このブログ記事では、以下のことを学びます：
- 標準的なRAGからAgentic RAGへの進化の経緯
- エージェント型RAGの実際の定義
- その仕組みと実装における最も一般的なアーキテクチャ。
- 従来のRAGとAgentic RAGの比較。
- 主なユースケース。
- 導入時に生じる主な課題と、プロのように対処する方法。
さあ、始めましょう！
RAGからエージェント型RAGへ
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、LLMアプリケーションに関連性の高い外部コンテキストを提供することでその性能を向上させる技術です。クエリ実行時にデータソースから文書を取得し、LLMに供給することで機能します。
これによりモデルの応答を正確な情報に裏付けし、幻覚のリスクを低減します。しかし従来のRAGアプリケーションには二つの大きな制約があります：
- 通常、1つまたは限られた数の外部知識ソースにのみ依存している。
- ワンショット型アプローチを採用している：コンテキストは一度だけ取得され、反復的な推論や取得情報の検証が行われない。
一方、AIエージェントの台頭によりAI環境は急速に進化している。これらは推論、計画、記憶、外部ツール（例：MCP経由）の使用が可能なLLMベースのシステムである。これらのエージェントは複雑な多段階タスクを実行し、新たな入力に適応し、観察に基づいて意思決定を行うことができる。
この変化により、より高度なアプローチ「エージェント型RAG」が求められています。検索強化生成（RAG）の新時代を探求する時が来ました！
エージェント型RAGとは？
エージェント型RAGとは、AIエージェントによって駆動されるRAGアーキテクチャです。その核心は、静的な検索-生成パイプラインを動的なエージェント主導のプロセスへと変革することにあります。
従来のRAGとは異なり、固定された検索・生成ステップの順序に依存しません。代わりに、推論・計画・ツール使用が可能な自律エージェントに制御を委ねます。
この構成では、RAGエージェントが情報の取得方法、使用するツールの選択、ユーザークエリの理解を精緻化するタイミングを決定します。複数のデータソースとの対話、結果の検証、ステップの反復処理、必要に応じて他のエージェントとの連携さえも実行可能です。
このアーキテクチャにより、より柔軟で適応性が高く知的なエージェントベースのAIシステムへの道が開かれる。エージェント型RAGは、より高い文脈認識能力と自律性をもって複雑な多段階タスクを処理するよう設計されている。
エージェント型RAGの仕組み
Agentic RAGは、RAGパイプラインの検索段階にAIエージェントを組み込むことで機能します。単一ソースから受動的に文書を取得する代わりに、情報をどのように、どこから取得するかを能動的に選択する検索エージェントに依存する考えです。
これらのエージェントは、ベクトルデータベース、ウェブ検索エンジン、外部API、計算ツールなど、幅広いツールにアクセスできます。例えば、あらゆるウェブページからリアルタイムでデータを抽出する20以上のツールを公開するMCPサーバーに接続することも可能です。
RAGエージェントが全プロセスを統括します。検索の必要性判断、使用するツールの選択、クエリの表現方法、取得した文脈の妥当性評価（再試行の要否）を決定します。
より複雑なケースでは、複数の専門RAGエージェントが連携します。あるエージェントが構造化データベースにクエリを実行する一方、別のエージェントがメールやウェブページからデータをスクレイピングするといった具合です。
この概念はまだ新しいものの、主要なAIエージェントライブラリは既にエージェント型RAGワークフロー実装に必要な全てを提供しています。次に、この仕組みの理解を深めるため、2つの代表的なアーキテクチャを探ってみましょう！
シングルエージェントRAG
エージェント型RAGの最も単純な形態は、ルーターとして機能する単一エージェントシステムで実装されます。このエージェントは、エージェント型RAGルーターまたはRAGルーティングエージェントと呼ばれることが多いです。
このアーキテクチャでは、単一のAIエージェントがユーザークエリを受け取り、検索に使用する外部知識ソースやツールを決定します。ルーターエージェントは1つ以上のソースに接続でき、ベクトルデータベースからスクレイピングAPIまで厳密な制限はありません。
RAGエージェントはクエリを最も関連性の高いソースにルーティングし、必要な情報を取得して、取得したコンテキストをLLMに渡します。つまり、取得したデータをユーザークエリと組み合わせ、LLMが最終的な正確な応答を生成するのを支援します。
この設計はシンプルかつ効果的であり、ツールやデータソースの数が限られているユースケースに最適です。
マルチエージェントRAGシステム
より複雑なタスクには、マルチエージェントアーキテクチャが推奨されます。この場合、マスターエージェントが複数の専門的な検索エージェントを調整します。
各エージェントは、エージェントベースのRAGプロセス全体において特定のデータ領域やタスクを担当します。例えば、あるエージェントは内部の専有文書をリトリーブし、別のエージェントはウェブから情報を収集し、さらに他のエージェントはデータを集約または検証するといった役割分担が可能です。
この分業により、システムは多面的なクエリをより効率的に処理できます。エージェントが並行して動作し、異なるソースから情報を収集・処理できるためです。
マルチエージェントRAGシステムには通常、以下のような多様な専門エージェントが含まれます：
- ルーティングエージェント：ユーザーのクエリに基づいて使用するデータソースとツールを決定し、最も関連性の高いRAGパイプラインへ処理の流れを誘導する。
- クエリ計画エージェント：複雑なクエリをサブタスクに分解し、エージェント間で分散処理した後、結果を統合して一貫性のある応答を生成します。
