Die 20+ besten Agentic RAG-Frameworks

Agentic RAG verbessert traditionelles RAG, indem es die Leistung von LLMs steigert und eine stärkere Spezialisierung ermöglicht. Wir haben einen Benchmark durchgeführt, um die Leistung bei der Weiterleitung zwischen mehreren Datenbanken und der Abfragegenerierung zu bewerten.

Entdecken Sie Agentic RAG-Frameworks und -Bibliotheken, die wichtigsten Unterschiede zu Standard-RAG, Vorteile und Herausforderungen, um deren volles Potenzial auszuschöpfen.

Agentic RAG-Benchmark: Weiterleitung zwischen mehreren Datenbanken und Abfragegenerierung

Wir verwendeten unsere Benchmark-Methode für Agentic RAG, um die Fähigkeit des Systems zu demonstrieren, die richtige Datenbank aus einem Satz von fünf unterschiedlichen Datenbanken auszuwählen, die jeweils über einzigartige Kontextinformationen verfügen, und semantisch genaue SQL-Abfragen zu generieren, um die richtigen Daten abzurufen:

Im Agentic RAG-Benchmark verwendeten wir:

• Agenten-Framework: Langchain
• Vektordatenbank: ChromaDB

In vielen realen Unternehmensszenarien sind Daten oft über mehrere Datenbanken verteilt, von denen jede spezialisierte Informationen enthält, die für bestimmte Bereiche oder Aufgaben relevant sind. Beispielsweise könnte eine Datenbank Finanzdatensätze speichern, während eine andere Kundendaten oder Bestandsinformationen enthält.

Ein effektives Agentic RAG-System muss eine Anfrage des Benutzers intelligent an die relevanteste Datenbank weiterleiten, um genaue Informationen abzurufen. Dieser Prozess umfasst die Analyse der Anfrage, das Verständnis des Kontexts und die Auswahl der geeigneten Datenquelle aus einem Satz verfügbarer Datenbanken.

Gedankengang des Agenten

Im Kern eines Agentic RAG-Systems steht die Fähigkeit des LLM, autonom zu denken und zu handeln, um ein Ziel zu erreichen. Unser funktionsbasierten Ansatz ermöglicht es Modellen, echtes agentisches Verhalten durch selbstgesteuerte Datenbankauswahl und iterative Informationsbeschaffung zu zeigen.

Autonome Entscheidungsfindung: Der Agent analysiert die eingehende Benutzeranfrage und bestimmt autonom, welche Datenbankfunktion basierend auf dem Anfragekontext und den verfügbaren Funktionsbeschreibungen aufgerufen werden soll. Dieser Entscheidungsprozess erfolgt ohne vordefinierte Weiterleitungsregeln und zeigt echte Denkfähigkeiten.

Mehrstufige Ausführung: Der Agent führt typischerweise mehrere Funktionsaufrufe nacheinander aus, zunächst um die relevante Datenbank zu identifizieren und darauf zuzugreifen, dann um detaillierte Schemainformationen zu sammeln und schließlich sein Verständnis zu verfeinern, bevor er die SQL-Abfrage generiert. Dieser iterative Prozess spiegelt menschliche Problemlösungsansätze wider.

Fähigkeit zur Selbstkorrektur: Wenn die anfänglichen Funktionsaufrufe nicht ausreichend Informationen liefern, kann der Agent autonom beschließen, zusätzliche Aufrufe mit verfeinerten Parametern durchzuführen, was ein adaptives Verhalten zeigt, das über einfache Abrufsysteme hinausgeht.

Zielgerichtetes Verhalten: Während des gesamten Prozesses behält der Agent das Ziel bei, eine genaue SQL-Abfrage zu generieren, und nutzt das Ergebnis jedes Funktionsaufrufs, um nachfolgende Entscheidungen und Aktionen zu beeinflussen.

Dieses autonome, mehrstufige Interaktionsmuster unterscheidet Agentic RAG grundlegend von traditionellen RAG-Systemen, die vordefinierten Pfaden und Ein-Schuss-Abrufmechanismen folgen.

Benchmark-Methode für Agentic RAG

Dieser Benchmark bewertet die Fähigkeit von großen Sprachmodellen (LLMs), als autonome Agenten innerhalb einer Retrieval-Augmented-Generation-RAG-Pipeline zu fungieren. Insbesondere misst er zwei Kernkompetenzen:

1. Datenbankweiterleitung: Die Fähigkeit des Agenten, die relevanteste Datenbank aus mehreren Kandidaten anhand einer natürlichsprachlichen Frage korrekt zu identifizieren und auszuwählen.
2. SQL-Generierung: Die Fähigkeit des Agenten, eine genaue SQL-Abfrage unter Verwendung des Schemas der ausgewählten Datenbank zu generieren.

