AI Agent与Agentic AI之间有何区别?

AI Agents与Agentic AI之间有何区别?

您是什么时候第一次接触到 AI Agent 和 Agentic AI 这两个术语的?很可能是去年。这两个术语看似可以互换,但其实大相径庭。

AI Agent 和 Agentic AI 关键词谷歌趋势

AI Agent 擅长处理特定任务。它们遵循规则、使用工具、运用推理来完成任务。另一方面,Agentic AI有多个代理一起自主工作,适应挑战,并处理复杂得多的任务。在本文章中,我将根据这篇研究论文来分析其中的差异、用例和挑战。

什么是AI Agent?

AI Agent 是旨在执行特定任务的计算机助手。它们基于大型语言模型(LLM)或视觉模型。它们根据给定的指令集运行,有时需要外部工具。但它们通常在有限的范围内工作。它们并不是为解决广泛的问题而设计的,但在重复性的、以目标为导向的任务方面却非常出色,例如过滤电子邮件、总结报告或检索数据。

什么是AI Agent?

为什么要从Agent转向Agentic AI?

AI Agent 效果很好,但也有其局限性。它们可以回答客户的问题或完成常规任务,但当情况变得复杂时,它们就派不上用场了。它们无法执行多任务或适应不断变化的情况。

这就是 Agentic AI 的用武之地。

有了多个专业代理的共同作用,Agentic AI 可以处理复杂的工作流程。这些代理可以相互对话、分工并共同决策。有了持久记忆,它们就能不断学习,做出更好的决定。代理之间的协调能让事情顺利进行,即使在遇到意外障碍时也不例外。

为什么要从Agent转向Agentic AI?

AI Agent与Agentic AI的对比实例

让我们举一个简单的例子。将智能恒温器视为 AI Agent。根据您的喜好,它可以保持室温适宜。随着时间的推移,它会逐渐了解您的作息习惯,并协助您节约能源。但它不能与其他设备集成,也不能根据天气或能源价格等因素进行改变。尽管它能完美地完成工作,但它是独立完成的。

Agentic AI 如何解决这一问题?

Agentic AI 就像一个完整的智能家居生态系统。多个代理(天气预报员、能源管理员、安全监控员)协同工作。天气代理检测到热浪,通知能源代理预冷房屋。同时,安全代理会在你不在家时启动监控摄像头。这些代理实时互动,确保您的家舒适、安全、节能。

功能强大多了吧?

AI Agent与Agentic AI的对比实例

AI Agent与Agentic AI

现在,让我们深入探讨这两个术语在功能、架构和协调等各种因素上的具体区别。我们还将了解它们各自的优势和挑战。以下是详细介绍:

  • 范围和复杂性:AI Agent 非常适合特定、明确的任务,而 Agentic AI 则可以处理更复杂、更多方面的目标。
  • 核心目的:AI Agent 只需执行一项任务,而 Agentic AI 则通过多个代理的合作来简化复杂的流程。
  • 架构的组成部分:AI Agent 以 LLM 为基础,而 Agentic AI 则有多个 LLM,通常包含不同的系统。它还需要多个代理相互合作,而 AI Agent 通常是独立运行的。
  • 操作过程:AI Agent 通过调用工具来执行任务,而 Agentic AI 则通过多个步骤进行代理间的交互和协调。

AI Agent 范例分类摘要

概念维度 AI Agent Agentic AI
启动类型 提示或目标触发并使用工具 目标启动或编排任务
目标灵活性 低(执行特定目标) 高(分解和适应目标)
时间连续性 短期任务内的连续性 跨工作流程阶段的持久性
学习/适应 (未来可能)工具选择策略可能演变 是(从结果中学习)
内存使用 可选内存或工具缓存 共享的情节/任务记忆
协调策略 独立任务执行 分层或去中心化协调
系统角色 使用工具的任务执行者 协作工作流程编排者

核心职能和目标

特性 AI Agent Agentic AI
主要目标 使用外部工具执行特定任务 自动化复杂工作流程或实现高级目标
核心功能 任务执行与外部交互 工作流程编排与目标达成

架构组件

机制 AI Agent Agentic AI
主要驱动 调用工具执行任务 代理间通信与协作
交互模式 用户 → 代理 → 工具 用户 → 系统 → 代理
工作流程处理 单任务执行 多步骤工作流程协调
信息流 输入 → 工具 → 输出 输入 → 代理1 → 代理2 → … → 输出

运行机制

Mechanism AI Agent Agentic AI
Primary Driver Tool calling for task execution Inter-agent communication and collaboration
Interaction Mode User → Agent → Tool User → System → Agents
Workflow Handling Single task execution Multi-step workflow coordination
Information Flow Input → Tool → Output Input → Agent1 → Agent2 → … → Output

