Plataforma Gemini Enterprise Agent Apresenta Agentic RAG: Um Sistema Multiagente para Respostas Confiáveis a Consultas Complexas

Pesquisadores do Google Research e do Google Cloud apresentaram um novo sistema multiagente para RAG (Retrieval-Augmented Generation, ou Geração Aumentada por Recuperação) orientado a agentes, implantado na Plataforma de Agentes Empresariais Gemini. Diferentemente do RAG padrão, onde uma única recuperação frequentemente produz uma resposta incompleta para dados distribuídos, o RAG orientado a agentes utiliza vários agentes especializados: um Agente Raiz que decompõe a consulta, um Agente Planejador que determina os domínios de dados necessários, um Reescritor de Consultas que divide perguntas longas em questões mais simples e um Agente RAG que realiza a recuperação. A principal inovação é o Agente de Contexto Suficiente, que analisa fragmentos recuperados, o rascunho da resposta e a consulta original, identifica lacunas (por exemplo, se uma pergunta sobre alergia permanece sem resposta) e emite instruções específicas para uma nova recuperação. Depois que todos os dados necessários são coletados, um Agente de Síntese formula a resposta final. Em experimentos com o conjunto de dados FramesQA (824 consultas de múltiplas etapas), o sistema alcançou 90,1% de precisão no modo entre corpora (selecionando a fonte correta entre quatro), quase igualando a precisão em um único corpus. Em comparação com o RAG básico, a precisão em conjuntos de dados factuais melhora em até 34%. O sistema está disponível em pré-visualização pública na Plataforma de Agentes Empresariais Gemini.