Datensatz

Der Benchmark nutzt den BIRD-SQL-Datensatz¹ , einen weit verbreiteten akademischen Benchmark für Text-zu-SQL-Aufgaben. BIRD-SQL bietet natürlichsprachliche Fragen, die mit korrekten Datenbankidentifikatoren und Goldstandard-SQL-Abfragen verknüpft sind, was ihn ideal für die Bewertung sowohl der Weiterleitungspräzision als auch der Abfragegenerierungsqualität macht.

Aus dem vollständigen BIRD-SQL-Datensatz haben wir eine Teilmenge von 500 Fragen zusammengestellt, die über fünf unterschiedliche Datenbanken verteilt sind und verschiedene Bereiche abdecken:

Jede Frage hat genau eine korrekte Ziel-Datenbank. Die Antwort auf jede Frage befindet sich nur in einer bestimmten Datenbank, weshalb der Agent eine endgültige Weiterleitungsentscheidung treffen muss.

Herausforderung durch semantische Mehrdeutigkeit

Um die Denkfähigkeiten des Agenten über oberflächliche Schlüsselwortabgleiche hinaus zu bewerten, haben wir bei der Auswahl der Fragen bewusst eine semantische Ähnlichkeit zwischen Datenbanken als störenden Faktor eingeführt.

Auswahlverfahren für Fragen:

1. Alle Kandidatenfragen aus den fünf Datenbanken wurden mit Satz-Transformern (all-MiniLM-L6-v2) eingebettet.
2. Paare von Fragen über verschiedene Datenbanken hinweg wurden berechnet und nach Kosinus-Ähnlichkeit sortiert.
3. Fragen mit einer Kosinus-Ähnlichkeit über 0,70 wurden gezielt bevorzugt, um Szenarien zu schaffen, in denen semantisch ähnliche Fragen zu völlig unterschiedlichen Datenbanken gehören.

Beispiel für semantische Verwirrung:

Frage A (Finanz-Datenbank): „Für den Kunden, dessen Kredit am 5.7.1993 zuerst genehmigt wurde, wie hoch ist die Zunahme seines Kontostands vom 22.3.1993 bis zum 27.12.1998?“

Frage B (Debitkarten-Datenbank): „Für den Kunden, der am 25.8.2012 634,8 bezahlt hat, wie hoch war die Verbrauchsabnahmerate vom Jahr 2012 auf 2013?“

Beide Fragen folgen nahezu identischen semantischen Mustern: Sie identifizieren einen bestimmten Kunden anhand eines Transaktionsereignisses und berechnen dann eine Änderungsrate über einen Zeitraum. Dennoch unterscheiden sich die korrekten Datenbanken vollständig; eine benötigt Kredit- und Kontodaten, die andere Transaktions- und Verbrauchsdaten. Dies zwingt den Agenten, tiefere kontextuelle Schlussfolgerungen über den Datenbereich anzustellen, anstatt sich auf oberflächliche Finanzschlüsselwörter zu verlassen, die auf beide Datenbanken passen würden.

Datenbankumgebung

Das Schema und eine kurze Beschreibung in natürlicher Sprache jeder Datenbank wurden in ChromaDB, einer Vektordatenbank zur effizienten semantischen Suche, gespeichert. Jede Datenbankkollektion enthält:

• Eine allgemeine Beschreibung des Bereichs und Zwecks der Datenbank
• Schemadokumente pro Tabelle, einschließlich Spaltennamen, Datentypen und Wertebeschreibungen

Dieser Aufbau ermöglicht es dem Agenten, relevante Schemainformationen über eine semantische Suche abzurufen, nachdem eine Ziel-Datenbank ausgewählt wurde.

