一句话结论：RAG是查资料，Agent是干活。RAG从知识库找答案，Agent能自己规划、调用工具、完成任务。不是哪个好，是用途不同。
RAG（检索增强生成）：
本质：查资料。AI客服、知识库问答都是RAG。
AI Agent（智能体）：
本质：干活。自动写代码、自动数据分析、自动发邮件。
| 维度 | RAG | AI Agent |
|---|---|---|
| 本质 | 查资料 | 干活 |
| 主动性 | 被动回答 | 主动规划 |
| 工具调用 | 不用 | 用（搜索/API/代码） |
| 复杂度 | 简单 | 复杂 |
| 成本 | 低 | 高 |
| 适合场景 | 问答/客服 | 自动化任务 |
坑1：把RAG当Agent用
就想做个问答系统，非要上Agent，复杂度翻倍。简单问答用RAG就够。
坑2：把Agent当RAG用
需要查知识库，非要用Agent调用搜索工具。直接RAG更快更准。
坑3：Agent太复杂
一上来就做全能Agent，做不出来。从一个具体任务开始，比如"自动发邮件"。
坑4：不控制Agent权限
Agent能删文件/发邮件，出事了不知道。限制权限，重要操作人工确认。
不是哪个好，是用途不同。RAG查资料，Agent干活。
检索增强生成。从知识库找相关资料，给大模型参考。
智能体。能自己规划、调用工具、完成任务。
能。Agent调用RAG查资料，然后干活。比如Agent查知识库，然后写邮件。
先做RAG。简单、见效快。Agent等业务跑通了再做。
不知道用哪个？
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