Google Research Adds Agentic RAG to Gemini Enterprise Agent Platform with a Sufficient Context Agent for multi-hop queries

📌 【Google Research】解決企業搜尋的「多跳」痛點：Agentic RAG 讓 Gemini 具備推理能力

當你問 AI：「Project X 使用的伺服器規格是什麼？」傳統的 RAG 系統可能會找到一份提到伺服器 ID 的文件，然後就卡住了。它不會意識到需要拿著這個 ID 去第二個資料庫搜尋規格，最終給你一個不完整的答案，甚至直接回答「找不到」。

這種「多跳查詢 (Multi-hop queries)」的失效，正是許多企業在導入 AI 搜尋時最頭痛的痛點。

🤔 傳統 RAG 的極限：單步檢索無法處理複雜邏輯

一般的「Vanilla RAG」運作邏輯很簡單：將問題轉為向量 $\rightarrow$ 匹配相關文件 $\rightarrow$ 由 LLM 總結。但這種線性流程假設答案就存在於單一文件或單次檢索中。

然而，企業內部的資訊通常分散在不同系統（Cross-Corpus）。如果答案需要經過「 A $\rightarrow$ B $\rightarrow$ C」的邏輯路徑才能得出，單步 RAG 幾乎必然失敗。

🧪 從「單一搜尋引擎」進化為「組織化的研究部門」

Google Research 這次在 Gemini Enterprise Agent Platform 引入的 Agentic RAG 框架，將原本的線性流程拆解為一個多代理 (Multi-agent) 的協作系統。它不再是單純的匹配，而是一個會思考、會規劃的流程：

1. Orchestrator (編排者)：判斷請求是否為複雜任務，決定是否需要啟動多步流程。
2. Planner Agent (規劃代理)：在不同資料源之間繪製資訊路徑圖，規劃搜尋步驟。
3. Query Rewriter (查詢重寫者)：將模糊的需求轉化為數個精確的搜尋指令。
4. Search Fanout Agent (搜尋擴散代理)：將指令分發至多個不同的檢索源。
5. LLM Aggregator (總結者)：最後將收集到的所有上下文彙整成最終答案。

💡 關鍵創新：引入「上下文充分性檢查」防止 AI 瞎猜

與其他多代理 RAG 框架最大的不同在於，Google 引入了 Sufficient Context Agent (上下文充分性檢查)。

系統在生成最終答案前，會先自我評估：「目前的資訊是否足以回答問題？」如果發現資訊不足，它會保持「持續性 (Persistence)」，重新回到搜尋階段繼續挖掘，直到資訊充足為止。這有效避免了模型在第一次搜尋落空時，為了完成任務而產生幻覺 (Hallucination) 或隨意猜測。

📈 事實準確度提升 34%，強化領域特定任務的可靠性

根據 Google 的實驗數據：

• 在事實性數據集 (Factuality datasets) 上，準確度較標準 RAG 提升了高達 34%。
• 在內部專有數據集的測試中，展現出更強的 grounding (基於事實的生成) 能力以及更高的領域特定任務推理準確度。

⚠️ 目前處於 Public Preview，實際效能取決於資料源品質

目前此功能以 「Cross-Corpus Retrieval」之名處於公開預覽階段。雖然框架能強化推理，但其最終表現仍高度依賴於底層資料源的索引品質與權限設定。

🎯 實務啟示：從「問答」轉向「代理人」思維

對於研發與產品團隊來說，這項更新代表 AI 應用正從「單純的知識檢索」轉向「自主任務執行」。在設計企業級 AI 時，我們不應只思考如何優化 Prompt，而應思考如何建構如上述的「代理人工作流」：

• 區分單步任務與多步任務。
• 建立「檢查機制」而非直接輸出答案。
• 允許 AI 在資訊不足時具備「回溯搜尋」的權限。

🔗 詳細資訊 📝 Google Research Adds Agentic RAG to Gemini Enterprise Agent Platform 👤 Michal Sutter / MarkTechPost 🔗 閱讀全文：https://www.marktechpost.com/2026/06/08/google-research-adds-agentic-rag-to-gemini-enterprise-agent-platform-with-a-sufficient-context-agent-for-multi-hop-queries/

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