Agenten-Architektur

Eine agentic Architektur auf Basis von Funktionsaufrufen wurde bei allen Modellen eingesetzt, um einen fairen und standardisierten Vergleich zu gewährleisten. Jede der fünf Datenbanken wurde als eigenständige aufrufbare Funktion (Tool) mit standardisierten Parametern dargestellt. Dieser Ansatz nutzt die nativen Funktionsaufruffähigkeiten jedes Modells und ermöglicht es den Modellen, autonom:

• Die eingehende Frage zu analysieren
• Die geeignete Datenbankfunktion auszuwählen und aufzurufen
• Die Schemainformationen als Funktionsantwort zu erhalten
• Optional weitere Funktionen zur Verfeinerung aufzurufen
• Die endgültige SQL-Abfrage zu generieren

Dieser Ansatz gewährleistet eine konsistente Evaluationsmethodik über verschiedene Modellfamilien hinweg, einschließlich traditioneller Modelle und auf Denken optimierter Modelle.

Ablauf des agentischen Prozesses

Das System implementiert eine echte mehrstufige agentische Schleife statt einer festen Pipeline:

1. Frageanalyse: Der Agent erhält die natürlichsprachliche Frage zusammen mit Beschreibungen aller fünf verfügbaren Datenbankfunktionen.
2. Datenbankauswahl (Tool-Aufruf): Der Agent wählt autonom die Datenbankfunktion aus, die er für am relevantesten hält, und ruft sie auf. Dies ist ein echter Funktionsaufruf; der Agent erhält das Schema als strukturierte Tool-Antwort im selben Gesprächskontext.
3. Schemareasoning: Der Agent betrachtet das zurückgegebene Schema und überlegt, welche Tabellen und Spalten für die Frage relevant sind.
4. Optionale Wiederherstellung: Wenn der Agent feststellt, dass die ausgewählte Datenbank nicht die benötigten Informationen enthält, kann er eine andere Datenbankfunktion aufrufen, was eine Selbstkorrektur ohne externe Eingriffe ermöglicht.
5. SQL-Generierung: Basierend auf dem gesammelten Kontext (Frage + Schema-Beobachtung) erzeugt der Agent die endgültige SQL-Abfrage.

Dieser mehrstufige Gesprächsablauf unterscheidet den Benchmark von traditionellen Ein-Schuss-RAG-Ansätzen. Der Agent behält den gesamten Kontext über mehrere Runden hinweg bei, kann die Ergebnisse seiner Aktionen beobachten und seinen Ansatz iterativ verfeinern – Kennzeichen echten agentischen Verhaltens.

Wichtige architektonische Eigenschaften:

• Das Gespräch ist kontinuierlich; der Agent sieht sein eigenes vorheriges Denken und Tool-Antworten
• Es werden keine künstlichen Rundengrenzen festgelegt; der Agent entscheidet, wann er genügend Informationen hat
• Sowohl die Datenbankauswahl als auch die SQL-Generierung erfolgen innerhalb derselben agentischen Sitzung
• Die Anzahl der Tool-Aufrufe pro Frage wird als zusätzliche Metrik zur Analyse der Agenteneffizienz erfasst

Evaluierungsprozess

Für jede Frage im Benchmark:

Schritt 1: Bewertung der Datenbankweiterleitung

Der erste Funktionsaufruf des Agenten wird als seine Weiterleitungsentscheidung aufgezeichnet. Dieser wird mit der korrekten Datenbank im BIRD-SQL-Datensatz verglichen.

Metrik: Genauigkeit der Datenbankweiterleitung (% korrekte Auswahl von insgesamt gestellten Fragen)

Schritt 2: SQL-Qualitätsbewertung

Die vom Agenten generierte SQL-Abfrage wird mit einem LLM-als-Richter-Ansatz bewertet. Ein separater Richter-Modell (Claude 4 Sonnet) erhält sowohl die vom Agenten generierte SQL-Abfrage als auch die BIRD-SQL-Referenz-SQL und vergibt eine semantische Ähnlichkeitsbewertung auf einer Skala von 0 bis 5:

Wichtige Designentscheidung: Die SQL-Qualität wird nur bewertet, wenn der Agent die richtige Datenbank auswählt. Wenn der Agent an die falsche Datenbank weiterleitet, erhält er automatisch die Bewertung 0, da eine SQL-Abfrage gegen ein falsches Schema per se bedeutungslos ist. Dadurch wird sichergestellt, dass die SQL-Qualitätsmetrik ausschließlich die Fähigkeit zur Abfragegenerierung widerspiegelt, ohne durch Weiterleitungsfehler verfälscht zu sein.

