代理式 RAG（agentic RAG）

普通的 RAG 永遠是檢索一次再作答，走在固定軌道上。代理式 RAG（agentic RAG）把這個決定交給模型本身：它自己決定要不要檢索、要搜尋什麼、拿到的結果夠不夠好、要不要再搜一次——把檢索當成一個它可以選擇呼叫的工具，就像研究者自行判斷何時該再回圖書館一趟。

檢索變成代理在推理迴圈裡能調用的眾多工具之一。模型可以重寫自己的查詢、查不同的來源、批評自己撈回來的東西，直到滿意才停。這份彈性能應付固定流程處理不了的開放式、多步驟問題，但代價是更高的延遲、更高的成本與更低的可預測性——再加上一個新的失敗模式：代理可能永遠繞圈，或固執地一直追著錯的來源跑。