在檢索增強生成（RAG）不斷發(fā)展的世界中，并非所有 AI 智能體都生而平等。有些充當智能路由器，有些是總規(guī)劃師，還有一些同時處理記憶、工具和邏輯。以下是一個關于智能 RAG AI 智能體類型的架構設計剖析，每種類型都配有實際用例，展示它們在實踐中如何表現(xiàn)。

企業(yè)在實際業(yè)務場景落地中，發(fā)現(xiàn)許多這些 AI 智能體不僅僅是檢索文檔——它們還會采取行動。它們會規(guī)劃、路由、驗證，甚至會根據(jù)用戶反饋實時調整。

下文我們詳細剖析之。

一、7種 RAG AI 智能體架構設計

1、路由智能體『Routing Agents』

它的作用：決定查詢應該去哪里——內部數(shù)據(jù)庫、外部 API，還是兩者都去——就像一個電話接線員在引導電話。

實際例子：

一家全球科技公司的內部幫助臺機器人收到一個問題： “我該如何重置我的 VPN 密碼？”

路由智能體不是猜測，而是決定：

• IT 知識庫用于技術步驟 ?
• HR 政策 ?（不相關）
• 外部支持聊天 ?（還不需要）

如果問題含糊不清（“我的 VPN 無法工作?！保赡軙⒉樵儼l(fā)送到多個來源，并合并最佳答案——避免走入死胡同。

2、查詢規(guī)劃智能體（也稱為一次性規(guī)劃智能體）『Query Planning Agents (aka One-Shot Planning Agents)』

它的作用：將復雜問題分解成更小、可解決的部分——然后將答案拼接在一起。

實際例子：

一位商業(yè)分析師問： “比較我們季度銷售與行業(yè)基準，并總結關鍵法規(guī)變化?！?/p>

查詢規(guī)劃智能體將這個問題分成3個子查詢：

• 銷售數(shù)據(jù)庫 → 內部數(shù)據(jù)庫中的數(shù)字
• 行業(yè) API → 基準數(shù)據(jù)
• 法規(guī)新聞推送 → 最新的合規(guī)更新

然后，它將所有內容合并成一份精美的報告。

根據(jù)微軟研究，像這樣的多步驟查詢對于標準聊天機器人來說可能需要3-5倍的時間——但查詢規(guī)劃智能體將響應時間縮短了40%。

3、工具使用智能體『Tools Use Agents』

它的作用：它們不僅僅是檢索文本，還會與 API、數(shù)據(jù)庫和工具進行交互——然后對數(shù)據(jù)進行處理。

實際例子：

一位金融顧問問： “根據(jù)今天的市場波動，顯示我客戶的投資風險?！?/p>

工具使用智能體：

• 拉取客戶的資產(chǎn)組合 ?
• 從彭博社 API 獲取實時市場數(shù)據(jù) ?
• 使用金融模型進行風險計算 ?

關鍵區(qū)別：普通聊天機器人只會說“這里有一篇關于風險評估的文章。”——而這個智能體會進行數(shù)學計算。

這些智能體是金融和工程等領域 AI 副駕駛的支柱，在這些領域，被動的回答是不夠的。

4、ReAct（推理+行動）智能體『ReAct (Reasoning + Action) Agents』

它的作用：推理+行動——根據(jù)新線索調整其方法。這些智能體結合了邏輯、行動和迭代。

實際例子：

一位電信客戶問： “為什么我家的信號弱，我應該升級我的調制解調器嗎？”

ReAct 智能體不會猜測——它：

• 檢查故障地圖（是否有網(wǎng)絡問題？）
• 拉取調制解調器診斷（硬件是否過時？）
• 提出后續(xù)問題（“問題是在一個房間還是到處都有？”）

如果第一步失敗，它會轉向——與基本機器人在嘗試一次后就放棄不同。

它們不僅僅是遵循腳本——它們會在對話中實時調整，這是實時支持的一個關鍵特性。

5、動態(tài)規(guī)劃與執(zhí)行智能體『Dynamic Planning & Execution Agents』

它的作用：將需要做什么（規(guī)劃）與如何去做（執(zhí)行）分開。當新信息到來時，它們會修改計劃。如果在任務中途有新信息進來，它們會改變策略。

實際例子：

一位醫(yī)生問 AI： “[罕見病]的最新治療方法是什么？”

智能體：

• 拉取醫(yī)療指南
• 檢查新的臨床試驗
• 當醫(yī)生添加患者詳細信息時，調整建議

大多數(shù) AI 系統(tǒng)在給出第一個答案后就會凍結——而這個 AI 智能體會隨著對話的發(fā)展而演變。這些 AI 智能體在醫(yī)療等受監(jiān)管、高風險的環(huán)境中特別有幫助，因為答案在過程中可能會改變。

6、驗證智能體『Validation Agents』

它的作用：在回答之前，從不同來源交叉檢查事實（以發(fā)現(xiàn)錯誤）。

實際例子：

一家律師事務所的 AI 起草了一份法律動議，使用了：

• 案例法數(shù)據(jù)庫
• 之前的裁決
• 法律法規(guī)引用

在提交之前，驗證智能體會標記：

• 相沖突的先例
• 過時的引用
• 不一致的論點

在2023年斯坦福大學的一項研究中，68%的 AI 生成的法律草案至少有一個不準確之處。在法律、金融和科學寫作中，即使是一個小錯誤也可能導致數(shù)百萬的損失——或者輸?shù)艄偎尽?/p>

7、記憶/上下文智能體『Memory/Context Agents』

它的作用：跟蹤過去的互動、偏好或會話，以提高連貫性。記住過去的互動——這樣你就不用重復自己了。

實際例子：

一位 SaaS 用戶問： “從上次的數(shù)據(jù)集成設置中斷的地方繼續(xù)。”

記憶智能體回憶：

• 他們上次的會話
• 他們完成了哪些步驟
• 他們在哪里卡住了

然后，它正好從他們離開的地方繼續(xù)——就像一個人類助手會做的那樣。

大多數(shù)聊天機器人會在每次查詢后重置——迫使用戶重新解釋一切。記憶智能體解決了這個問題。

架構變化決定了 RAG AI 智能體是如何組織的——單智能體用于簡單性，多智能體用于模塊化，以及分層用于管理復雜工作流程中的分層、多階段任務。

二、總結

RAG AI 智能體不僅僅關乎檢索——它關乎決策。無論是路由查詢、驗證法律文件，還是實時調整醫(yī)療工作流程，這些 AI 智能體正在重塑 AI 在商業(yè)以及更廣泛領域的運作方式。

雖然每種 AI 智能體類型單獨都很強大，但真正的魔法發(fā)生時，它們一起工作：

• 路由智能體將查詢發(fā)送給規(guī)劃智能體，
• 規(guī)劃智能體使用工具使用智能體獲取實時數(shù)據(jù)，
• 同時驗證智能體對結果進行雙重檢查。

這種分層方法就是為什么現(xiàn)代 AI 感覺更智能的原因——它不僅僅是檢索答案，而是在幕后協(xié)調一個專業(yè)智能體團隊。

好了，這就是我今天想分享的內容。

本文轉載自???玄姐聊AGI??  作者：玄姐