Metriken:

• Durchschnittliche SQL-Qualitätsbewertung (von 5,0), berechnet nur für korrekt weitergeleitete Fragen
• Anteil perfekter Übereinstimmungen: Prozentsatz der korrekt weitergeleiteten Fragen mit Bewertung 5/5

Kontrollierte Variablen

Um einen fairen Vergleich zwischen Modellen zu gewährleisten:

• Alle Modelle erhalten identische Systemanweisungen und Tool-Definitionen
• Die Temperatur wird auf 0 gesetzt, um deterministische Ausgaben zu erhalten
• Es wird keine modellspezifische Prompt-Engineering oder Beispiele mit wenigen Beispielen bereitgestellt (Zero-Shot-Evaluation)
• Das BIRD-SQL-Hinweis-Feld (bereichsspezifische Hinweise) wird allen Modellen vorenthalten, um ununterstütztes Denken zu messen
• Alle Modelle greifen auf dieselbe ChromaDB-Instanz mit identischen Schema-Einbettungen zu

Agentic RAG-Frameworks & Bibliotheken

Agentic RAG-Frameworks ermöglichen es KI-Systemen, nicht nur Informationen zu finden, sondern auch zu denken, Entscheidungen zu treffen und Aktionen durchzuführen. Top-Tools und Bibliotheken, die Agentic RAG antreiben:

Diese Liste enthält Tools, die folgende Kriterien erfüllen:

• 50+ Sterne auf GitHub.
• Häufige Verwendung in Agentic RAG-Projekten.

Hinweis: In der Tabelle:

• Tool-Nutzung bezieht sich auf die native Fähigkeit eines Systems, Tools in seiner Umgebung weiterzuleiten und aufzurufen.
• Tool-Typ bezieht sich auf den Hauptanwendungsbereich der Tools, wie:
  • Agentic RAG-Frameworks sind speziell für den Aufbau, die Bereitstellung oder die Konfiguration von Agentic RAG-Systemen konzipiert.
  • Agenten-Bibliotheken ermöglichen die Erstellung intelligenter Agenten, die denken, Entscheidungen treffen und mehrstufige Aufgaben ausführen können.
  • LLMOps-Frameworks verwalten den Lebenszyklus von LLMs und optimieren die Bereitstellung und Nutzung von LLMs in agentenbasierten Systemen.
  • LLMs, die integrierte Fähigkeiten zum Aufrufen und Weiterleiten von Tools besitzen, was eine dynamische Entscheidungsfindung ermöglicht. Andere LLMs benötigen möglicherweise externe APIs oder Integrationen, um Agentenfunktionalität zu ermöglichen.
• Überprüfung der Tool-Nutzung und Agententypen erfolgt über öffentliche Quellen.

Was ist Agentic RAG?

Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein KI-Framework, das Abruftechniken mit generativen Modellen kombiniert, um dynamische Entscheidungsfindung und Wissenssynthese zu ermöglichen. Dieser Ansatz integriert die Genauigkeit des traditionellen RAG mit den generativen Fähigkeiten fortschrittlicher KI, um die Effizienz und Effektivität KI-gestützter Aufgaben zu verbessern.

Einschränkungen traditioneller RAG-Systeme

Agentic RAG zielt darauf ab, die Einschränkungen herkömmlicher RAG-Systeme zu überwinden, wie:

• Schwierigkeiten bei der Informationspriorisierung: RAG-Systeme haben oft Probleme, große Datensätze effizient zu verwalten und zu priorisieren, was die Gesamtleistung beeinträchtigen kann.
• Begrenzte Integration von Expertenwissen: Diese Systeme unterschätzen möglicherweise spezialisierte, hochwertige Inhalte und bevorzugen stattdessen allgemeine Informationen.
• Schwache kontextuelle Verständnisfähigkeit: Obwohl sie in der Lage sind, Daten abzurufen, verstehen sie oft nicht vollständig deren Relevanz oder wie sie mit der spezifischen Anfrage zusammenhängen.

Wie baut man ein Agentic RAG?

1. Tool-Nutzung

• Router einsetzen: Der erste Schritt besteht darin, Router einzusetzen, um zu bestimmen, ob Dokumente abgerufen, Berechnungen durchgeführt oder die Anfrage umgeschrieben werden sollen. Dieser Ansatz fügt Entscheidungsfähigkeiten hinzu, um Anfragen an mehrere Tools weiterzuleiten und es großen Sprachmodellen (LLMs) zu ermöglichen, geeignete Pipelines auszuwählen.
• Integration von Tool-Aufrufen: Dies bezieht sich auf die Erstellung einer Schnittstelle, über die Agenten mit ausgewählten Tools verbunden werden können. Benutzer können LLMs mit Tool-Aufruffähigkeiten nutzen oder eigene erstellen, um:
  • Eine auszuführende Funktion auszuwählen.
  • Die notwendigen Argumente für diese Funktion abzuleiten.
  • Das Verständnis der Anfrage über traditionelle RAG-Pipelines hinaus zu verbessern und Aufgaben wie Datenbankabfragen oder komplexe Schlussfolgerungen zu ermöglichen.

