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RAGFlow 0.20.0重磅升级,实现Agent与Workflow的完美融合,解锁企业级LLM应用新场景! 核心内容: 1. Agentic Workflow与Workflow的协同价值解析 2. 0.20.0版本核心功能:多Agent支持与MCP集成 3. 平台在企业级LLM生态中的战略定位与进化路径
理想情况下,完全交给 LLM 的 Agentic Workflow 是绝大多数 Agent 应用期望达成的目标,但由于 LLM 能力限制,会引入执行的不确定和不可控性,这在企业场景尤其难以接受;
而 Workflow 则走向另一个极端:
采用低代码平台完全定义每个编排环节,包括变量、条件判断、循环等等,实质上是不写代码的业务人员按照他们对业务逻辑的理解进行编程,在保证确定性的同时却容易陷入蛛网密布的复杂编排,从而导致误用、滥用以及可维护性差,更重要的是导致一些任务的拆解和控制难以实现。
因此,长期来看 Agentic Workflow 和 Workflow 都是构建 Agent 所必备的,两者统一协同工作,才可以满足企业级场景的需要。
实现了完整 Agent 能力的 RAGFlow 成为更加适合企业使用的平台级 LLM 引擎,如下图所示,RAG 在整个企业场景的生态位,跟过去的数据库等同,而 Agent 则对应具体应用。
但它们之间和过去又有很大不同:
其一,RAG 更关注非结构化数据的利用;
其二,RAG 和 Agent 的交互频繁程度远高于普通应用和数据库,因为 Agent 需要实时且精确的上下文,以使得它的行动和用户意图保持一致,而 RAG 则是填充上下文的重要工具。
因此完成 Agent 拼图是平台进化的必然选择。
本次更新的核心特性包括:
支持统一编排 Agent 和 Workflow;
重建 Agent 能力和易用性,支持 Multi-Agent,支持规划与反思、视觉等特性;
支持完整的 MCP 功能,包括导入 MCP Server、Agent 作为 Client 调用 MCP 以及 RAGFlow 作为 MCP Server;
可以查看 Agent 的运行时日志;
Agent 引入管理面板查看用户聊天记录;
0.19.1 Customer Service Template
开发者可以查看 Agent 的规划运行轨迹以及检查它们的输入输出。
业务用户通过 Embed 页面和 Agent 聊天也会展示 Agent 的思考过程。
0.20.0 版本,RAGFlow 实现了 Workflow 和 Agentic Workflow 的统一编排。
正如前文所说,它们分别代表了一个极端,而在长期来看,企业场景需要它们协同配合,因此,它们不仅仅需要统一编排,更应在一个画布下实现编排,并且该画布天生就是 Multi-Agent —— 当某个 Agent 的输入是不确定的,用户可以将它定义成 Agentic Workflow 风格,反之则定义成 Workflow 风格。
为符合主流使用习惯,画布上把 Agentic Workflow 定义成单独的 Agent 算子。
新版本内都是围绕此目标设计编排界面和每个算子的具体功能,并且针对老版本 Workflow 不易用的缺点进行了改进,将核心 Component 数量从原本的12 个减少至 10 个,主要改动如下。
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开始
Begin
检索
Retrieval
智能体
Agent
等待回复
Await Response
条件
Switch
迭代
Iteration
回复消息
Reply Message
文本处理
Text Processing
总结
Text Pocessing
RAGFlow 的生态计划,是以嵌入 Know-how 的企业场景为目标,提供系列 Agent 模板,这些模板,开发者只要稍加改动,就可以应用到自身业务中。在它们之中,Deep Research 之所以最重要,是因为它实质上就是 Agentic RAG 的最常用表现形式,也是 Agent 发掘企业深层次数据价值的必经之路。
以 RAGFlow 内置的 Deep Research 模板为基座,开发者稍加修改,就可以成为自己内部的法律助手、医疗助手,... 等等。
以这种形式构建的生态体系,最大化拉近了业务系统和底层基础设施之间的距离。可以说,正是由于 RAG 和 Agent 之间这种紧密的协作关系,才使得这种构建应用生态的方式成为可能。
0.20.0 版本开启了 RAGFlow 整合 RAG 和 Agent 的实质步骤,接下来的迭代将会加速,记忆管理,人工调整 Agent Plan 等特性都会快速推出。
如果说统一 Workflow 和 Agentic Workflow 大大降低了企业级 Agent 构建的门槛,生态计划拓展了 Agent 的应用边界,那么以 RAG 为核心,共同围绕结构化数据和非结构化数据打造 Agent 的数据基座,则是保障 Agent 能力的基石,它在当下被称作一个新潮的名词——上下文工程,伴之而来,朴素单一 RAG 则可以被称为上下文工程 1.0 版本。
后续文章,将会围绕这些工作展开深入介绍。
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