AIエージェントの賢さを支えるRAG戦略：計画と実行の仕組み

AIエージェントの高度な知能を支えるRAG戦略について、計画と実行の仕組みに焦点を当てて解説します。従来の固定的な「検索→生成」モデルから進化したRAG戦略が、AIエージェントの複雑なタスク遂行能力をどのように実現しているかを説明しています。

• AIエージェントの賢さを支える「Agentic RAG」戦略は、従来の「検索→生成」パイプラインを進化させたものです。
• Agentic RAGは、計画（Planning）フェーズと実行（Acting）フェーズでRAGを活用し、AIエージェントの複雑なタスク遂行を可能にします。
• 計画フェーズでは、タスク理解、分解、ツール選択にRAGが利用され、実行フェーズでは、取得した情報に基づいた行動を支援します。
• LangChainとLangGraphを用いた実装例が紹介されており、エージェントの精度と頑健性を高める活用術が解説されています。
• 従来のRAGの限界（固定パイプライン、単一ステップ推論、検索戦略の柔軟性欠如）を克服し、AIエージェントに人間のような思考力や自律的な意思決定能力を与えることを目指しています。