エージェント型検索拡張生成（Agentic RAG）は、検索拡張生成を拡張したもので、エージェントを導入することで、より柔軟な検索および意思決定プロセスを実現します。

2024年から2025年にかけて開発されたエージェント強化型検索生成（AEG）アプローチは、RAGとエージェント技術の統合を通じて徐々に進化してきたシステムパラダイムです。この手法は、大規模言語モデルに基づく従来の検索生成フレームワークに、タスク計画、情報ルーティング、結果検証などの機能を追加します。

Agentic RAGでは、エージェントは単純な情報検索を実行するだけでなく、タスクの要件に応じてデータソースを動的に選択し、クエリをさまざまな知識ベースやツールに分散させ、検索結果をフィルタリング、検証、統合して、より正確な出力を生成します。

この手法は、複雑な質問応答システム、専門知識の検索、自動意思決定シナリオなどで広く用いられており、インテリジェントエージェントシステムと検索技術の統合における重要な発展方向を示している。