2. Agenten-Implementierung

• Einzelaufruf-Agenten: Eine Anfrage löst einen einzigen Aufruf des geeigneten Tools aus und gibt die Antwort zurück. Dies ist effektiv für einfache Aufgaben, kann aber bei vagen oder komplexen Anfragen versagen.
• Mehrere Aufrufe durch Agenten: Dieser Ansatz teilt Aufgaben unter spezialisierten Agenten auf, wobei jeder Agent sich auf eine bestimmte Teilaufgabe konzentriert. Zum Beispiel:
  • Abruf-Agent: Optimiert die Echtzeitanfrageabrufung.
  • Manager-Agent: Übernimmt die Aufgabenverteilung und -orchestrierung.

3. Mehrstufiges Denken

Für komplexe Workflows verwenden Agenten Denkschleifen, um iterative, mehrstufige Schlussfolgerungen durchzuführen, während sie das Gedächtnis an Zwischenschritten behalten. Diese Schleifen umfassen:

• Mehrere Tools aufrufen.
• Daten abrufen und deren Relevanz überprüfen.
• Anfragen bei Bedarf umschreiben.

Frameworks definieren oft mehrere Agenten, um bestimmte Teilaufgaben zu bearbeiten, um eine effiziente Ausführung des gesamten Prozesses sicherzustellen.

4. Hybride Ansätze: Kombination von Abruf und Ausführung

Ein hybrider Ansatz kombiniert Abrufpipelines mit dynamischen Ausführungsstrategien:

• Einbettungs- und vektorbasierte Abrufstrategien für den Dokumentenzugriff.
• Fähigkeiten zum Aufrufen von Tools für die dynamische Lösung von Anfragen.
• Zusammenarbeit mehrerer Agenten für spezialisierte Teilaufgaben.

Was ist der Unterschied zwischen RAG und Agentic RAG?

Hier sind die Stärken und Schwächen von RAG im Vergleich zu Agentic RAG in verschiedenen Aspekten:

• Prompt-Engineering
  • Traditionelles RAG: Beruht stark auf der manuellen Optimierung von Prompts.
  • Agentic RAG: Passt Prompts dynamisch basierend auf Kontext und Zielen an und reduziert so den Bedarf an manuellem Eingreifen.
• Kontextbewusstsein
  • Traditionelles RAG: Hat begrenztes Kontextbewusstsein und verlässt sich auf statische Abrufprozesse.
  • Agentic RAG: Berücksichtigt die Gesprächshistorie und passt Abrufstrategien dynamisch an den Kontext an.
• Autonomie
  • Traditionelles RAG: Fehlt an autonomen Aktionen und kann sich nicht an sich verändernde Situationen anpassen.
  • Agentic RAG: Führt Echtzeitausführungen durch und passt sich basierend auf Feedback und Echtzeiteinsichten an.
• Schlussfolgern
  • Traditionelles RAG: Benötigt zusätzliche Klassifizierer und Modelle für mehrstufiges Schlussfolgern und Tool-Nutzung.
  • Agentic RAG: Verarbeitet mehrstufiges Schlussfolgern intern und eliminiert so die Notwendigkeit externer Modelle.
• Datenqualität
  • Traditionelles RAG: Hat keinen integrierten Mechanismus, um Datenqualität zu bewerten oder Genauigkeit sicherzustellen.
  • Agentic RAG: Bewertet Datenqualität und führt Nachbearbeitungsprüfungen durch, um genaue Ausgaben sicherzustellen.
• Flexibilität
  • Traditionelles RAG: Funktioniert nach statischen Regeln, was die Anpassungsfähigkeit begrenzt.
  • Agentic RAG: Setzt dynamische Abrufstrategien ein und passt seinen Ansatz bei Bedarf an.
• Abrufeffizienz
  • Traditionelles RAG: Der Abruf ist statisch und oft kostspielig aufgrund von Ineffizienzen.
  • Agentic RAG: Optimiert Abrufe, um unnötige Operationen zu minimieren, reduziert Kosten und verbessert die Effizienz.
• Einfachheit
  • Traditionelles RAG: Zeichnet sich durch eine einfache Einrichtung mit weniger Konfigurationskomplexitäten aus.
  • Agentic RAG: Beinhaltet komplexere Konfigurationen, um dynamische und kontextbewusste Operationen zu unterstützen.
• Vorhersagbarkeit
  • Traditionelles RAG: Konsistent und regelbasiert, aber starr im Verhalten.
  • Agentic RAG: Das Verhalten kann dynamisch basierend auf Echtzeitkontext und Beobachtungen variieren.
• Kosten bei Bereitstellungen
  • Traditionelles RAG: Günstiger für einfache Setups, kann aber höhere langfristige Betriebskosten verursachen.
  • Agentic RAG: Erfordert eine höhere Anfangsinvestition aufgrund fortschrittlicher Funktionen und dynamischer Fähigkeiten.

