AgentRAG 让 AI 变成"问题解决者"

企业在引入 AI 能力时，几乎都会遇到一个核心组件：RAG 知识库。你是否也曾疑惑，为什么你的 AI 应用简单问题回答得不错，一遇复杂问题就“掉链子”？本文将以 JBoltAI 平台的设计为例，深入剖析传统 RAG 的局限、新一代 AgentRAG 的突破，以及如何构建一个真正能解决复杂问题的 AI 系统。

一、传统 RAG 的局限性：它只会“找”，不会“想”

理解传统 RAG 的局限，是迈向 AgentRAG 的第一步。其工作流程可以概括为：用户提问 → 问题向量化 → 在向量库中检索最相似的文档片段 → 将这些片段拼接成提示词 → 大模型基于这些资料生成答案。

整个流程中，

。前面的检索和拼接都是机械化的过程，这导致了以下几个核心问题：

• 问题拆解能力缺失：
  一个复杂问题（例如“去年Q3销售冠军是谁？他所在的团队绩效如何？”）通常包含多个子任务。传统 RAG 只会将整个句子拿去检索，无法分解问题，结果常常是答非所问。

• 工具调用能力空白：
  许多信息无法从文档中直接获取，比如需要查询数据库、运行统计计算或调用外部 API。传统 RAG 只会搜索自己的静态知识库，无能为力。

• 自我纠错能力为零：
  如果检索到的资料不相关或生成的答案有误，传统 RAG 无法意识到错误，也不会重新检索或推理。一次出错，就意味着最终答案的彻底失败。

传统 RAG 本质上是一个被动的资料搬运工。它不负责理解或解决问题，只是将可能相关的文档片段拼接后输出。而

的破局之道，正是为了解决这些根本性问题。

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