# Agentic Retrieval-Augmented Generation: A Survey on Agentic RAG

### 저자

Aditi Singh, Abul Ehtesham, Saket Kumar, Tala Talaei Khoei, Athanasios V. Vasilakos

### 💡 개요

기존의 RAG 시스템은 정적인 워크플로우로 인해 복잡한 다단계 추론 및 작업 관리에 대한 적응력이 부족합니다. 본 논문은 자율 AI 에이전트를 RAG 파이프라인에 통합하여 검색 전략을 동적으로 관리하고, 문맥 이해를 반복적으로 개선하며, 다양한 운영 구조를 통해 워크플로우를 조정하는 Agentic RAG를 제안합니다. 이러한 통합은 Agentic RAG 시스템이 유연성, 확장성 및 문맥 인식을 제공할 수 있도록 합니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- Agentic RAG는 AI 에이전트의 반성, 계획, 도구 사용 및 다중 에이전트 협업과 같은 디자인 패턴을 활용하여 전통적인 RAG의 한계를 극복합니다.

- Agentic RAG는 의료, 금융, 교육 등 다양한 응용 분야에서 유연성, 확장성 및 문맥 인식을 향상시킵니다.

- 향후 연구 과제로는 평가, 조정, 메모리 관리, 효율성 및 거버넌스와 같은 주요 오픈 연구 문제가 남아 있습니다.

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[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2501.09136)

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