动态知识赋能AI代理：从静态到实时的智能飞跃

AI代理正从静态知识的束缚中解放出来，通过引入动态知识和检索增强生成（RAG）技术，实现对瞬息万变世界的实时响应与精准决策。NVIDIA CEO黄仁勋将AI代理定义为“信息机器人”，它们具备感知、推理、规划和行动的能力，能够独立运作并利用各种工具解决复杂问题。

AI代理的核心能力在于其动态知识获取和处理机制。传统的RAG仅是简单的查询-检索-生成流程，而Agentic RAG则将RAG作为代理的推理过程中的一个动态工具，代理能够主动优化查询、管理上下文并持续学习。这使得AI代理能够更有效地处理异步任务，如研究、摘要和代码修正，显著提升了其适应性和准确性。

AI查询引擎是实现AI代理持续学习的关键。它们不仅能处理海量、多模态的动态数据，还能通过先进的检索技术确保信息的新鲜度和相关性。NVIDIA提供的AI-Q Blueprint和AI Blueprint for RAG等开源参考示例，以及NeMo Retriever微服务，为构建高性能、可扩展的RAG驱动AI代理提供了加速基础设施和软件工具。这些技术整合了多模态嵌入、向量搜索、重排等技术，并针对NVIDIA GPU进行了优化，大幅提升了数据访问速度和信息检索的准确性。

Agentic RAG与AI查询引擎的结合，正驱动AI代理向更深层次的自主性和智能演进。通过接入多样化的实时数据源，AI代理能够适应不断变化的信息和环境，做出更明智、更可靠的决策，并实现跨行业的自主协作与持续改进。NVIDIA的AI数据平台进一步强化了这一生态系统，通过支持企业级AI查询引擎系统，确保AI代理能够快速访问和处理海量数据集，从而从动态信息中提取实时洞察。

Traditional RAG vs. Agentic RAG—Why AI Agents Need Dynamic Knowledge to Get Smarter | NVIDIA Technical Blog

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