and question.'
documents = Document(dataset_path="AgenticRAG/documents", embed=TrainableModule(base_model="BAAI/bge-large-zh-v1.5"),  manager=False)
documents.create_node_group(name="sentences", transform=SentenceSplitter, chunk_size=1024, chunk_overlap=100)
with pipeline() as ppl_rag:
ppl_rag.retriever = Retriever(documents, group_name="sentences", similarity="cosine", topk=3)
ppl_rag.reranker = Reranker("ModuleReranker", model=TrainableModule(base_model="BAAI/bge-reranker-large", type="rerank"), topk=1, output_format='content', join=True) | bind(query=ppl_rag.input)
@fc_register("tool")
def search_knowledge_base(query: str):
'''
Get info from knowledge base in a given query.
Args:
query (str): The query for search knowledge base.
'''
return ppl_rag(query)
tools = ["search_knowledge_base"]
with pipeline() as ppl:
ppl.retriever = FunctionCallAgent(lazyllm.OnlineChatModule(source='sensenova', model='Qwen3-32B', stream=False), tools)
ppl.formatter = (lambda nodes, query: dict(context_str=nodes, query=query)) | bind(query=ppl.input)
ppl.llm = lazyllm.OnlineChatModule(source='sensenova', model='Qwen3-32B', stream=False).prompt(lazyllm.ChatPrompter(prompt, extra_keys=["context_str"]))
if __name__ == "__main__":
lazyllm.WebModule(ppl, port=range(23467, 24000)).start().wait()

运行结果如下：
此时：
检索不再是一次调用
而是一个"智能体驱动的过程"
一个最小可用的 Agentic RAG 就完成了。
4. 更多的尝试
我们可以尝试使用不同的 AI 智能体工作流（FunctionCallAgent、PlanAndSolveAgent、ReWOOAgent）来替换上面的 React：
from lazyllm import FunctionCallAgent, PlanAndSolveAgent, ReWOOAgent
# Use FunctionCallAgent:
ppl.retriever = FunctionCallAgent(lazyllm.OnlineChatModule(), tools)
# Use PlanAndSolveAgent:
ppl.retriever = PlanAndSolveAgent(lazyllm.OnlineChatModule(), tools)
# Use ReWOOAgent:
ppl.retriever = ReWOOAgent(lazyllm.OnlineChatModule(), tools)
这里我们尝试将ReactAgent 替换为FunctionCallAgent, 来查看效果：

结语

从带书考试到师生同考，Agentic RAG不仅是一次技术升级，更是AI认知能力的质变。当检索不再是被动的查找，而是主动的探索；当生成不再是简单的拼接，而是智慧的 synthesis------我们终于看到了通向真正智能助手的清晰路径。

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