RAG Agêntico: Como os agentes de IA estão transformando a geração aumentada por recuperação

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Soren Atelier

Updated on 10/02/2026

O RAG padrão (Retrieval-Augmented Generation) tem uma limitação fundamental: recupera uma vez e gera uma vez. O sistema pesquisa um banco de dados vetorial, pega os Top-K chunks, os insere em um prompt e espera que a resposta esteja nesses chunks. Quando as informações relevantes estão espalhadas por múltiplos documentos, requerem raciocínio multi-passo ou precisam de esclarecimento antes da recuperação, o RAG básico falha silenciosamente -- retornando respostas que soam convincentes construídas sobre contexto incompleto.

O RAG agêntico resolve isso substituindo o pipeline estático de recuperar-depois-gerar por um agente de IA autônomo que pode planejar, recuperar iterativamente, avaliar resultados e decidir quando tem informação suficiente para responder. O agente não apenas busca documentos -- ele raciocina sobre o que pesquisar, julga se o conteúdo recuperado é suficiente e toma ações adicionais quando não é.

RAG Básico vs RAG Agêntico

Pipeline de RAG Básico

Consulta do usuário → Embeder consulta → Busca vetorial → Top-K Chunks → LLM → Resposta

Problemas com esta abordagem:

• Recuperação única: Se a primeira busca não encontrar documentos relevantes, não há recuperação
• Sem raciocínio sobre o que recuperar: A consulta é embedada como está, sem decomposição
• Sem avaliação: O sistema não pode julgar se os chunks recuperados realmente respondem à pergunta
• Sem recuperação multi-passo: Não pode encadear buscas onde o primeiro resultado informa a próxima consulta

Pipeline de RAG Agêntico

Consulta do usuário → Agente planeja → Ferramenta de busca → Avaliar resultados →
  → Precisa de mais info? → Refinar consulta → Buscar novamente →
  → Contexto suficiente? → Sintetizar → Resposta

O agente atua como um orquestrador inteligente que pode:

1. Decompor consultas complexas em sub-perguntas
2. Escolher ferramentas: busca vetorial, busca web, consulta SQL, chamada API
3. Avaliar se o contexto recuperado é suficiente
4. Iterar com consultas refinadas até estar confiante
5. Sintetizar informações de múltiplas rodadas de recuperação

Como funciona o RAG Agêntico

Arquitetura central

Fluxo de decisão do agente

Um sistema de RAG agêntico tipicamente segue este padrão de decisão:

1. Analisar a pergunta: É simples (recuperação única) ou complexa (precisa de decomposição)?
2. Planejar estratégia de recuperação: Quais fontes consultar? Em que ordem?
3. Executar recuperação: Buscar na primeira fonte
4. Avaliar resultados: Esses chunks contêm a resposta?
5. Decidir próxima ação: Responder, refinar consulta ou buscar em outra fonte
6. Sintetizar: Combinar informações de todos os passos de recuperação

# Loop conceitual de RAG agêntico (pseudocódigo)
def agentic_rag(query, tools, max_iterations=5):
    context = []
    plan = agent.plan(query)  # Decompor em sub-perguntas
 
    for step in plan:
        # Agente decide qual ferramenta usar
        tool = agent.select_tool(step, tools)
        results = tool.execute(step.query)
        context.extend(results)
 
        # Agente avalia se tem informação suficiente
        if agent.has_sufficient_context(query, context):
            break
 
        # Agente refina a consulta com base no que aprendeu
        step.query = agent.refine_query(step, results)
 
    return agent.synthesize(query, context)

Padrões chave no RAG Agêntico

1. Decomposição de consultas

Dividir perguntas complexas em sub-consultas mais simples:

Original: "Compare o crescimento de receita da Apple e Microsoft no Q3 2025
           e explique qual empresa teve melhores margens operacionais"

Decomposta:
  1. "Apple Q3 2025 crescimento de receita"
  2. "Microsoft Q3 2025 crescimento de receita"
  3. "Apple Q3 2025 margem operacional"
  4. "Microsoft Q3 2025 margem operacional"

Cada sub-consulta recupera documentos focados e relevantes em vez de esperar que uma única busca ampla retorne todas as informações necessárias.

