报告概述

到 2034 年，全球代理检索增强型生成市场规模预计将达到1650 亿美元，从 2024 年的38 亿美元增长，复合年增长率为在 2025 年至 2034 年的预测期内，这一数字将达到 45.8%。2024 年，北美占据了市场主导地位，占据了34.7%以上的市场份额，收入13 亿美元。

代理检索增强生成（Agentic RAG）是一种先进的框架，将人工智能代理集成到检索增强生成（RAG）过程。这种集成通过整合能够实时动态处理复杂的多域查询的自主决策代理，增强了 RAG 系统的适应性和智能性。

Agentic RAG 市场正在成为人工智能行业的一个重要领域，因为它能够显着增强各种应用程序的功能，从客户支持和内容创建到高级研究和工作流程自动化。

对这些系统的需求是由其处理复杂查询的卓越性能以及集成实时数据调整的能力驱动的，这使得它们非常适合需要高水平准确性和适应性的行业，例如医疗保健、金融和客户服务。

采用 Agentic RAG 的主要驱动因素包括需要提高信息检索和生成的准确性和效率，对动态知识库管理的需求，以及需要高级理解和多模式功能的查询日益复杂。

随着组织寻求增强其 AI 功能以提供更加个性化、准确和与上下文相关的用户体验，对 Agentic RAG 的需求正在不断增加。这一点尤为明显在电子商务、医疗保健和客户服务等行业，迫切需要有效地处理和响应复杂多样的用户查询​。

推动 Agentic RAG 需求的关键原因包括其自主完善搜索和生成流程、适应新的和不断变化的信息以及与现有数字基础设施无缝集成以提高自动化系统整体质量的能力。此外，处理多模式数据类型和提供上下文感知响应的能力显着增强了其在各个领域的吸引力。

当前的市场趋势表明，Agentic RAG 正在快速集成到需要高级认知功能的系统中，例如自适应学习平台、高级客户交互模型和复杂的数据分析工具。这一趋势得到了人工智能进步的支持，人工智能的进步实现了更复杂的基于代理的决策和学习能力。

要点

• 代理检索增强一代市场规模预计到 2034 年将达到1650 亿美元左右，预计将从 2024 年的38 亿美元增长，复合年增长率为45.8%。
• 北美在 2024 年引领全球市场，占据34.7%份额，创造13 亿美元收入。
• 美国仅 2024 年，该市场就达到11 亿美元，预计到 2034 年将达到340 亿美元，复合年增长率为 41.6%。
• 路由代理细分市场在 2024 年在 RAG 解决方案领域占据了最高份额，为 32.6%，反映了其在代理编排中的核心作用。
• 大型企业在 2024 年占据70.5％份额，展示了强大的企业级
• 医疗保健将在 2024 年成为主要的最终用途领域，在人工智能驱动的医疗见解需求的推动下，获得28.8%市场份额。

分析师的观点

促进 Agentic RAG 采用的技术包括自然语言的进步处理、支持多模式数据处理的机器学习模型，以及人工智能编排框架的改进，以便更有效地集成多个人工智能代理。

组织正在采用这些技术来利用 Agentic RAG 系统增强的效率、准确性和适应性，这对于保持信息驱动型行业的竞争力至关重要。提供量身定制的实时响应和自动化复杂决策流程的能力也推动了采用。

Agentic RAG 市场的投资机会非常丰富，尤其是在以下领域：转向更多人工智能驱动的运营。这包括电信、医疗保健和金融服务等行业，这些行业对高效、准确的信息处理的需求不断增加​。

Agentic RAG 的监管环境正在不断发展，越来越注重确保数据隐私、安全性和道德的 AI 使用。正在制定法规来应对自主系统带来的挑战，特别是在问责制、透明度和数据处理实践方面。

美国市场增长

美国代理检索增强发电市场的价值在 2024 年约为11 亿美元，预计将增长至2025 年15 亿美元到 2034 年约340 亿美元，预计 2025 年至 2034 年复合年增长率为 41.6%。

2024 年，北美举办了在代理检索增强生成 (Agentic RAG) 领域占据主导市场地位，占据超过 34.7% 份额，收入约为 13 亿美元。这种领先地位可归因于几个关键因素，这些因素使北美独特地处于 Agentic RAG 行业的前沿。

首先，北美受益于高度发达的技术基础设施和强大的创新生态系统，特别是在美国和加拿大。该地区拥有许多世界领先的技术公司、研究机构和初创公司，它们在人工智能技术（包括 Agentic RAG 系统）的开发和应用方面处于领先地位。

其次，私营和公共部门对人工智能和机器学习进行了大量投资。这些投资得到了旨在促进人工智能行业发展和维持技术领先的政府支持政策的进一步刺激。领导地位。例如，促进数据可访问性、保护知识产权以及为人工智能研究提供资金的举措有助于为 Agentic RAG 技术的增长和创新创造有利的环境。

