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摘要： Agentic RAG 是当前 LLM 应用中一个非常火热的方向。与传统 RAG 不同它让模型在推理过程中自主决定要不要检索、什么时候检索。这样就相当于给模型一套工具让它自己判断该用哪个。 目前训练 Agentic RAG 的主流做法是结果监督强化学习：只在推理结束后给一个标量奖励：对就是对、错就是 阅读全文