2. Recuperação adaptativa

O agente decide como recuperar com base no tipo de consulta:

3. Auto-avaliação

Após cada passo de recuperação, o agente avalia:

• Relevância: Os chunks recuperados são sobre o tópico correto?
• Completude: Contêm informação suficiente para responder?
• Consistência: Múltiplas fontes concordam?
• Atualidade: A informação é suficientemente atual?

4. Seleção de ferramentas

O RAG agêntico não se limita à busca vetorial:

Abordagens de implementação

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
 
# Criar ferramenta de recuperação
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
 
# Criar ferramentas 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?")

Quando usar RAG Agêntico

Compensações

Construindo pipelines de dados para RAG Agêntico

Configurar o pipeline de dados para RAG agêntico -- fragmentar documentos, criar embeddings, construir índices vetoriais -- é trabalho experimental iterativo. O RunCell (opens in a new tab) fornece um ambiente Jupyter com IA onde você pode prototipar pipelines RAG com assistência de IA, depurar a qualidade de recuperação interativamente e iterar sobre estratégias de fragmentação.

Para visualizar métricas de avaliação de recuperação (pontuações de relevância, distribuições de latência, qualidade de resposta), o PyGWalker (opens in a new tab) permite explorar seus conjuntos de dados de avaliação RAG interativamente no Jupyter.

FAQ

O que é RAG agêntico?

RAG agêntico combina Geração Aumentada por Recuperação com agentes de IA autônomos. Em vez de um pipeline estático de recuperar-depois-gerar, um agente de IA planeja estratégias de recuperação, executa múltiplas buscas, avalia resultados e itera até ter contexto suficiente para responder com precisão.

Como o RAG agêntico difere do RAG básico?

O RAG básico realiza uma única recuperação e gera uma resposta. O RAG agêntico usa um agente de IA que pode decompor consultas, selecionar diferentes ferramentas (busca vetorial, busca web, SQL), avaliar se o contexto recuperado é suficiente e iterar com consultas refinadas. Ele lida com perguntas complexas e multi-passo que o RAG básico não consegue.

O RAG agêntico é mais caro que o RAG básico?

Sim, o RAG agêntico tipicamente custa mais por consulta porque faz múltiplas chamadas LLM (planejamento, avaliação, síntese) e múltiplas operações de recuperação. A compensação é uma qualidade de resposta significativamente maior para consultas complexas. Para buscas factuais simples, o RAG básico é mais custo-efetivo.

Quais frameworks suportam RAG agêntico?

LangChain, LlamaIndex e Haystack todos suportam padrões de RAG agêntico. O LangChain fornece agentes ReAct com uso de ferramentas, o LlamaIndex oferece agentes de planejamento de consultas e o Haystack tem arquiteturas de agentes baseadas em pipelines. Você também pode construir agentes personalizados usando as APIs de function-calling da OpenAI ou Anthropic diretamente.

Quando devo usar RAG agêntico vs RAG básico?

Use RAG básico para Q&A factual simples de uma única base de conhecimento. Use RAG agêntico quando as consultas requerem raciocínio sobre múltiplos documentos, envolvem comparações, precisam de dados em tempo real ou quando o RAG básico retorna consistentemente respostas incompletas.

Conclusão

O RAG agêntico aborda as limitações centrais do RAG básico substituindo pipelines estáticos por agentes inteligentes que planejam, recuperam iterativamente e avaliam seus próprios resultados. Ele lida com consultas complexas que abrangem múltiplos documentos, requerem raciocínio ou precisam de dados de múltiplas fontes. A compensação é maior custo e latência por consulta. Para a maioria das aplicações, a melhor abordagem é começar com RAG básico para consultas simples e rotear perguntas complexas para o RAG agêntico -- usando o agente apenas quando o sistema mais simples teria dificuldade.