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 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。
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。
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
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
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
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
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
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：
- 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：
- 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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