解决方案类型分析

2024 年，Agentic 检索增强生成 (RAG) 解决方案的路由代理部分将出现Market 占据主导地位，占据了超过32.6％的份额。这种领先地位可以归因于路由代理在 Agentic RAG 系统的运行效率中发挥的关键作用。

作为 RAG 管道中的初始联系点，路由代理对于转换输入查询和确定最合适的响应生成管道至关重要，从而为整个检索和响应过程奠定基础。路由代理旨在动态地将用户查询路由到最合适的工具或数据源，增强系统中使用的大型语言模型 (LLM) 的功能。

这不仅可以实现更准确和上下文丰富的响应，还可以确保系统使用最新的相关信息进行操作。在信息检索的及时性和准确性至关重要的环境中，例如在动态的市场条件或复杂的决策场景中，此类功能是必不可少的。

路由代理在处理和指导查询方面的效率使组织能够在其操作流程中保持高性能，使这些代理成为高级 Agentic RAG 系统架构的基石。这种无缝管理复杂查询并对其进行适当引导的能力是路由代理细分市场继续在 Agentic RAG 市场中保持领先地位的原因。

企业规模分析

2024 年，Large En企业细分市场在代理检索增强生成（RAG）市场中保持绝对领先地位，占据了超过70.5％的市场份额。这种主导地位主要归功于大型企业分配给先进人工智能技术的大量资源，使他们能够在其广泛的运营环境中全面利用 Agentic RAG 系统。

大型企业通常拥有投资尖端技术的资本，这使他们能够实施复杂的 Agentic RAG 解决方案，从而提高效率、改善客户交互并确保稳健的数据管理和合规标准。这种能力对于金融、医疗保健和政府等行业至关重要，这些行业通常存在大量数据和严格的合规性需求。

此外，这些组织的运营规模促进了 Agentic RAG 技术的部署，其范围可以显着提高发挥其市场影响力和运营效率。这种广泛的实施有助于在快速发展的技术环境中保持竞争优势，其中敏捷性和准确快速处理大量信息的能力至关重要​。

应用分析

2024 年，代理检索增强一代 (RAG) 市场中的医疗保健细分市场占据了市场主导地位，确保了超过28.8% 份额。这种突出很大程度上是由于医疗决策过程中对精确、实时信息的迫切需求所推动的。

Agentic RAG 系统在医疗保健领域尤其受到重视，因为它们能够快速浏览大量医疗数据，包括研究论文和临床试验，这对诊断和治疗计划有很大帮助。

Agentic RAG 在医疗保健中的集成通过不断的广告进一步增强。自然语言处理 (NLP) 方面的进步，提高了系统准确理解和处理复杂的医学术语和患者数据的能力。

这种能力确保医疗保健专业人员可以依靠该技术提供及时且与上下文相关的医疗建议，从而改善患者的治疗效果和医疗机构的运营效率。

此外，医疗保健行业正在进行的数字化转型凸显了对 Agentic RAG 等技术不断增长的需求。这些系统通过提供对更新的准确信息的快速访问来支持高节奏、数据密集型环境，这对于维持高标准的患者护理至关重要。

关键细分市场

按解决方案类型

• 路由代理
• 一次性查询规划代理
• 工具使用代理
• ReAct（理性+行动）代理
• 动态规划代理
• 其他

按企业规模

• 大型企业
• 中小企业（SME）

按应用

• 医疗
• 金融
• 电子商务
• 电商
• 法律
• 教育
• 其他

重点地区及国家

• 北方美洲
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 欧洲其他地区
• 亚洲太平洋地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁地区其他地区美国
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • MEA其他地区

司机

国际与先进人工智能技术的结合

代理检索增强生成（RAG）与先进人工智能技术的集成是其在各个行业采用的重要驱动力。这种集成通过实现动态和上下文感知决策来提高人工智能应用的精度和有效性。

Agentic RAG 利用深度学习和自然语言处理来提供更准确和相关的输出，这对于需要高水平数据解释和分析的领域至关重要。随着企业越来越依赖人工智能来处理复杂的交互和生成内容，对 Agentic RAG 等复杂系统的需求不断增长，这是由于其适应和响应实时数据输入的能力所驱动的。

约束

高实施成本

尽管有其优点，但 Agentic RAG 系统的实施通常与高成本相关。这些成本主要是相关的需要先进的计算资源来支持这些系统的密集数据处理和存储要求。

此外，在不中断持续运营的情况下将 Agentic RAG 集成到现有 IT 基础设施中的复杂性带来了财务和后勤方面的挑战。这种限制对于可能缺乏必要资金来投资此类先进技术的中小企业 (SME) 尤为重要。

机遇

扩展到新行业

Agentic RAG 为扩展到越来越依赖实时数据和自动化决策的新行业提供了大量机会。制造、电信和医疗保健等行业可以从 Agentic RAG 的功能中获益匪浅，特别是在提高运营效率和客户互动方面。

