RAGの主流となった「Agentic RAG（エージェント型RAG）」、徹底解説

RAGの主流となった「Agentic RAG（エージェント型RAG）」、徹底解説

2025年から2026年にかけてRAGの主流となった「Agentic RAG（エージェント型RAG）」を徹底解説。Naive RAGから進化し、自律エージェントが検索ループを動的に管理する新世代アーキテクチャを、技術要素・フレームワーク・ベクトルDB・垂直特化プロダクトの四層で整理します。LangChain、LlamaIndex、Pinecone、Contextual AI、Cohere、Harvey、Hebbia、Sierra、Decagon、Gleanといった主要プレイヤーの最新動向、a16zやSequoiaなどシリコンバレーVCの資本配分、MCP標準化の意味、そして2026年後半から2027年にかけての市場予測までを一本の縦串で解説します。

0:00 オープニング
0:11 第1章　なぜいまRAGは「Agentic」にならざるを得なかったのか
7:50 第2章　Agentic RAGの中核技術と設計パターン
16:44 第3章　フレームワーク／オーケストレーション層 ―― LangChain、LlamaIndex、CrewAI、そしてMicrosoft
24:41 第4章　ベクトルDB／検索基盤層 ―― Pinecone、Weaviate、Qdrant、Chroma、Turbopuffer
32:34 第5章　エンドツーエンド／Contextual系プラットフォーム ―― Contextual AI、Cohere、Vectara
37:51 第6章　垂直特化のAgentic RAG ―― Harvey、Hebbia、Sierra、Decagon、Glean
46:14 第7章　MCPとエコシステム標準化 ―― なぜAnthropicはMCPをLinux Foundationに寄贈したのか
50:03 第8章　シリコンバレーVCの資本配分と報道の論調
56:47 第9章　2026年後半から2027年にかけて予測される新たな動き
62:11 第10章　結語 ―― Agentic RAGは「検索ツール」から「知的インフラ」へ
65:16 エンディング

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