Modelle mit langem Kontext vs. Agentic RAG: Wenn der Abruf überflüssig wird

Die Kontextfenster-Revolution von 2025–2026 stellt eine Kernannahme der RAG-Architektur in Frage. Modelle unterstützen jetzt 1–2 Millionen Tokens und zwingen zu einer grundlegenden Frage: Wann übertrifft die direkte Kontextverarbeitung komplexe Abrufagenten?

Die sich verändernde Kontextlandschaft

Die Kontextfenster haben sich von 128k Tokens Anfang 2024 bis 2026 dramatisch auf über 1 Mio. erweitert. Aktuelle Forschung, die ganze Romane als Testdaten verwendet, zeigt, dass diese Erweiterung neue architektonische Abwägungen mit sich bringt, die Ingenieure berücksichtigen müssen.⁴

Die Rechenkosten für die Verarbeitung massiver Kontexte müssen gegen die technische Komplexität und potenziellen Fehlerquellen von Abrufsystemen abgewogen werden. Die Verarbeitung von 1 Mio. Tokens eliminiert die verlustbehaftete Komprimierung durch Chunking und Indizierung, jedoch zu hohen Kosten pro Abfrage.

Das Problem des Abrufengpasses

Forschung zu langen Dokumenten identifiziert eine schwerwiegende Einschränkung traditioneller RAG-Ansätze. Der standardmäßige Top-k-Abruf erzeugt das, was Forscher einen „Abrufengpass“ nennen: Wenn der anfängliche Abruf den relevanten Chunk verfehlt, verfügt das System über keine Wiederherstellungsmöglichkeit.

Agentic RAG behebt dies durch iterative Abfrageverfeinerung. Studien zeigen, dass agentische Systeme einen erheblichen Teil der Probleme erfolgreich lösen, die bei Ein-Schuss-Abrufsystemen vollständig fehlschlagen. Die autonome Schleife ermöglicht es Agenten, Anfragen umzuformulieren, wenn anfängliche Versuche nicht ausreichende Informationen liefern.⁵

Wenn jedoch Daten in die erweiterten Kontextfenster passen, übertrifft die direkte Verarbeitung mit langem Kontext selbst anspruchsvolle agentische Abrufsysteme. Der Leistungsunterschied besteht darin, dass das Modell gleichzeitig über das gesamte Dokument hinweg denken kann und so die Fragmentierung vermeidet, die dem Chunk-basierten Abruf inhärent ist.

Verschiedene Arten von Agentic RAG-Modellen

Einige der Agenten, die große Sprachmodelle (LLMs) innerhalb von Retrieval-Augmented-Generation-RAG-Frameworks nutzen, sind:

• Routing-Agent: Verwendet ein großes Sprachmodell (LLM) für agentisches Denken, um den am besten geeigneten Retrieval-Augmented-Generation-RAG-Pipelinen (z. B. Zusammenfassung oder Fragebeantwortung) für eine gegebene Anfrage auszuwählen. Der Agent bestimmt die beste Passung, indem er die Eingabe-Anfrage analysiert.
• Ein-Schuss-Abfrageplanungs-Agent: Zerlegt komplexe Anfragen in kleinere Teilanfragen, führt sie über verschiedene RAG-Pipelines mit unterschiedlichen Datenquellen aus und kombiniert die Ergebnisse zu einer umfassenden Antwort.
• Tool-Nutzungs-Agent: Verbessert Standard-RAG-Frameworks, indem externe Datenquellen (z. B. APIs, Datenbanken) integriert werden, um zusätzlichen Kontext zu liefern. Dies ermöglicht eine bereicherte Verarbeitung von Anfragen mithilfe von LLMs.
• ReAct-Agent: Integriert Denken und Handeln, um sequenzielle, mehrteilige Anfragen zu bearbeiten. Er behält einen In-Memory-Zustand bei und ruft iterativ Tools auf, verarbeitet deren Ausgaben und bestimmt die nächsten Schritte, bis die Anfrage vollständig gelöst ist.
• Dynamischer Planungs- und Ausführungs-Agent: Zielt darauf ab, komplexere Anfragen zu verwalten, indem er die Planung auf hoher Ebene von der Ausführung trennt. Er verwendet ein LLM als Planer, um einen Berechnungsgraphen der Schritte zu entwerfen, die zur Beantwortung der Anfrage benötigt werden, und setzt einen Ausführer ein, um diese Schritte effizient auszuführen. Der Fokus liegt auf Zuverlässigkeit, Beobachtbarkeit, Parallelisierung und Optimierung für Produktionsumgebungen.

