AI进化论：从RAG到Agent，智能体如何重塑未来世界。
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引言
随着大型语言模型（LLM）如ChatGPT-4o、KIMI、文心一言、腾讯元宝等的问世，它们的强大能力让我们为之赞叹。众多企业和机构纷纷投身于这一技术的研究与应用，极大地丰富了我们的日常生活。然而，这些模型在提供便利的同时，也面临着时效性、准确性等挑战。如何提升LLM的性能，解决它们遇到的问题，以及如何构建更加高级的LLM应用，已经成为人工智能领域的关键研究议题。
为了应对这些挑战，检索增强生成（RAG）技术应运而生，并在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。RAG通过融合信息检索与文本生成技术，使得机器在理解与回应人类语言方面更加精准。尽管如此，RAG技术在实际应用中也暴露出了一些局限性。接下来，我们将深入探讨RAG的痛点，并探索可能的解决方案，以期推动这一技术的发展和完善。
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RAG痛点
RAG技术在自然语言处理的多个领域展现出其应用潜力，包括问答系统、智能助手、虚拟代理、信息检索和知识图谱的构建等。通过构建一个丰富的知识库，RAG能够在用户查询时，快速检索出相关的文本片段或实时数据。随后，对这些检索到的信息进行筛选、排序和加权处理，再将这些信息整合，作为生成模型的输入，从而提升答案的准确性，减少错误信息，显著增强了大型语言模型的实用性。
例如，在处理以下简单查询时，RAG技术能够提供高效的响应：
- 特斯拉在2021年10K报告中提到的主要风险因素是什么？
- 作者在Y Combinator期间做了哪些工作？
通过利用特定的知识库，RAG能够针对这些简单问题给出准确的答案。然而，RAG最初是为处理简单问题和小型文档集设计的，因此在面对复杂问题时，可能会遇到一些挑战。以下是一些RAG可能难以准确回答的复杂问题类型：
- 总结性问题：例如，“请总结某公司年度报告的主要内容。”
- 比较性问题：例如，“比较两位开发者在开源项目中的贡献差异。”
- 结构化分析与语义搜索：例如，“列出美国业绩最好的拼车公司所面临的主要风险因素。”
- 综合性多部分问题：例如，“结合文章A和文章B，按照我们的风格指南，制作一个包含赞成X和赞成Y论点的表格，并基于这些信息得出结论。”
尽管RAG在简单查询中表现出色，但在处理复杂问题时，它可能仅作为一个搜索系统，无法提供深入的分析或综合信息。面对这些复杂问题和任务，我们需要采取更高级的策略和方法。通过这些方法，我们可以进一步提升RAG技术在处理复杂问题时的表现，使其成为更加强大的自然语言处理工具。
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RAG To Agent
传统的RAG技术主要通过整合自身的知识库来增强大型语言模型，从而提供更精确、及时且多样化的垂直内容或定制化结果。然而，这种方法仍然受限于内容生成的领域。要实现人工智能的更高效能，使其能够像一个以结果为导向的高效员工那样，独立选择适当的工具，与不同的系统进行互动和协作，直至最终成果的呈现，我们就需要超越RAG，迈向Agent的概念。
从RAG到Agent的演进，并非是放弃RAG，而是在其基础上增加以下功能层次：
多轮对话能力：与用户进行更深层次的交流，更准确地识别和理解用户的意图。查询/任务规划层：具备理解并规划复杂查询和任务的能力。外部环境工具接口：能够调用并使用外部工具来执行任务。反思机制：对执行过程和结果进行反思、总结和评估。记忆功能：维护用户交互的历史记录，以提供更加个性化的服务。这些新增功能使Agent能够适应更为复杂的任务，并在不断变化的环境中灵活应对。与RAG相比，Agent更专注于实现特定目标，更加注重与现有系统的集成。它不仅能理解语言，还能在现实世界或数字系统中采取实际行动。Agent能够执行复杂的多步骤任务，如信息检索和处理，并且能够无缝接入各种系统和API，访问用户数据，与数据库进行交互。
正如人类使用工具的能力是我们成为人类的重要特征之一，智能体Agent同样能够利用外部工具来处理更复杂的任务。例如，Agent可以利用图表生成工具来创建在线图表，或使用天气查询工具来获取天气信息。由此可见，Agent是释放大型语言模型潜能的关键，预示着我们的LLM应用将从RAG向Agent转变，Agent代表了RAG发展的新高度。
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未来展望
展望未来，我们预见Agent应用的开发将面临诸多挑战，但这些挑战同样代表着无限机遇。每一个挑战都可能激发新的技术革新和融合。正如李彦宏所预见，未来可能不再有传统意义上的程序员职业，因为通过语音交互，每个人都能够通过自然语言来实现编程和自动化任务。虽然Agent功能强大，但其发展之路仍然漫长而充满挑战。
尽管Agent的应用推广还有很长的路要走，但对其前景充满信心。我相信，在不久的将来，Agent应用将更加广泛地落地，它们将整合更多前沿技术，渗透到各个行业之中。Agent的广泛应用将极大地提升工作效率，为人类社会带来前所未有的便利。
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结语
RAG技术与智能体（Agent）的结合，预示着人工智能应用的新纪元。这种结合能够充分发挥大模型在深度语言理解和生成方面的能力，利用RAG在垂直和实时信息检索方面的专长，以及Agent在决策和执行上的优势，共同打造出更为强大和灵活的人工智能解决方案。
Agent具备自我反思的能力，能够根据反馈进行自我优化，提高执行效率。同时，Agent的行为具有可观察性，这为开发者提供了追踪和理解其决策过程的可能，从而进行更有效的监控和调整。通过整合各种工具和RAG技术，Agent能够处理更为复杂的业务逻辑，实现更高效的信息检索和任务执行。
多个Agent之间的同步或异步交互，使得它们能够协同工作，共同应对更为复杂的任务。这种协作能力极大地扩展了大型语言模型（LLM）的应用范围，为构建更为复杂的AI应用提供了可能。
这种技术的融合不仅仅是技术的叠加，更是一种创新的思维方式，它将推动人工智能向更高层次的智能化、自动化发展。随着Agent应用的不断成熟和普及，我们有理由相信，它们将在各行各业中发挥重要作用，为人类社会带来深远的影响。
