最近在搭一个企业内部知识库问答的RAG系统,场景是回答员工关于制度、流程、技术文档的各种问题。我原本想用一个Agent统一调度检索和生成,但发现不同文档的格式和语义差别挺大的,比如HR制度偏结构化,技术文档偏长文本。现在纠结要不要拆成多个小Agent,每个管一个领域,但这样又怕增加系统复杂度和路由成本。想问下大家在实际项目中,Agent的粒度怎么把握?有没有什么经验法则或踩过的坑?先谢过!
楼主
2026-07-19
RAG里的Agent到底该多大?一个Agent管全部还是分多个?
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共 165 条
2楼
2026-09-19
我试过按文档类型拆两个Agent,路由用个轻量分类器就行,比硬塞一个省心多了。
3楼
2026-09-20
我去年做过类似的企业知识库项目,一开始也是想一个大Agent包打天下,结果发现检索阶段就崩了。HR制度那种结构化文档,用向量检索效果其实一般,反而关键词加元数据过滤更稳;技术文档又是另一套玩法,长文本切片策略都得调。后来我是按文档类型拆了三个Agent,但路由没单独做,而是靠意图分类前置判断,成本其实还好。真正坑的是跨领域问题,比如问“年假期间项目交接流程”,既涉及HR又涉及技术管理,单Agent反而更容易漏召回。所以我的经验是,Agent粒度跟着检索策略走,不跟着业务领域走,检索方式一样的就合,差太多的就拆。另外别一上来就搞多Agent,先跑通单Agent加多路召回,看瓶颈到底在路由还是检索再决定。
4楼
5天前
我之前也遇到过类似问题,后来换了方案。
5楼
5天前
写得挺好,建议补充一些性能数据。
6楼
5天前
这个思路不错,收藏了。