随着2025年进入中期，人工智能领域的Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，简称RAG）技术也迎来了一个重要的观察节点。自DeepSeek等项目于今年初引发的广泛关注逐渐平静后，RAG的发展呈现出一种技术上的积累期，突破与创新相对减少，进入了一个稳定优化和逐步演进的阶段。通过对RAG技术现状的回顾，我们不仅能够透视它面临的关键挑战，还能了解其与智能代理系统（Agents）的协同作用及其未来可能的变革路径。RAG作为一种连接大规模语言模型和外部知识库的架构，最初凭借其在扩展模型知识范围与提升回答准确率方面的独特优势受到了学界和产业界的广泛关注。然而进入2025年，这项技术的发展并未出现根本性的飞跃，反而更多聚焦于推理能力、记忆管理和多模态数据处理等细节层面的改进。这种变化一定程度上反映了RAG技术从概念验证到实际应用落地的自然过程，也揭示了其沉淀与积累的阶段性特征。
值得注意的是，自2025年以来，关于RAG的讨论逐渐被智能代理（Agents）技术所覆盖。部分观点甚至提出“Agents将取代RAG”，形成市场上对RAG能力的某种误读。然而，深入分析发现两者并非彼此替代，而是互为补充。Agents本质上整合了工作的流程化和智能决策功能，对于复杂任务的管理提供支持，而RAG则承担着为Agents提供广泛而精准知识支持的核心职责。正是这种相互依赖，使得Agentic RAG——以工作流为驱动的RAG变种——逐渐成为学术与工业界新的研究热点。智能代理在推动RAG推理能力提升过程中扮演了重要角色。
通过反思驱动的循环，Agents让RAG能够突破传统单步推理的限制，向迭代式、多阶段的认知过程靠近。这种方式类似于人类思维中的自我反省与修正，极大增强了系统面对模糊意图和长文本上下文时的适应性。当前诸如Self-RAG、RAPTOR等方法，即是利用已定义好的工作流实现这种“反思”，而基于模型自身驱动的反思则另辟蹊径，借助提示工程和强化学习进一步优化链式思维和终止条件设计。两者共同推动了RAG推理性能的提升，但也暴露出复杂度与工程实现难度的不断攀升。记忆作为智能代理系统中的重要组成部分，也成为RAG发展的关键方向。RAG构建起代理的长期记忆架构，支持任务状态跟踪和上下文加速。
结合短期记忆，两者共同组成完整而动态的记忆体系，实现信息的索引、遗忘和整合。通过引入类人认知中的“遗忘”机制，系统能够避免数据膨胀带来的冗余，提高检索和推理的精准度。此外，知识图谱方式的整合也帮助提升了对信息的结构化表达，促进了记忆的强化与精准调用。业界对“上下文记忆”和“参数记忆”的划分进一步加深了对记忆本质的理解，强调了对上下文相关元数据管理及任务分解能力的重要性。尽管当下智能代理爆发出席卷市场的热潮，但从技术层面看，核心代理框架在2025年并无显著创新。这一现象主要归因于大型语言模型（LLM）在上下文学习能力的提升和工具生态成熟带来的实际应用扩展，而非基础架构的技术突破。
OpenAI先后收购Rockset与投资Supabase，体现了市场对RAG与代理系统中工具与记忆管理能力持续投入的重视。这种方向清晰的产业布局彰显了一种共识：RAG与数据基础设施的无缝结合是智能代理实现规模化应用的前提条件，而RAG作为管理非结构化数据和记忆的中枢工具，其地位空前关键。技术瓶颈方面，长上下文推理依赖层级索引，复杂多模态数据处理面临存储膨胀问题，基础设施的瓶颈也限制了革新速度。虽然RAG的核心基础是信息检索（IR），但查询多样性和语义鸿沟依然是难点。部分研究尝试借助稀疏注意力机制改善检索性能，并探索将知识直接注入LLM工作内存的途径，如通过结合KV Cache和数据库技术实现高效的稀疏注意力推理。然而，这一方向需深度集成推理引擎，且因持续的检索调用带来的低延迟需求，限制了其在公有云环境中的普适性，更适合私有或本地部署。
此外，冗长上下文与非结构化输入的“注意力过载”现象说明传统RAG方法在精细信息检索上仍具优势，未来两者技术或将并行互补发展。多模态RAG作为2025年的重点趋势之一，虽备受期待，却因基础设施难以充分支持体量庞大的Tensor数据而迟滞。比如图像向量化导致数据膨胀数十倍，挑战当前向量数据库的原生支持能力。行业内通过二进制量化、索引优化以及重排序补偿技术尝试缓解存储与精度的矛盾，同时在模型层面探索多重表征学习和Token合并技术以降低向量维度与数量。多方面努力聚焦于打造更适配的多模态RAG架构，期待奠定其商业化应用基础。总的来看，2025年前半年，RAG领域虽未出现革命性技术突破，但其与智能代理的融合、推理与记忆机制的深化，为后续发展奠定了坚实基础。
从产业应用视角看，RAG已非单一技术，而成为智能代理生态中的重要底层工具。其在管理非结构化知识、构建代理记忆系统和支持深度推理的不可替代性，使其价值更加凸显。未来，RAG的真正潜力将在基础架构与模型的协同进化中逐步释放，支持更复杂、更智能的人工智能系统落地。展望下半年及更长远未来，RAG技术的演进方向将聚焦于优化长文本推理效率，完善多模态数据处理能力，提升记忆管理智能化水平，同时探索更紧密的与智能代理融合路径，以突破当前的技术瓶颈，实现广泛且高效的行业应用。随着基础设施和算法模型的持续进化，RAG必将在人工智能全局格局中扮演核心角色，驱动下一轮智能革命的浪潮。
