今天的核心議題

將 RAG 系統從一個被動的「問答機」，升級為一個能夠主動思考、規劃、並執行任務的智能代理（Agent）。我們將深入探討如何將 RAG 檢索能力與 Agent 的工具調用機制深度融合，打造一個能真正解決問題的企業 AI 助理。

為什麼需要 Agent？

傳統的 RAG 擅長回答基於事實的問題，但它缺乏行動能力。例如：

• RAG 擅長：告訴我 2024 年 Q1 營收數據。
• RAG 不擅長：幫我「產生一份包含 2024 年 Q1 營收數據的週報草稿，並發送到財務部。」

Agent 的核心價值

Agent 透過賦予 AI 調用外部工具的能力，彌補了 RAG 的不足。它能像人類一樣思考：

1. 計畫 (Plan)：我需要先做什麼？
2. 行動 (Act)：我應該用哪個工具？
3. 觀察 (Observe)：行動的結果是什麼？
4. 反思 (Reflect)：我是否達成了目標？

將 RAG 與 Agent 結合，可以創造一個強大的 AI 助理：它不僅能從知識庫中檢索資訊（Agent 的一個工具），還能執行實際的任務。

如何實作 RAG Agent？

核心思想是採用 ReAct（Reasoning and Acting）模式，讓 LLM 在一個推理-行動循環中自主決策，並將 RAG 檢索作為其核心工具之一。

核心架構：Agent + 工具箱 (Toolbox)

一個 RAG Agent 的工作流如下：

1. 用戶請求

用戶提出一個複雜的任務，例如：「找出 2024 年 Q1 營收最高的前三個地區，然後將結果寫成報告草稿並儲存到 Google Drive。」

2. 推理 (Reasoning)

Agent 接收請求後，首先進入思考階段。它會利用內置的 LLM 進行推理，並生成一個思考步驟。

Agent 思考：

「這個請求需要多個步驟。我需要先找到數據，然後對數據進行排序，最後將結果儲存。我需要使用檢索工具來獲取營收數據，並使用文件寫入工具來儲存報告。」

3. 行動 (Acting)

Agent 根據其推理結果，選擇並調用一個工具。

Agent 行動： 調用 SearchTool(query="2024 Q1 營收數據")。

4. 觀察 (Observation)

Agent 接收到工具的執行結果。

工具返回結果：

「檢索到以下文件：2024Q1_Revenue_Report.pdf，內含各地區營收數據。」

5. 循環 (Loop)

Agent 會根據觀察到的結果，繼續進行推理和行動，直到任務完成。

Agent 思考：

「我已經拿到營收數據了，現在我需要排序。這在檢索結果中嗎？不，我需要一個外部工具。但如果檢索結果提供了直接的答案，我就不需要下一步了。現在我需要將數據整理成報告草稿，然後儲存。」

Agent 行動：

• 調用 DraftReportTool(data=revenue_data)
• 調用 SaveToGoogleDriveTool(report_draft)

RAG Agent 的工具箱

一個強大的 RAG Agent 依賴於豐富的工具集。除了常規工具，RAG 系統的檢索能力本身就是一個核心工具：

三、實作挑戰與解決方案

主要挑戰與解決策略

1. 幻覺與錯誤

挑戰：Agent 可能會憑空想像出不存在的工具或執行錯誤的步驟。

解決方案：

• 在 LLM 的 Prompt 中明確定義所有可用的工具及其精確的參數格式
• 對 Agent 的輸出進行嚴格的格式驗證

2. 成本與延遲

挑戰：每次推理、行動和觀察都會增加 Token 消耗和響應時間。

解決方案：

• 任務簡化：對於簡單任務，繞過 Agent，直接執行單輪 RAG
• 上下文壓縮：在推理過程中，只保留最關鍵的上下文，減少每次傳遞的 Token 數

3. 安全風險

挑戰：惡意的用戶可能誘導 Agent 執行危險操作（如刪除文件）。

解決方案：

• 最小權限原則：為 Agent 分配的工具權限應嚴格受限
• 人工審核：對於敏感操作，可以設計一個人工審核環節，由人來確認後再執行

四、Agent 在企業中的應用場景

典型應用領域

• 智慧客服：Agent 可以檢索知識庫並自動為客戶開立工單。
• 銷售自動化：Agent 可以檢索產品文檔，自動生成個性化的銷售郵件，並發送給潛在客戶。
• 辦公室自動化：Agent 可以自動生成報告，並在指定時間發送到團隊郵箱。

實際案例流程

案例：自動化財務報告生成

1. 用戶請求：「生成本月營運摘要報告並發送給管理層」
2. Agent 規劃：
   • 檢索財務數據
   • 分析關鍵指標
   • 生成報告草稿
   • 發送郵件
3. 執行過程：

   Step 1: SearchTool("本月營收數據")
   Step 2: SearchTool("本月支出數據")
   Step 3: CalculatorTool("營收-支出")
   Step 4: ReportGeneratorTool(template="月報模板")
   Step 5: SendEmailTool(recipients=["ceo@company.com"])
   

五、監控與治理

Agent 執行監控

• 執行追蹤：記錄每個推理-行動循環
• 性能監控：追蹤 Token 消耗、執行時間
• 錯誤處理：異常情況的自動回復機制
• 人工介入：關鍵節點的人工確認機制

質量控制

• 輸出驗證：檢查 Agent 生成內容的準確性
• 工具調用審計：記錄所有工具使用情況
• 用戶反饋循環：收集使用者滿意度，持續改進

今天的決策清單

• [ ] 我們的業務需求是否包含需要執行多步驟任務的場景？
• [ ] 已經定義了 Agent 可以使用的工具集嗎？
• [ ] 團隊是否具備應對 Agent 帶來的成本、延遲與安全挑戰的能力？
• [ ] 是否能夠接受 Agent 在某些情況下可能無法完美執行的風險？
• [ ] 是否建立了 Agent 行為的監控和治理機制？

想想看

1. 如何設計一個系統來監控 Agent 的執行過程，以便在它陷入循環或執行錯誤時及時介入？

2. 在 Agent 調用外部工具時，如何確保數據的一致性，例如：當 Agent 讀取一個文件後，該文件內容立即被修改了，如何處理？

3. 在實際部署中，你會選擇使用一個大型、通用的 Agent 模型，還是為不同任務訓練多個小型、專用的 Agent？為什麼？

4. 當 Agent 在執行複雜任務時失敗，如何設計一個有效的錯誤恢復機制，讓它能夠從失敗點重新開始而不是從頭開始？