RAG 和 Agent 的核心区别在于目标不同 ：RAG 是为了答得准 ，Agent 是为了做得成 。简单来说，RAG 像资料员 ，负责查资料；Agent 像项目经理，负责办事情。
核心区别：查资料 vs 办事情
- RAG（检索增强生成） ：本质是信息增强技术。工作流程是"检索 + 生成"，被动依赖预设的知识库，主要解决大模型知识滞后和幻觉问题，确保回答有依据。
- Agent（智能体） ：本质是任务规划与执行框架。工作流程是"思考→规划→执行→观察"的循环，能自主决策、调用工具（如 API、计算器），主动完成复杂目标。
场景选择：什么时候用哪个
- 优先选 RAG ：适合高频知识问答 （如客服查政策）、强合规溯源 （如金融法律）、知识更新频繁的场景，成本低且准确率高。
- 必须上 Agent ：适合多步骤任务自动化 （如出差报销）、跨系统协同 （如分析数据并生成 PPT）、开放式不可预知查询，能处理状态变更和复杂推理。
目前主流实践是将二者结合为Agentic RAG架构。Agent 作为"决策大脑"，在需要时主动调用 RAG 作为"知识工具"，既能保证准确性，又能完成复杂任务。