agent和rag有什么不同？一文厘清两者的定义和关系

RAG是一个通过向量知识库构建的“知识增强型”问答机器，就像是给它添加了一个可以抓取的知识库，通过语义识别的方式在知识库中寻找最佳答案，然后再返回给用户，在实际的使用中，是完全预设好的。而Agent则是一个能够调动多样工具如RAG，并能自主规划并执行任务的智能体管家。在企业数字化转型的大趋势下，理解这两个数字之间的不同概念，是企业真正构建Ai应用的核心。本文将从定义澄清、维度对比、应用场景、协同关系等四个方面，为各位深度剖析两者之间的关系。

一、定义澄清：RAG是知识库，Agent是任务执行官

RAG：检索增强生成

全称Retrieval-Augmented Generation，通过技术框架，解决大模型可能会出现的幻觉和知识滞后等问题。当大模型需要进行回答时，不是仅仅依靠内部训练记忆，而是优先选择外部知识库检索相关段落，然后将段落和问题投喂给大模型，再生成基于这些权威信息源的答案。

该框架的核心价值是让回答更具有专业性、权威性且可追溯，在专业的法律、医疗、企业知识等领域，问答更严谨。

Agent：智能体

本质上是一个能够感知环境并规划决策、调用工具、执行行动来完成特定目标的软件实体工具，RAG则是其中的一个工具。

它的核心价值是具备主动性和执行力，不仅仅是一个回答是什么的工具，还能自己规划怎么做以及真正执行去做。

二、维度对比：从目标到输出的全面差异

（一）核心目标

RAG的目标是生成有质量、可信任的文本回答；Agent的目标是完成复杂目标或现实世界中的某个任务，文本对话只是其交互的手段。

（二）系统架构

RAG采用索引、检索、增强提示、生成的固定架构，通过将文档分割、向量化，存储到向量数据库中，然后根据用户的问题，在数据库检索相关文字片段，再将检索到的片段和问题结合，形成新的提示词推送给大模型，大模型再根据增强提示词输出答案。

Agent采用规划模块、工具调用、记忆、执行与反思流程完成任务。首先需要理解用户目标，然后为目标划分任务以及选择工具，再根据历史记忆比如对话历史来选择更合适的方式进行流程，在执行的过程中不断反思，最终完成任务，直到目标达成。

（三）交互方式

RAG是一次性的交互方式，通过提问、检索、生成结束流程；Agent通过循环、有状态的方式完成，不断感知、规划、调用、总结，最终达成目标，形成个人闭环，在执行过程中并保持上下文之间的关联。

（四）输出结果

RAG一般以文本为最终输出方式，还可能会引用来源；Agent则是输出任务完成的成果或者状态，可能是报告、邮件、业务工单或者包含步骤的综合答案。

三、应用场景：知识查询和业务流程自动化

RAG主要应用于智能知识库问答、专业领域咨询、客户服务FAQ等；Agent则是用于复杂数据分析决策、端到端业务流程处理、智能客服+、跨系统协同任务等复杂的场景。

四、深层关系：RAG是Agent的技能包

在先进Ai应用架构，RAG和Agent并不是二选一，而是增强的关系，RAG作为强大的专业问答工具，可以集成到Agent工具箱中。

比如在”合同风险审查Agent“中，首先接收用户上传的供应商合同，然后Agent理解合同文本、检索范本和法规、对比风险点，生成审查意见，提交其中的交付条款和违约责任风险。

在执行检索范本和法规的过程中，Agent调用RAG工具，从企业历史和痛苦、法律条纹知识库检索相关条款，并将权威信息返回给Agent。

结语

RAG和Agent代表了AI从智能问答走向智能行动的发展过程，并非技术之间的选择，而是一种能力的演进。

RAG赋予AI准确知识库，Agent赋予AI行动的自由度，企业在运用这两者时，可以让它们协同工作，真正释放Ai潜力，不再需要人类反复提问和操作，而是理解人类真实意图并执行和操作的伙伴。