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Vorteile von Agentic RAG

Agentic RAG verbessert LLMs durch:

• Autonome und zielgerichtete Herangehensweise: Im Gegensatz zu traditionellem RAG verhält sich Agentic RAG wie ein autonomer Agent, trifft Entscheidungen, um definierte Ziele zu erreichen, und verfolgt tiefere, sinnvollere Interaktionen.
• Verbesserte Kontextbewusstheit und -sensibilität: Agentic RAG berücksichtigt dynamisch die Gesprächshistorie, Benutzerpräferenzen, frühere Interaktionen und den aktuellen Kontext, um relevante, fundierte Antworten und Entscheidungen zu liefern.
• Dynamischer Abruf und erweitertes Denken: Es verwendet intelligente Abrufmethoden, die auf Anfragen zugeschnitten sind, und bewertet sowie überprüft die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der abgerufenen Daten.
• Orchestrierung mehrerer Agenten: Es koordiniert mehrere spezialisierte Agenten, zerlegt Anfragen in überschaubare Aufgaben und sorgt für eine nahtlose Koordination, um genaue Ergebnisse zu liefern.
• Erhöhte Genauigkeit durch Nachbearbeitungsüberprüfung: Agentic RAG-Modelle führen Qualitätsprüfungen an generierten Inhalten durch, um die bestmögliche Antwort sicherzustellen und LLMs mit agentenbasierten Systemen für eine überlegene Leistung zu kombinieren.
• Anpassungsfähigkeit und Lernen: Diese Systeme lernen kontinuierlich und verbessern sich im Laufe der Zeit, wodurch sich die Problemlösungsfähigkeiten, Genauigkeit und Effizienz steigern und sie sich an verschiedene Bereiche für spezifische Aufgaben anpassen.
• Flexible Nutzung von Tools: Agenten können externe Tools wie Suchmaschinen, Datenbanken oder APIs nutzen, um die Datensammlung, -verarbeitung und -anpassung für verschiedene Anwendungen zu verbessern.

