RAG Agéntico: Cómo los agentes de IA están transformando la generación aumentada por recuperación

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Soren Atelier

Updated on 10/2/2026

El RAG estándar (Retrieval-Augmented Generation) tiene una limitación fundamental: recupera una vez y genera una vez. El sistema busca en una base de datos vectorial, toma los Top-K chunks, los introduce en un prompt y espera que la respuesta esté en esos chunks. Cuando la información relevante está distribuida en múltiples documentos, requiere razonamiento multi-paso o necesita clarificación antes de la recuperación, el RAG básico falla silenciosamente -- devolviendo respuestas que suenan convincentes construidas sobre contexto incompleto.

El RAG agéntico resuelve esto reemplazando la pipeline estática de recuperar-luego-generar con un agente de IA autónomo que puede planificar, recuperar iterativamente, evaluar resultados y decidir cuándo tiene suficiente información para responder. El agente no solo obtiene documentos -- razona sobre qué buscar, juzga si el contenido recuperado es suficiente y toma acciones adicionales cuando no lo es.

RAG Básico vs RAG Agéntico

Pipeline de RAG Básico

Consulta del usuario → Embeber consulta → Búsqueda vectorial → Top-K Chunks → LLM → Respuesta

Problemas con este enfoque:

• Recuperación única: Si la primera búsqueda no encuentra documentos relevantes, no hay recuperación
• Sin razonamiento sobre qué recuperar: La consulta se embebe tal cual, sin descomposición
• Sin evaluación: El sistema no puede juzgar si los chunks recuperados realmente responden la pregunta
• Sin recuperación multi-paso: No puede encadenar búsquedas donde el primer resultado informa la siguiente consulta

Pipeline de RAG Agéntico

Consulta del usuario → Agente planifica → Herramienta de búsqueda → Evaluar resultados →
  → ¿Necesita más info? → Refinar consulta → Buscar de nuevo →
  → ¿Suficiente contexto? → Sintetizar → Respuesta

El agente actúa como un orquestador inteligente que puede:

1. Descomponer consultas complejas en sub-preguntas
2. Elegir herramientas: búsqueda vectorial, búsqueda web, consulta SQL, llamada API
3. Evaluar si el contexto recuperado es suficiente
4. Iterar con consultas refinadas hasta estar seguro
5. Sintetizar información de múltiples rondas de recuperación

Cómo funciona el RAG Agéntico

Arquitectura central

Flujo de decisión del agente

Un sistema de RAG agéntico típicamente sigue este patrón de decisión:

1. Analizar la pregunta: ¿Es simple (recuperación única) o compleja (necesita descomposición)?
2. Planificar estrategia de recuperación: ¿Qué fuentes consultar? ¿En qué orden?
3. Ejecutar recuperación: Buscar en la primera fuente
4. Evaluar resultados: ¿Estos chunks contienen la respuesta?
5. Decidir siguiente acción: Responder, refinar consulta o buscar en otra fuente
6. Sintetizar: Combinar información de todos los pasos de recuperación

# Bucle conceptual de RAG agéntico (pseudocódigo)
def agentic_rag(query, tools, max_iterations=5):
    context = []
    plan = agent.plan(query)  # Descomponer en sub-preguntas
 
    for step in plan:
        # El agente decide qué herramienta usar
        tool = agent.select_tool(step, tools)
        results = tool.execute(step.query)
        context.extend(results)
 
        # El agente evalúa si tiene suficiente información
        if agent.has_sufficient_context(query, context):
            break
 
        # El agente refina la consulta basándose en lo aprendido
        step.query = agent.refine_query(step, results)
 
    return agent.synthesize(query, context)

Patrones clave en RAG Agéntico

1. Descomposición de consultas

Dividir preguntas complejas en sub-consultas más simples:

Original: "Comparar el crecimiento de ingresos de Apple y Microsoft en Q3 2025
           y explicar qué empresa tuvo mejores márgenes operativos"

Descompuesta:
  1. "Apple Q3 2025 crecimiento de ingresos"
  2. "Microsoft Q3 2025 crecimiento de ingresos"
  3. "Apple Q3 2025 margen operativo"
  4. "Microsoft Q3 2025 margen operativo"

Cada sub-consulta recupera documentos enfocados y relevantes en lugar de esperar que una única búsqueda amplia devuelva toda la información necesaria.

2. Recuperación adaptativa

El agente decide cómo recuperar según el tipo de consulta:

3. Auto-evaluación

Después de cada paso de recuperación, el agente evalúa:

• Relevancia: ¿Los chunks recuperados tratan sobre el tema correcto?
• Completitud: ¿Contienen suficiente información para responder?
• Consistencia: ¿Múltiples fuentes concuerdan?
• Actualidad: ¿La información es lo suficientemente reciente?

