RAGFlow 的此次更新,真正将其从一款强大的检索增强生成工具,进化为了一个能够自主理解、规划并执行复杂任务的智能体(Agent)开发平台。特别是从 0.20.0 版本开始,其全新的 Agent 架构引入了规划与反思视觉支持等核心能力,并支持构建多智能体(Multi-Agent)团队,极大地拓展了 RAG 应用的边界。本文将带您探索如何利用这些新特性,从创建一个单 Agent 到 orchestrating 一个高效协同的 Multi-Agent 团队。

一、核心内容:新版 Agent 架构的革命性特性

1. 架构新特性:规划、反思与视觉

RAGFlow 0.20.0 的 Agent 架构不再是简单的“提问-检索-回答”管道,而是具备了接近自主智能的关键能力:

  • 规划(Planning):Agent 能够根据用户的目标,自主制定分步执行计划。例如,当用户提出“分析一下公司今年Q2的销售情况并与Q1做对比”时,Agent 不会盲目搜索,而是先规划出步骤:1. 查找Q2销售报告;2. 提取关键数据;3. 查找Q1销售报告;4. 进行数据对比;5. 生成分析结论。这种“先思考后行动”的模式大幅提升了复杂任务的成功率。
  • 反思(Reflection):这是“规划”的完美搭档。当 Agent 执行某一步骤失败或得到的结果不理想时,它具备“反思”能力,能够分析错误原因,并调整策略或重试。例如,如果第一次搜索“Q2销售报告”没有找到正确文件,它会反思关键词,尝试换用“第二季度财报”、“2024年4-6月销售”等术语再次检索,直到成功。
  • 视觉支持(Vision):新版 Agent 集成了多模态模型,使其具备看懂图片的能力。这意味着它可以分析上传的图表、示意图、产品海报甚至界面截图。你可以直接问:“这张图表反映了什么趋势?” 或 “根据这个产品架构图,给我解释一下各个组件的作用。” 这项能力将知识库的范围从纯文本扩展到了丰富的视觉世界。
2. 创建 Deep Research 架构的 Multi-Agent 团队

单兵作战能力再强,也有其极限。对于极其复杂的任务,最好的方式是组建一个专家团队。RAGFlow 允许你创建多个 Agent,并为它们分配不同角色,让其协同完成一项任务。我们以构建一个“深度研究(Deep Research)”团队为例:

  • “调度者” Agent (Manager):这是团队的核心,负责与用户沟通,理解最终目标(例如:“为我提供一份关于‘固态电池’最新技术突破的详细报告,包括主要厂商和面临的挑战”),并进行顶层任务规划和分解。
  • “信息搜集员” Agent (Researcher):负责执行调度者下发的子任务。它利用强大的检索能力,在知识库和互联网(如果配置了)中爬梳相关信息,并汇总初步找到的资料和数据。
  • “分析师” Agent (Analyst):接收研究员搜集到的信息,负责进行数据的清洗、对比、归纳和总结。它需要辨别信息的重要性、真伪性和关联性。
  • “撰稿人” Agent (Writer):根据分析师提供的结构化结论,负责撰写符合用户要求格式的最终报告,保证内容的流畅、准确和条理清晰。

在 RAGFlow 中,你可以通过工作流的方式,将这些各司其职的 Agent 连接起来,让信息、指令和结果在它们之间有序流动,最终整合成一个完美的成果。

二、技巧点:释放 Agent 的全部潜能

1. 使用 Code 组件运行 Python/JavaScript 脚本

这是 RAGFlow Agent 最强大的技巧之一。单纯的文本生成和检索有时无法解决所有问题,而 Code 组件赋予了 Agent 执行代码的能力,从而可以处理数学计算、数据分析和外部API调用等任务。

  • 场景示例

    • 数据处理:当检索到一份包含销售数据的 CSV 文件时,Agent 可以自动调用一个 Python 脚本(使用 pandas 库)来读取文件、计算同比增长率、并生成一个可视化图表,然后将图表和结论一并返回给用户。
    • 调用外部服务:用户问:“北京的天气怎么样?” Agent 可以规划出一个步骤,先调用一个 JavaScript 脚本,通过调用天气 API 获取实时数据,再将数据结果填入提示词中,生成一个友好的天气回复。
  • 价值:这几乎无限扩展了 Agent 的能力边界,使其从一个“知识工作者”变成了一个“工具使用者”。
2. Human-in-the-loop 流程设计(用户干预节点)

完全自主的 Agent 虽然强大,但在高风险或需要主观判断的场景下,让其完全“自动驾驶”是危险的。RAGFlow 支持在 Agent 工作流中插入人工审核节点

  • 如何运作:你可以配置在工作流的特定阶段(例如,在“撰稿人”Agent 发布最终报告之前),流程自动暂停,并将当前结果发送给指定的人工审核者。审核者可以选择“批准”、“拒绝”或“修改后批准”。
  • 应用场景

    • 内容安全:确保所有对外发布的内容都经过人工审核,符合规范。
    • 质量控制:在关键决策点(如采购建议、投资分析结论)引入专家判断,避免AI幻觉带来的风险。
    • 流程优化:人类可以发现Agent工作流中的不足,并对其进行实时调整。
  • 价值:实现了人工智能与人类智慧的完美结合,既利用了AI的效率,又保留了人类的控制和判断,让整个系统更加可靠和可信。

结语

RAGFlow 的新版 Agent 架构,特别是 Multi-Agent 协同和 Code 执行能力,标志着其正从一个“问答系统”向一个“自主智能体生态”演进。通过精心设计单个 Agent 的角色,并将它们组织成高效的团队,再辅以人类智慧的监督,你将能够构建出前所未有强大的AI应用,从容应对各种复杂、多步骤的实时任务,真正释放出人工智能的巨大潜力。


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