Herausforderungen von Agentic RAG

• Datenqualität: Zuverlässige Ausgaben erfordern hochwertige, kuratierte Daten. Herausforderungen entstehen bei der Integration und Verarbeitung unterschiedlicher Datensätze, einschließlich textlicher und visueller Daten, um die Anforderungen der Benutzeranfrage zu erfüllen. Weitere Datenabrufprozesse müssen ebenfalls Genauigkeit und Konsistenz sicherstellen.
  • Tipp: Setzen Sie automatisierte Datenbereinigungstools und KI-gestützte Datenvalidierungstechniken ein, um eine konsistente und hochwertige Datenintegration über textliche und visuelle Datensätze hinweg sicherzustellen.
• Skalierbarkeit: Die effiziente Verwaltung von Systemressourcen und Abrufprozessen ist entscheidend, wenn das System wächst. Mit zunehmenden Benutzeranfragen und Datenvolumen wird die Handhabung von Echtzeit- und Batch-Verarbeitung für weitere Datenabrufe zu einer erheblichen Herausforderung.
  • Tipp: Nutzen Sie skalierbare Cloud-Infrastrukturen und verteilte Rechenframeworks, um steigende Datenmengen effizient zu bewältigen. Integrieren Sie dynamisches Lastenausgleich für die Handhabung von Echtzeitanfragen.
• Erklärbarkeit: Die Sicherstellung von Transparenz bei Entscheidungsprozessen schafft Vertrauen. Klare Einblicke in die Generierung von Antworten auf Benutzeranfragen zu geben, insbesondere bei der Nutzung textlicher und visueller Daten, bleibt eine anhaltende Herausforderung.
  • Tipp: Nutzen Sie KI-Erklärbarkeits-Tools wie SHAP oder LIME, um Modellvorhersagen interpretierbar zu machen, und integrieren Sie Visualisierungs-Dashboards, um die Schlussfolgerungen hinter Antworten zu verdeutlichen.
• Datenschutz und Sicherheit: Starke Datenschutzmaßnahmen und sichere Kommunikationsprotokolle sind unerlässlich. Die Verwaltung sensibler oder vertraulicher Daten erfordert robuste Verschlüsselungs- und Compliance-Mechanismen während Speicherung, weiterer Datenabrufe und Verarbeitung.
  • Tipp: Setzen Sie Ende-zu-Ende-Verschlüsselung und Zugriffsmanagementsysteme ein und stellen Sie die Einhaltung von Datenschutzvorschriften wie DSGVO oder CCPA sicher. Nutzen Sie sichere API-Gateways für weitere Datenabrufe.
• Ethische Bedenken: Die Behandlung von Voreingenommenheit, Fairness und Missbrauch ist entscheidend für eine verantwortungsvolle KI-Bereitstellung. Die Gewährleistung unvoreingenommener Antworten auf vielfältige Benutzeranfragen bleibt eine zentrale Überlegung beim ethischen KI-Design.
  • Tipp: Setzen Sie verantwortliche KI-Plattformen und KI-Governance-Tools ein, um KI-Voreingenommenheit zu bewältigen und die Einhaltung der vier Leitprinzipien der KI sicherzustellen.

Zukunftsaussichten

Die neueste Forschung zu Agentic RAG umfasst Verbesserungsbereiche wie:

• Integration von Wissensgraphen: Verbessert das Denken durch die Nutzung komplexer Datenbeziehungen.
• Neue Technologien: Einbindung von Tools wie Ontologien und dem semantischen Web, um die Systemfähigkeiten voranzutreiben.
• Zusammenarbeit spezialisierter Agenten: Agenten mit Expertise in verschiedenen Bereichen (z. B. Vertrieb, Marketing, Finanzen) arbeiten in einem koordinierten Workflow zusammen, um komplexe Aufgaben zu bewältigen.
• Qualitätsoptimierung: Behebung inkonsistenter Ausgaben, um die Zuverlässigkeit und Präzision mehrerer Agentensysteme zu verbessern.

Weiterführende Lektüre

Entdecken Sie weitere RAG-Benchmarks, wie:

• Einbettungsmodelle: OpenAI vs Gemini vs Cohere
• Top-Vektordatenbank für RAG: Qdrant vs Weaviate vs Pinecone
• Hybrides RAG: Steigerung der RAG-Genauigkeit

Änderungsprotokoll

20. April 2026

Ein neues Modell zum Benchmark hinzugefügt:

• Anthropic: Claude Opus 4.7 (anthropic/claude-opus-4.7)

20. Februar 2026

Zwei neue Modelle zum Benchmark hinzugefügt:

• Google: Gemini 3.1 Pro Preview (google/gemini-3.1-pro-preview)
• Anthropic: Claude Sonnet 4.6 (anthropic/claude-sonnet-4.6)

10. Februar 2026

Zwei neue Modelle zum Benchmark hinzugefügt:

• Claude Opus 4.6 (anthropic/claude-opus-4.6)
• Kimi K2.5 (moonshotai/kimi-k2.5)

FAQs

Zitieren Sie diesen Benchmark

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
  title  = {{Die 20+ besten Agentic RAG-Frameworks}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/agentic-rag}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 30. Juni 2026}
}

Referenzlinks

1.

[2305.03111] Can LLM Already Serve as A Database Interface? A BIg Bench for Large-Scale Database Grounded Text-to-SQLs

2.

Agentic RAG: Revolutionizing AI with Data Accuracy & Precision

3.

Multi-agent RAG System 🤖🤝🤖 · Hugging Face

4.

[2601.09723] SagaScale: A Realistic, Scalable, and High-Quality Long-Context Benchmark Built from Full-Length Novels

5.

[2601.09723] SagaScale: A Realistic, Scalable, and High-Quality Long-Context Benchmark Built from Full-Length Novels

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Ekrem Sarı

KI-Forscher

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Ekrem ist KI-Forscher bei AIMultiple und konzentriert sich auf intelligente Automatisierung, GPUs, KI-Agenten und RAG-Frameworks.

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