- ReActエージェント：ReActパラダイムに従い推論とアクションステップを用いて反復的にタスクを解決。中間結果に基づき動的にツール選択やアクションの微調整が可能。
- 計画・実行エージェント：複数ステップのワークフロー全体を自律的に実行し、効率性を向上させるとともに、中央計画者へのループバックの必要性を低減します。
このモジュール化され協調的なアーキテクチャにより、マルチエージェントRAGは高い適応性と強力な処理能力を実現します。これにより、高度な実世界のAIアプリケーションに理想的なソリューションとなります。
RAG vs エージェント型RAG
RAGは狭い文脈で機能しますが、ワンショット検索、適応性の欠如、出力の検証や精緻化ができない点で制限があります。
一方、エージェント型RAGはAIエージェントをパイプラインに統合し、よりスマートで柔軟なシステムを構築します。これは、信頼できる情報源から得た情報を使って複雑な課題を解決する人間の思考・行動様式をより忠実に再現します。
簡単な比較については、以下のRAGとエージェント型RAGの比較表を参照してください：
| 項目 | 従来のRAG | エージェント型RAG |
|---|---|---|
| 外部ツールへのアクセス | ❌ | ✅ |
| エージェント間の連携 | ❌ | ✅ |
| クエリ事前処理 | ❌ | ✅ |
| 多段階情報検索 | ❌ | ✅ |
| 検索情報の検証 | ❌ | ✅ |
| 変化する状況への適応性 | ❌ | ✅ |
| 拡張性 | 限定的 | 高い |
注：最も強力なRAGシステム（従来型であれエージェント型であれ）であっても、AIの幻覚リスクを完全に排除することはできません。
エージェント型RAGは常に標準RAGより優れているのか？
要約：必ずしもそうとは限りません。従来型RAGがより適した選択肢となるシナリオは依然として存在します。
これまで議論してきた利点を踏まえると、従来の単純なRAGパイプラインを使用する理由がまだあるのか疑問に思うかもしれません。答えはイエスです。
エージェント型RAGは前述の利点を全てもたらす一方で、トレードオフも伴います。エージェント数が増えるほど複雑性・コストが増大し、エラーや障害が発生する可能性も高まります。調整オーバーヘッドによりデバッグが困難で処理速度も低下する可能性があります。また、バックエンドで何が起こり、特定の応答が得られたかを理解するのも難しくなります。
従来のRAGは、速度とコスト効率が最も重要な、シンプルで明確に定義されたユースケースにおいて依然として理想的です。一方、エージェント型RAGは他のシナリオで真価を発揮します。その活用例を探ってみましょう！
エージェント型RAGのユースケース
エージェント型RAGが真価を発揮するのは、多様な情報源との動的連携が求められるシナリオです。例えば：
- データサイロを横断するエンタープライズ検索：エージェントがメール、データベース、内部文書、APIから情報を取得・統合し、包括的な単一応答を生成。
- 自動化されたカスタマーサポート：日常的な問い合わせを自律的に処理し、複雑な問題は必要に応じて人間のエージェントへインテリジェントにエスカレーションします。
- 複雑な調査・分析：異なるナレッジベースや情報源から情報を統合し、複雑な調査質問への回答や詳細な分析を実行。
- パーソナライズされたコンテンツ生成：ユーザー固有の情報と広範な知識を統合し、パーソナライズされたレポートや学習教材など、高度にカスタマイズされたコンテンツを作成。
- マルチモーダルデータ処理：コンプライアンス審査や保険請求などにおいて、テキスト・画像・音声データを横断的に推論します。
エージェント型RAGの課題とその克服方法
1つ以上のRAGエージェントを管理するアーキテクチャがもたらす新たな課題の中でも、エージェント型RAGは従来のRAGシステムに見られる多くの核心的な困難を依然として共有している。
その理由は、複雑さのほとんどが、アーキテクチャに関わらず、高品質で信頼できるデータの取得に起因しているからです。
しかし、エージェント型 RAG はさらに一歩進んでいます。業界全体で信頼性の高いデータにアクセスできるだけでは不十分です。そのデータを取得、分析、変換、そして活用するためのツール、アプリケーション、システムも必要です。
したがって、AIのための完全なインフラへのアクセスが必要となります。Bright DataのAIソリューションが提供するものはまさにこれであり、以下を含みます：
- データプロバイダー：信頼できるプロバイダーと連携し、高品質でAI対応のデータセットを大規模に調達。
- 自律型AIエージェント：強力なAPIセットを活用し、あらゆるウェブサイトをリアルタイムで検索・アクセス・操作。
- 垂直型AIアプリケーション：業界特化型ソースからウェブデータを抽出する、信頼性の高いカスタムデータパイプラインを構築。
- 基盤モデル：事前学習、評価、微調整を可能にする、コンプライアンスに準拠したウェブ規模のデータセットにアクセス。
- マルチモーダルAI：AI向けに最適化された世界最大級の画像・動画・音声リポジトリを活用。
- データパッケージ：厳選された、すぐに使用可能な、構造化され、強化され、注釈付きのデータセットを入手。
結論
AI主導の世界がインテリジェントエージェントへ急速に進化する中、エージェント型RAGは従来のRAGワークフローの自然な進化形です。取得した文脈データを推論・検証できるAIエージェントを導入することで、標準的なRAGパイプラインを強化します。
ここで述べたように、主な課題は高品質なデータへのアクセスだけではありません。エージェント対応の検索・検証・変換ツールも必要です。まさにそれがBright DataのAIインフラが提供するものです。
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