LLM как врач, которого спрашивают диагноз через стену — он что-то услышал, добавил догадки и выдал уверенный ответ.

LLM как врач, которого спрашивают диагноз через стену — он что-то услышал, добавил догадки и выдал уверенный ответ. Именно так работает стандартный запрос: один вопрос, один поиск в памяти, один ответ с пробелами. Агентный RAG позволяет превратить модель из "отвечалки" в исследователя: разбить задачу на части, итеративно строить знание и сверять каждый вывод с фактами. Фишка: не один большой вопрос — а серия промптов, где каждый шаг строится на результатах предыдущего. Модель перестает латать пробелы выдумками и начинает работать с реальным контекстом — точность на сложных аналитических задачах растет кратно.