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大型語言模型（LLMs）在多種應用中展現了卓越的能力，但其固有的知識過時、幻覺問題以及缺乏領域特定專業知識的限制，促使了檢索增強生成（RAG）技術的發展。傳統RAG透過在生成回應前從外部知識來源檢索相關資訊，有效地解決了這些挑戰。然而，其靜態且線性的「先檢索後生成」工作流程，使其在處理複雜、多步驟的查詢時顯得力不從心。
為克服傳統RAG的局限，代理式檢索增強生成（Agentic RAG）應運而生。Agentic RAG將自主AI代理整合到RAG流程中，賦予系統決策、規劃、工具使用和迭代改進的能力。這些AI代理能夠動態地管理檢索策略、精煉查詢並協調多個資訊來源，從而實現更準確、更具情境意識且適應性更強的反應。本報告將深入探討傳統RAG和Agentic RAG的核心原理、架構、優勢與挑戰，並分析兩者在不同應用場景下的適用性，同時展望未來的發展趨勢。研究表明，儘管Agentic RAG在處理複雜任務方面具有顯著優勢，但其帶來的更高複雜性、計算成本和潛在延遲，要求在實際部署中進行嚴謹的成本效益評估。
大型語言模型（LLMs）雖然在廣泛領域中展現了強大的語言理解與生成能力，但其固有缺陷日益顯現。這些模型主要依賴靜態訓練資料，導致它們容易產生「幻覺」（即生成事實不準確或憑空捏造的資訊）、知識過時，以及在特定專業領域缺乏深度知識 1。為解決這些根本性問題，檢索增強生成（RAG）作為一種富有前景的解決方案應運而生，它賦予LLMs在查詢時即時存取、整合外部最新且可驗證知識的能力 1。
2025-07-09