像 HATEOAS 思考：Agentic RAG 如何动态导航知识

Source: Dev.to

简单 RAG 与 Agentic RAG – 为什么你的 AI 需要思考，而不仅仅是搜索

有没有想过，既然 Simple RAG 已经能检索答案，为什么还需要 Agentic RAG？让我们用一个类比来形象说明。

受 REST/HATEOAS 启发的平行类比

HATEOAS（Hypermedia as the Engine of Application State）是一种 API 设计原则：

• 它不是只返回一个静态响应，而是提供 链接或后续操作 供你探索。
• 这使得客户端能够 智能导航，发现相关资源。

我们可以用这个思路来理解 RAG：

Simple RAG = 单次 REST 调用

• 你请求 /recipe/chocolate-cake → 得到 一个食谱。
• 快速直接，但受限——只能看到返回的内容。

Agentic RAG ≈ 受 HATEOAS 启发的探索

• 你请求 /recipe/chocolate-cake → 系统返回食谱 并且 动态决定还要抓取哪些内容：/baking-tips、/ingredient-substitutions、/common-mistakes、/dessert-pairings。
• 与传统 HATEOAS 不同，后者的链接是预先定义好的，Agentic RAG 会自主选择要“跟随”的“链接”，合成更丰富、更完整的答案。

区别何在？Agentic RAG 不会在第一个匹配后就停下来。它会动态发现相关上下文，评估相关性，并综合出完整的答案——就像研究助理智能地在多个参考资料之间导航。

为什么这很重要

一个正确的答案不一定是 完整 的答案。Agentic RAG 带来了：

• 🔍 多视角收集 – 从多源头抓取信息，而不仅仅是排名最高的那块。
• ✅ 交叉验证 – 在文档之间比较主张，捕捉不一致之处。
• 🧩 上下文重构 – 当信息分散时填补空白。
• 🎯 自适应搜索 – 动态细化查询，像研究者一样随时转向新的方向。

实际影响

想象一下提问：“如何做出完美的巧克力蛋糕？”

• Simple RAG 可能返回：“预热烤箱，混合配料，烤 30 分钟。”
• Agentic RAG 会进一步探索：“预热烤箱，混合配料，烤 30 分钟 + 针对饮食限制的配料替代 + 保持湿润口感的技巧 + 需要避免的常见错误 + 搭配的甜点建议。”

一个给你 一个 答案，另一个给你 完整的全景。

结论

Simple RAG 是一个 搜索引擎。Agentic RAG 是一个 研究助理，在回应之前会进行探索、推理和验证。

下次与 AI 交互时，问问自己：我需要快速查找，还是需要智能合成？