# Agentic RAG > VI: https://5ac.vn/wiki/agentic-rag/ · EN: https://5ac.vn/en/wiki/agentic-rag/ · lang: vi · spec_as_of 2026-10-18 (spec no formal spec) · cluster C16 Kiến trúc RAG nhúng agent tự chủ vào pipeline truy xuất: agent tự quyết cần tìm gì, ở nguồn nào, bao nhiêu vòng lặp, thay vì một lượt tìm vector cố định. --- ## Định nghĩa Agentic RAG là kiến trúc RAG nhúng agent tự chủ vào pipeline truy xuất: thay vì lấy một lần các chunk giống nhất theo vector, agent tự quyết cần tìm gì, ở nguồn nào, bao nhiêu vòng lặp, dựa trên bốn pattern: reflection (tự kiểm tra), planning (lập kế hoạch), tool use (dùng công cụ) và multi-agent collaboration (nhiều agent phối hợp). ## Cơ chế Lewis et al. (2020) định hình RAG cổ điển: bộ nhớ tham số của seq2seq đã pretrain ghép với bộ nhớ phi tham số: dense vector index trên Wikipedia, truy cập qua neural retriever. Khuôn hỏi một lần, lấy chunk giống nhất, rồi trả lời chính là điểm chặn mà survey Agentic RAG chỉ ra — pipeline tĩnh không theo nổi suy luận nhiều bước và quản lý tác vụ phức tạp, nguyên văn trong abstract: "traditional RAG systems are constrained by static workflows and lack the adaptability required for multi-step reasoning and complex task management." Agentic RAG đặt agent vào giữa pipeline để phá khuôn đó. Survey của Singh et al. mô tả agent dùng bốn pattern thiết kế (reflection, planning, tool use, multi-agent collaboration) để tự quản chiến lược truy xuất, tinh chỉnh ngữ cảnh qua nhiều vòng và biến đổi luồng từ tuần tự từng bước tới cộng tác thích ứng; paper cũng phân loại kiến trúc theo bốn trục: cardinality, cấu trúc điều khiển, mức tự chủ, biểu diễn tri thức. | Pattern | Việc nó làm trong pipeline truy xuất | | --- | --- | | Reflection | Tự kiểm tra kết quả trung gian, phát hiện ngữ cảnh thiếu hoặc nhiễu rồi sửa hướng tìm | | Planning | Chia câu hỏi thành chuỗi truy xuất, chọn thứ tự và tiêu chí dừng | | Tool use | Gọi nhiều nguồn thật — web search, database, filesystem — thay vì một vector store duy nhất | | Multi-agent collaboration | Chia các nhánh truy xuất song song rồi gom kết quả | Anthropic mô tả cùng tương phản: RAG truyền thống fetch một lần tập chunk giống nhất rồi sinh câu trả lời (static retrieval); hệ Research của họ chạy multi-step search — tìm, đọc, thích ứng theo phát hiện mới, phân tích trước khi chốt. Ứng dụng survey điểm danh: y tế, tài chính, giáo dục, xử lý tài liệu doanh nghiệp. Vấn đề mở: evaluation, coordination, memory management, efficiency, governance — chi phí token của vòng lặp là biến số phải trả lời trước khi lên production. Luồng: Câu hỏi → Agent lập kế hoạch truy xuất → Tìm kiếm lặp trên nhiều nguồn → Đánh giá và bổ sung ngữ cảnh → Trả lời kèm nguồn ## Neo chuẩn (spec anchor) Agentic RAG không có spec hội đồng nào ban hành; đây là nhãn học thuật, nên bảng neo ghim theo revision của tài liệu nguồn, từ arXiv API ngày 18/10/2026: survey tính đến v4 (cập nhật 01/04/2026), paper RAG gốc tính đến v4 (cập nhật 12/04/2021). Tài liệu thứ ba nên kiểm tra xem chiếu theo survey bản nào — taxonomy và ứng dụng đổi theo revision. Nguồn đã truy xuất để dựng entry này: - — trang abstract của survey Agentic RAG (v4) — truy cập 18/10/2026 - — trang abstract của paper RAG gốc (v4) — truy cập 18/10/2026 - — arXiv API: xác minh ID, tác giả, abstract, revision — truy cập 18/10/2026 - — tương phản static retrieval và multi-step search — truy cập 18/10/2026 ## Neo học thuật Cả hai ID ghim trong frontmatter, xác minh qua arXiv API ngày 18/10/2026. *Agentic Retrieval-Augmented Generation: A Survey on Agentic RAG* (arXiv:2501.09136, Aditi Singh, Abul Ehtesham, Saket Kumar, Tala Talaei Khoei, Athanasios V. Vasilakos; nộp 15/01/2025) là nguồn trực tiếp của định nghĩa, bốn pattern và bộ trục phân loại trong entry này. *Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks* (arXiv:2005.11401, Patrick Lewis, Ethan Perez, Aleksandra Piktus và cộng sự; nộp 22/05/2020) là bản gốc để đối chiếu — abstract của nó mô tả đúng cơ chế tĩnh mà phái agentic sinh ra để gỡ. ## Câu hỏi thường gặp **Agentic RAG khác RAG truyền thống ở đâu?** RAG truyền thống truy xuất tĩnh: một lượt lấy các chunk giống nhất với câu hỏi rồi sinh câu trả lời. Agentic RAG biến truy xuất thành vòng lặp có chủ đích — agent đánh giá kết quả giữa chừng, đổi chiến lược, tìm tiếp hoặc đổi nguồn cho tới khi đủ căn cứ. **Khi nào đáng chuyển từ RAG một lượt sang agentic?** Khi câu hỏi cần suy luận nhiều bước, khi dữ liệu nằm ở nhiều nguồn dị chủng thay vì một corpus vector hoá sẵn, và khi giá trị câu trả lời bù nổi chi phí token của nhiều vòng tìm. **Bốn pattern trong định nghĩa đến từ đâu?** Từ survey: reflection, planning, tool use và multi-agent collaboration là các pattern thiết kế agentic mà paper mô tả để pipeline truy xuất trở nên động — mỗi pattern gắn một quyết định: sửa hướng tìm, chia truy vấn, chọn nguồn, chia nhánh song song. **Vấn đề mở nào survey chỉ ra?** Năm nhóm: evaluation, coordination, memory management, efficiency và governance. Vì evaluation chưa có chuẩn so sánh chung, entry này không kèm con số benchmark — chưa có runner và phiên bản benchmark được ghim. ## Liên quan - [Hạ tầng AI mã nguồn mở cho doanh nghiệp: Hermes, Gbrain và VPS self-host](/blog/open-source-ai-infrastructure-hermes/) - [Agent memory là gì](/wiki/agent-memory/) - [Sub-agent là gì](/wiki/sub-agent/) - [Hệ thống điều hành multi-agent là gì](/blog/he-thong-dieu-hanh-multi-agent-la-gi/)