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RAG 负责有依据地回答，Agent 负责在边界内行动。
企业不应该按技术热度选择 RAG 或 Agent。先看任务是否只需要找到可靠信息，还是需要跨系统执行动作；执行范围越大，权限、审计和回退要求越高。
作者：蓝旗鱼 AI FDE 研究与交付团队事实核验：2026-09-01证据状态：方法文章
| 维度 | RAG | Agent |
|---|---|---|
| 核心问题 | 如何从企业资料中找到依据并回答 | 如何感知状态、作出判断并执行多步动作 |
| 适合任务 | 知识问答、政策查询、资料检索、答复草稿 | 任务分派、系统写回、跨工具执行、主动提醒 |
| 主要风险 | 版本、来源、召回和幻觉 | 权限越界、错误执行、连锁影响和不可回退 |
| 人工边界 | 敏感答复与正式口径需要审核 | 报价、承诺、审批和高风险动作必须设人工闸门 |
| 优先顺序 | 通常先建立可治理知识底座 | 只有闭环、权限和回退明确后再增加执行 |
蓝旗鱼建议
先让系统“知道依据在哪里、什么时候不该回答”，再让它执行动作。没有来源、权限、日志与回退的 Agent，不应进入真实业务。