检索增强生成（RAG）系统和AI代理代表了增强大型语言模型（LLM）的两种不同途径。RAG专注于通过外部知识增强大型语言模型（LLM），而AI代理则赋予大型语言模型（LLM）通过行动和工具与现实世界互动的能力。

RAG系统中包含一个信息检索组件，以解决大型语言模型（LLM）的局限，如信息过时和缺乏领域知识。

RAG的工作原理如下：

1. 查询优化: 优化用户的查询以提高搜索的准确性。
2. 信息检索: 算法在外部数据源中检索相关文档。
3. 响应生成: LLM利用检索到的信息来生成知情的回答，通常包含引用。

RAG的好处：

• 提高准确性: 访问更新且相关的信息。
• 增强可靠性: 引用使用户能够验证信息的来源。
• 领域专长: 集成专业的知识库。

RAG的限制：

• 检索性能表现: 取决于搜索算法和数据源的质量。
• 静态上下文环境: 适应动态查询的能力较弱。
• 有限的交互性: 处理迭代搜索和用户反馈较为困难。

AI代理，如ReAct代理，将推理与行动相结合，使大型语言模型能够与工具和现实世界互动。它们的工作原理是：

1. 接收提示信息。
2. 使用工具如网络浏览器，数据库等收集信息。
3. 处理信息并作出决策。
4. 根据所作决策采取行动以完成任务。

AI智能体的关键组成部分:

• 工具: 代理可以使用的功能与动作。
• 工具描述: 清晰解释工具的目的，以便代理理解。
• 代理执行者: 管理并优化工作流程，评估工具的有效性，并调整策略以提高效率。

人工智能代理的例子：

• SayCan: 使用一个“Say”系统（语言模型）和一个“Can”系统（能力评估函数）来为机器人选择适当的动作。
• WebGPT: 经过训练，能够使用纯文本浏览器浏览互联网并收集信息。

这并不是在 RAG 和 AI 代理人之间做出选择。而是根据具体应用场景和所需功能，选择 RAG 或 AI 代理人。