なぜ、Claude Codeは、RAGを捨ててAgentic Searchを選んだのか？

先日、Claude Codeの開発者でありAnthropicのエンジニアでもあるBoris Cherny氏が、「初期のClaude CodeではRAG＋ローカルベクターDBを使っていたが、最終的にAgentic Searchの方が圧倒的に良いと分かった」 という発言がありました 私はBoris氏のこの投稿を見たとき「やっぱ、そうだよな」と思いました。なぜなら私もRAGで検索システムを作った際に似たようなことを考えていたからです。この記事ではこの騒動の背景を整理しつつ、なぜClaude CodeがRAGを捨ててAgentic Searchを選んだのかを説明します。 Boris Cherny氏について Boris Cherny氏はAnthropicのエンジニアであり、Claude Codeの創設者 でもあります。また『Programming TypeScript』の著者でもあり、複数の技術系ポ

[skypenguins]

RAGって文字通りIR(Information Retrieval: 情報検索)の拡張なのに、IRの要素はベクトル検索ばかり話題になっててhype味を感じるんよな

[nakag0711]

Agenticかどうかは最初から検索結果を強制的にプロンプトに入れるか、それともツールの形でLLMが主体的に検索を起動するかの差じゃないの?ただBoris氏の発言はベクトルDB使わないという意味に読めるな

[bouzuya]

追記の "「AIに何を持たせるか」よりも 「人間がAIに対してどんな環境を用意するか」の方が、実はずっと重要なのではないか" を見て、ルンバが思い浮かんだ。

[pmint]

無能と優秀な人の共著みたいな文章。正しい論述の合間に思い込みの駄文が挟まってる。タイトルは駄文。全部ひと繋がりの技術。この「Agentic Search」が何やってるのか不明なのに、分かった気でいるコメントに笑うわ（笑

[takilog]

黎明期だから好き勝手名前つけてるだけでそのうち収束すると思う

[ihirokyx]

ドキュメント検索やナレッジ管理では、今でも王道RAGは最強です。コードのように構造化された世界ではAgentic Searchが向いているだけです

[misshiki]

Claude Code は従来の RAG（検索強化生成）ではなく、AI が探索・実行・検証を自律的に回す Agentic Search を採用。単純検索より複雑タスクへの適応力向上を重視した設計選択が背景にある。

[Insite]

claude.aiやClaude DesktopのProject Knowledgeでは分量が多くなるとRAG管理になるので、知識のストックをしたければそちらで

[atsushieno]

なるほど納得感がある。学習次第という側面もあるのかな。

[otoan52]

そりゃそうだろうとしか。時間含むコスト度外視なら全部調べさせたほうが良いけど、それだと金銭・時間コストが高いから事前のドキュメンテーションとその検索が有効だという話であって。

[manaten]

この内容で冒頭の図がAI生成じゃなくていらすとやなの、謎の味がある

[twotiger]

実際問題、狭義のRAGを使ったPoC開発がたくさんあるけど、上手く行ってないよね

[haatenax]

なぜかRAGと聞くと前処理段階をイメージしてしまっていたけど要は取得と生成だったな

[rdrcks1319]

✔

[beejaga]

ベクトルDBを全面採用したのは扱えるコンテキストが小さいが故の苦肉の策だからね、過渡期のハック／今後は複数の手段を利用する情報収集専門のAgentと組み合わせるようになると思われ

[thiswholeworld]

HNSWやagent searchはメダリオンアーキテクチャのようなものであり古い意味のRAGはメダリオンアーキテクチャ以前のDWHどう作るかの議論に似ている気がする

[jintrick]

ベクトルDBを使った狭義のRAGの話だった。Agentic Searchというのも広義のRAG。まあ簡易的に実装できる自作邪道RAGでバランス取れてるかな今のところ。

[Gaju]

結局他人に任せられる環境を作っておけばAIにも任せられるっていう

[north_korea]

実際はripgrepなどの高速なgrepをcodexもやってる。多分誰もベクトルDBやってない

[daruyanagi]

“実務では、両者を組み合わせるハイブリッドが最も現実的”

[t2hnd]

VectorDB hypeは下火だけどGraphRAGは盛り上がってきているわけで、要はretrievalにも予測可能性や説明可能性があった方が良い(ケースが多い)よね、という話では。LLM/Agent側の計画能力の向上もあるだろうし

[cheap_talk0302]

社内ドキュメントを用いた回答も、「事前にAIにタグづけさせる/ドキュメント階層を整理させる（構造化）」→Agentic Searchの方がうまくいきそうな気配を感じる

[pj1200100]

"ルンバが物とぶつからないように 人間が事前に障害物を整理して 導線を確保"

[ilyaletre]

現在では王道RAGを先に試す理由は減ってきているかも。

[nazoking]

RAGとAgentic Searchとembeddingがこんがらがってるのよねgrepの横並びにembeddingベクトル検索があってAgentic Searchはユーザーに回答を返す前に何回検索するかの話でRAGはaiが学習してない外部知識を使うこと全般

[haya0606]

“論文 ”

[kenzy_n]

どんどんと進化していく。

[miiton]

コードベースの調査には仰る通りAgentic Search、「で、なんで今このコードになってるの？」はGraphitiで賄う感じで今試してる

[mayumayu_nimolove]

Amazonとか巨大なサイトで使うRAGと普通の企業が使うものを一緒にするのが間違いの発端

[nguyen-oi]

RAGが銀の弾丸じゃないってのは現場の総意だよな。エージェント型が主流になるのも納得