Agentic RAG: как построить AI-агента с доступом к знаниям

Классический RAG достиг предела: он не справляется со сложными запросами, где нужно проанализировать, сравнить или выполнить действие. Настало время Agentic RAG — подхода, при котором AI-агент самостоятельно ищет, рассуждает и действует, используя RAG не как чат, а как инструмент доступа к знаниям.

На вебинаре покажем, как с помощью Evolution AI Agents, Evolution Managed RAG и MCP-протокола построить систему, способную решать многошаговые задачи в реальном времени.

Вы узнаете:

• как устроена архитектура Agentic RAG;
• как MCP-сервер для Evolution Managed RAG предоставляет стандартизированный интерфейс к векторной базе знаний;
• как агент использует retrieval-augmented reasoning в одном цикле исполнения;
• какие LLM лучше подходят: для быстрых гипотез и для production с высокой нагрузкой.

В практической части мы развернем AI-агента в Evolution AI Agents, подключим MCP-сервер для Evolution Managed RAG, покажем сложный сценарий, когда запрос не решается однократным обращением к RAG, и трассировку вызовов.

Вебинар будет полезен CIO, CTO, AI- и MLOps-инженерам, архитекторам агентных систем, руководителям технической поддержки и всем, кто хочет автоматизировать рутинные задачи.