Agentic RAG 处理和分析大型数据的能力大量的实时数据使其成为速度和准确性至关重要的环境中的应用程序的理想选择。这开辟了新的增长途径，特别是在正在进行数字化转型的行业。

挑战

集成和维护的复杂性

Agentic RAG 系统的集成和持续维护带来了重大挑战，主要是由于其复杂性和对专业知识的需求。这些系统需要不断更新和调整才能保持有效性，需要一支能够管理这些先进人工智能系统的熟练员工队伍。

此外，确保 Agentic RAG 系统与组织内现有技术无缝交互需要仔细的规划和执行，这可能会占用大量资源。这些挑战可能会阻碍 Agentic RAG 解决方案的可扩展性和实际实施，特别是在没有技术专业知识或基础设施的组织中

增长因素

Agentic RAG 正在经历显着的增长，因为它能够通过集成管理复杂工作流程和实时决策的自主代理来增强传统的检索增强生成系统。这种先进的架构可实现动态决策和工作流程优化，非常适合需要快速准确的数据处理的环境。

该系统能够根据不断变化的信息和用户交互实时调整其检索和响应策略，使其成为客户支持、财务分析和个性化内容交付等行业的关键解决方案。

此外，人工智能的持续改进，特别是在自然语言处理和机器学习等领域，不断增强 Agentic RAG 系统的功能，推动他们的采用跨越更多行业​

新兴趋势

Agentic RAG 领域最显着的趋势之一是转向更加模块化和可扩展的系统。这些系统旨在处理不断增加的数据量和复杂的查询要求，而不会降低性能。例如，模块化 RAG 允许检索和生成过程的定制和可扩展，从而更精确地满足特定领域的需求。

此外，Graph RAG 中基于图的数据结构的集成增强了系统执行多跳推理和上下文丰富的能力，这对于需要详细和细致理解的应用程序至关重要。这些趋势表明，人们正在向更复杂、适应性更强、更强大的人工智能系统转变，这些系统能够支持多样化和动态的企业需求。

业务优势

代理 RAG 系统提供了多种优势巨大的商业利益，包括增强的决策能力、提高的运营效率以及无缝处理复杂数据交互的能力。通过采用智能代理，这些系统可以自主执行通常需要人工干预的任务，例如数据检索和分析，这使得它们在速度和准确性至关重要的领域中具有无价的价值。

此外，这些系统与外部工具和 API 集成的能力使企业能够将其数据检索功能扩展到传统数据库之外，从而访问更广泛的最新信息。此功能不仅提高了检索数据的相关性和准确性，还提高了业务运营的整体效率和生产力​。

关键参与者分析

在代理检索增强生成 (RAG) 市场中，几个关键参与者正在通过 st 塑造格局。快速收购、新产品发布和合并。以下是对该领域取得重大进展的三大公司的分析：

OpenAI 凭借其集成新技术和平台的广泛方法，继续对 RAG 市场产生显着影响。 2024年6月，OpenAI计划收购实时分析平台Rockset。此次收购旨在通过集成 Rockset 的实时数据和矢量搜索功能来增强 OpenAI 的 RAG 功能，这将通过将数据转化为可操作的智能来增强 OpenAI 的企业产品。

Google 的 DeepMind，DeepMind 以其在人工智能研究领域的领先地位而闻名，在推动代理人工智能的使用方面发挥着关键作用。它专注于创建能够独立学习和适应的自主系统，这使其成为 RAG 市场的关键参与者。 DeepMind 的发展可能会继续在 RAG 系统的发展中发挥关键作用，从而增强各个部门的决策和管理效率。

Anthropic 因关注人工智能技术的安全性和可靠性而脱颖而出。它以其对话式人工智能 Claude 而闻名，它将道德考虑融入到其设计中。这种方法对于医疗保健和金融等信任和准确性至关重要的行业至关重要。

市场上的主要参与者

• Microsoft (SimplAI)
• MongoDB Atlas
• Moveworks
• Markovate
• Ampcome
• Vectorize AI, Inc.
• 戴尔技术
• Primafelicitas
• SoluLab
• CloudRaft
• Softtik Technologies
• 其他

近期进展

• 2025年3月，ServiceNow宣布收购Moveworks 28.5亿美元。这一战略举措旨在增强 ServiceNow 的 Agentic AI 产品、增强企业搜索和信息检索能力。 ​
• 2025 年 1 月，MongoDB 扩大了其 AI 合作伙伴关系，将 Agentic RAG 功能集成到其平台中。这一进步使企业能够将结构化和非结构化数据结合起来，以增强人工智能驱动的应用程序。 ​
• 2024 年末，Markovate 推出了 Agentic RAG 框架，旨在通过将基于检索的方法与生成模型相结合来改进 AI 交互。这种方法允许更加动态和响应更快的人工智能应用程序。 ​