RAG与Agent结合可构建知识增强型智能助手：RAG使AI访问外部知识，Agent使其自主行动。RAG核心流程包括文档切分与向量化、构建向量索引、检索相关文档、将结果注入LLM上下文。Agent可智能决定何时检索、检索内容及结果使用方式，示例基于LangChain的AgentExecutor实现。最佳实践包括合理设置切分粒度、采用混合检索、添加重排序、实现增量更新；并通过缓存、异步处理、批量检索优化响应速度。
检索增强生成（RAG）让 AI 能够访问外部知识，而 Agent 让 AI 能够自主行动。两者结合，可以构建出真正强大的智能助手。
Agent 可以智能决定何时需要检索、检索什么内容、以及如何使用检索结果。
from langchain.agents import AgentExecutor通过缓存、异步处理、批量检索等技术，可以显著提升 RAG Agent 的响应速度。
2026年标志着人工智能从生成式AI向自主智能体（Agentic AI）的范式转变。本文综述了单智能体架构、多智能体协作框架、工具使用与规划能力、以及企业级部署实践。Gartner预测到2026年底40%的企业应用将集成任务特定的AI agents。
手把手教你从零构建一个完整的 AI Agent 系统，涵盖工具定义、记忆管理和任务规划
2026年，AI Agent 正从概念验证走向大规模生产部署。多智能体编排、MCP/A2A协议标准化、企业级治理和成本优化成为年度关键词。本文梳理七大趋势，解析 Agent 生态的最新演进。