4. Selección de herramientas

El RAG agéntico no se limita a la búsqueda vectorial:

Enfoques de implementación

Agente LangChain

from langchain.agents import create_react_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.tools import Tool
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
 
# Crear herramienta de recuperación
vectorstore = FAISS.from_texts(documents, OpenAIEmbeddings())
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 5})
 
def search_docs(query: str) -> str:
    results = retriever.invoke(query)
    return "\n".join([doc.page_content for doc in results])
 
tools = [
    Tool(
        name="SearchDocuments",
        func=search_docs,
        description="Search the knowledge base for relevant information"
    ),
]
 
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt_template)

Agente LlamaIndex

from llama_index.core.agent import ReActAgent
from llama_index.core.tools import QueryEngineTool
from llama_index.core import VectorStoreIndex
 
# Crear herramientas de motor de consulta
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=5)
 
tools = [
    QueryEngineTool.from_defaults(
        query_engine=query_engine,
        name="knowledge_base",
        description="Search the company knowledge base"
    ),
]
 
agent = ReActAgent.from_tools(tools, llm=llm, verbose=True)
response = agent.chat("What were our Q3 results?")

Cuándo usar RAG Agéntico

Compensaciones

Construyendo pipelines de datos para RAG Agéntico

Configurar la pipeline de datos para RAG agéntico -- fragmentar documentos, crear embeddings, construir índices vectoriales -- es trabajo experimental iterativo. RunCell (opens in a new tab) proporciona un entorno Jupyter impulsado por IA donde puedes prototipar pipelines RAG con asistencia de IA, depurar la calidad de recuperación interactivamente e iterar sobre estrategias de fragmentación.

Para visualizar métricas de evaluación de recuperación (puntuaciones de relevancia, distribuciones de latencia, calidad de respuesta), PyGWalker (opens in a new tab) te permite explorar tus conjuntos de datos de evaluación RAG interactivamente en Jupyter.

FAQ

¿Qué es el RAG agéntico?

El RAG agéntico combina la Generación Aumentada por Recuperación con agentes de IA autónomos. En lugar de una pipeline estática de recuperar-luego-generar, un agente de IA planifica estrategias de recuperación, ejecuta múltiples búsquedas, evalúa resultados e itera hasta tener suficiente contexto para responder con precisión.

¿Cómo se diferencia el RAG agéntico del RAG básico?

El RAG básico realiza una única recuperación y genera una respuesta. El RAG agéntico usa un agente de IA que puede descomponer consultas, seleccionar diferentes herramientas (búsqueda vectorial, búsqueda web, SQL), evaluar si el contexto recuperado es suficiente e iterar con consultas refinadas. Maneja preguntas complejas y multi-paso que el RAG básico no puede.

¿Es el RAG agéntico más caro que el RAG básico?

Sí, el RAG agéntico típicamente cuesta más por consulta porque realiza múltiples llamadas LLM (planificación, evaluación, síntesis) y múltiples operaciones de recuperación. La compensación es una calidad de respuesta significativamente mayor para consultas complejas. Para búsquedas factuales simples, el RAG básico es más rentable.

¿Qué frameworks soportan RAG agéntico?

LangChain, LlamaIndex y Haystack todos soportan patrones de RAG agéntico. LangChain proporciona agentes ReAct con uso de herramientas, LlamaIndex ofrece agentes de planificación de consultas y Haystack tiene arquitecturas de agentes basadas en pipelines. También puedes construir agentes personalizados usando las APIs de function-calling de OpenAI o Anthropic directamente.

¿Cuándo debo usar RAG agéntico vs RAG básico?

Usa RAG básico para Q&A factual simple de una única base de conocimiento. Usa RAG agéntico cuando las consultas requieran razonamiento a través de múltiples documentos, involucren comparaciones, necesiten datos en tiempo real o cuando el RAG básico devuelva consistentemente respuestas incompletas.

Conclusión

El RAG agéntico aborda las limitaciones centrales del RAG básico reemplazando pipelines estáticas con agentes inteligentes que planifican, recuperan iterativamente y evalúan sus propios resultados. Maneja consultas complejas que abarcan múltiples documentos, requieren razonamiento o necesitan datos de múltiples fuentes. La compensación es mayor costo y latencia por consulta. Para la mayoría de las aplicaciones, el mejor enfoque es comenzar con RAG básico para consultas simples y enrutar las preguntas complejas al RAG agéntico -- usando el agente solo cuando el sistema más simple tendría dificultades.