范围和复杂程度

方面 AI Agent Agentic AI
任务范围 单一、特定、定义明确的任务 复杂、多方面的目标或工作流程
复杂度 中等(集成工具) 高(多代理协调)
示例(视频) Tavily 搜索代理 YouTube 转博客系统

互动与自治

特性 AI Agent Agentic AI
自主等级 中等(可自主使用工具) 高(管理整个流程)
外部交互 通过特定工具或 API 通过多个代理/工具
内部交互 不适用 高(代理间协作)
决策制定 工具使用决策 目标分解与任务分配

AI Agent的应用

让我们来看看 AI agent 的几个应用案例:

客户支持自动化

客户支持自动化

AI agent 正在简化客户支持和内部搜索。在客户支持方面,AI agent 可以回答诸如 “我的订单在哪里?“等问题,从公司系统中提取信息并在几秒钟内做出回应。他们还可以监控订单或发起退货。在企业内部,员工可以利用同样的人工智能来查找会议记录或政策变更等信息。只需提出问题,它就能提供简明、直接的答案,并附有引文。它节省了时间,减少了支持请求,使团队能够更快、更智能地开展工作。

个性化内容推荐

个性化内容推荐

AI agent 可帮助实现内容的个性化和可访问性。在亚马逊或 Spotify 等网站上,AI agent 通过观察点击、搜索和购买来发现用户的喜好。在此基础上,它们会推荐与你的兴趣相似的产品、视频或歌曲–比如在购买工具后推荐园艺书籍。在企业中,Power BI Copilot 等产品中的人工智能代理可以让任何人用自然语言提出问题,如“比较第三季度和第四季度的销售额”。然后,人工智能无需数据分析师的协助就能将其转换成图表或报告。这提高了用户的参与度,加快并简化了团队的数据报告。

Agentic AI的应用

让我们来看看 Agentic AI 的几个应用案例:

协作式医疗决策支持

协作式医疗决策支持

在医院里,不同的代理执行不同的任务:一个代理审查病人病史,一个代理观察生命体征,第三个代理建议治疗方法。它们相互协作,交换信息,确保建议的可靠性和一致性。例如,在重症监护室,一个代理能识别败血症的早期迹象,一个代理能获得最近的手术情况,一个代理能根据医疗指南提供建议。医生对最终计划进行审核和确认。这种合作减轻了医生的负担,加快了决策速度,并加强了重症监护室和癌症病房等高风险环境中的病人护理。

智能机器人协调

智能机器人协调

在果园或仓库中,各种机器人扮演着不同的角色,有的负责收获水果,有的负责绘制地图或运输货物。一个被称为“协调器”的人工智能主控程序可确保它们无缝协作。例如,在苹果园里,无人机会勘察果树,确定成熟果实的位置。采摘机器人被派往最佳位置,运输机器人则根据实时要求穿梭于各个箱子之间。当一个机器人出现故障时,其他机器人会自动弥补。与传统的固定程序机器人相比,这种安排提高了生产率,降低了人工成本,并能更有效地应对意外转变。

AI Agent的局限性

虽然 AI Agent 富有成效,但它们也有一些重要的局限性:

AI Agent的局限性

  • 注重短期:AI Agent 不擅长长期规划和灵活性,因此不适合需要经常调整的活动。
  • 因果误解:它们容易混淆相关性和因果关系,从而得出误导性结论。
  • 从 LLMs 继承的限制:由于人工智能代理依赖于 LLM,它们有可能继承偏差,对输入数据敏感,并承担高昂的运营费用。

Agentic AI的局限性

Agentic AI 虽然能力更强,但也并非没有自身的挑战:

Agentic AI的局限性

  • 复杂性增加:由于有多个代理同时行动,因此更难识别原因和预测结果。
  • 协调问题:代理之间的互动有时会导致延迟或错误。
  • 可扩展性:随着代理人工智能系统的增加,它们变得更加难以扩展和调试,出现的问题也难以解决。
  • 安全与道德:代理数量越多,安全违规和道德问题的风险就越高。随着系统规模的扩大,使其符合相关法规的难度也会增加。
  • 突发行为:随着代理交流的日益频繁,他们的行为也变得更加随机,这使得控制或预测结果变得更加困难。

小结

AI Agent 和 Agentic AI 能都是强大的工具,但它们的用途不同。AI Agent 非常适合单一的、定义明确的任务,而 Agentic AI 则更上一层楼,可以管理多个代理的复杂工作流程。然而,两者都面临着挑战,尤其是在协调和可扩展性方面。通过了解这些差异,我们就能在这些技术不断发展的过程中为工作应用合适的工具。

这样,下次再有人把它们混为一谈时,你就知道该如何澄清了!

文章中使用的所有图片和表格均来自本研究论文

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