您是什麼時候第一次接觸到 AI Agent 和 Agentic AI 這兩個術語的？很可能是去年。這兩個術語看似可以互換，但其實大相徑庭。
AI Agent 擅長處理特定任務。它們遵循規則、使用工具、運用推理來完成任務。另一方面，Agentic AI有多個代理一起自主工作，適應挑戰，並處理複雜得多的任務。在本文章中，我將根據這篇研究論文來分析其中的差異、用例和挑戰。
什麼是AI Agent？
AI Agent 是旨在執行特定任務的計算機助手。它們基於大型語言模型（LLM）或視覺模型。它們根據給定的指令集執行，有時需要外部工具。但它們通常在有限的範圍內工作。它們並不是為解決廣泛的問題而設計的，但在重複性的、以目標為導向的任務方面卻非常出色，例如過濾電子郵件、總結報告或檢索資料。
為什麼要從Agent轉向Agentic AI？
AI Agent 效果很好，但也有其侷限性。它們可以回答客戶的問題或完成常規任務，但當情況變得複雜時，它們就派不上用場了。它們無法執行多工或適應不斷變化的情況。
這就是 Agentic AI 的用武之地。
有了多個專業代理的共同作用，Agentic AI 可以處理複雜的工作流程。這些代理可以相互對話、分工並共同決策。有了持久記憶，它們就能不斷學習，做出更好的決定。代理之間的協調能讓事情順利進行，即使在遇到意外障礙時也不例外。
AI Agent與Agentic AI的對比例項
讓我們舉一個簡單的例子。將智慧恆溫器視為 AI Agent。根據您的喜好，它可以保持室溫適宜。隨著時間的推移，它會逐漸瞭解您的作息習慣，並協助您節約能源。但它不能與其他裝置整合，也不能根據天氣或能源價格等因素進行改變。儘管它能完美地完成工作，但它是獨立完成的。
Agentic AI 如何解決這一問題？
Agentic AI 就像一個完整的智慧家居生態系統。多個代理（天氣預報員、能源管理員、安全監控員）協同工作。天氣代理檢測到熱浪，通知能源代理預冷房屋。同時，安全代理會在你不在家時啟動監控攝像頭。這些代理即時互動，確保您的家舒適、安全、節能。
功能強大多了吧？
AI Agent與Agentic AI
現在，讓我們深入探討這兩個術語在功能、架構和協調等各種因素上的具體區別。我們還將瞭解它們各自的優勢和挑戰。以下是詳細介紹：
- 範圍和複雜性：AI Agent 非常適合特定、明確的任務，而 Agentic AI 則可以處理更復雜、更多方面的目標。
- 核心目的：AI Agent 只需執行一項任務，而 Agentic AI 則透過多個代理的合作來簡化複雜的流程。
- 架構的組成部分：AI Agent 以 LLM 為基礎，而 Agentic AI 則有多個 LLM，通常包含不同的系統。它還需要多個代理相互合作，而 AI Agent 通常是獨立執行的。
- 操作過程：AI Agent 透過呼叫工具來執行任務，而 Agentic AI 則透過多個步驟進行代理間的互動和協調。
AI Agent 範例分類摘要
| 概念維度 | AI Agent | Agentic AI |
|---|---|---|
| 啟動型別 | 提示或目標觸發並使用工具 | 目標啟動或編排任務 |
| 目標靈活性 | 低（執行特定目標） | 高（分解和適應目標） |
| 時間連續性 | 短期任務內的連續性 | 跨工作流程階段的永續性 |
| 學習/適應 | （未來可能）工具選擇策略可能演變 | 是（從結果中學習） |
| 記憶體使用 | 可選記憶體或工具快取 | 共享的情節/任務記憶 |
| 協調策略 | 獨立任務執行 | 分層或去中心化協調 |
| 系統角色 | 使用工具的任務執行者 | 協作工作流程編排者 |
核心職能和目標
| 特性 | AI Agent | Agentic AI |
|---|---|---|
| 主要目標 | 使用外部工具執行特定任務 | 自動化複雜工作流程或實現高階目標 |
| 核心功能 | 任務執行與外部互動 | 工作流程編排與目標達成 |
架構元件
| 機制 | AI Agent | Agentic AI |
|---|---|---|
| 主要驅動 | 呼叫工具執行任務 | 代理間通訊與協作 |
| 互動模式 | 使用者 → 代理 → 工具 | 使用者 → 系統 → 代理 |
| 工作流程處理 | 單任務執行 | 多步驟工作流程協調 |
| 資訊流 | 輸入 → 工具 → 輸出 | 輸入 → 代理1 → 代理2 → … → 輸出 |
執行機制
| 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 |
範圍和複雜程度
| 方面 | AI Agent | Agentic AI |
|---|---|---|
| 任務範圍 | 單一、特定、定義明確的任務 | 複雜、多方面的目標或工作流程 |
| 複雜度 | 中等（整合工具） | 高（多代理協調） |
| 示例（影片） | Tavily 搜尋代理 | YouTube 轉部落格系統 |
互動與自治
| 特性 | AI Agent | Agentic AI |
|---|---|---|
| 自主等級 | 中等（可自主使用工具） | 高（管理整個流程） |
| 外部互動 | 透過特定工具或 API | 透過多個代理/工具 |
| 內部互動 | 不適用 | 高（代理間協作） |
| 決策制定 | 工具使用決策 | 目標分解與任務分配 |
AI Agent的應用
讓我們來看看 AI agent 的幾個應用案例：
客戶支援自動化
AI agent 正在簡化客戶支援和內部搜尋。在客戶支援方面，AI agent 可以回答諸如 “我的訂單在哪裡？“等問題，從公司系統中提取資訊並在幾秒鐘內做出回應。他們還可以監控訂單或發起退貨。在企業內部，員工可以利用同樣的人工智慧來查詢會議記錄或政策變更等資訊。只需提出問題，它就能提供簡明、直接的答案，並附有引文。它節省了時間，減少了支援請求，使團隊能夠更快、更智慧地開展工作。
個性化內容推薦
AI agent 可幫助實現內容的個性化和可訪問性。在亞馬遜或 Spotify 等網站上，AI agent 透過觀察點選、搜尋和購買來發現使用者的喜好。在此基礎上，它們會推薦與你的興趣相似的產品、影片或歌曲–比如在購買工具後推薦園藝書籍。在企業中，Power BI Copilot 等產品中的人工智慧代理可以讓任何人用自然語言提出問題，如“比較第三季度和第四季度的銷售額”。然後，人工智慧無需資料分析師的協助就能將其轉換成圖表或報告。這提高了使用者的參與度，加快並簡化了團隊的資料包告。
Agentic AI的應用
讓我們來看看 Agentic AI 的幾個應用案例：
協作式醫療決策支援
在醫院裡，不同的代理執行不同的任務：一個代理審查病人病史，一個代理觀察生命體徵，第三個代理建議治療方法。它們相互協作，交換資訊，確保建議的可靠性和一致性。例如，在重症監護室，一個代理能識別敗血症的早期跡象，一個代理能獲得最近的手術情況，一個代理能根據醫療指南提供建議。醫生對最終計劃進行稽覈和確認。這種合作減輕了醫生的負擔，加快了決策速度，並加強了重症監護室和癌症病房等高風險環境中的病人護理。
智慧機器人協調
在果園或倉庫中，各種機器人扮演著不同的角色，有的負責收穫水果，有的負責繪製地圖或運輸貨物。一個被稱為“協調器”的人工智慧主控程式可確保它們無縫協作。例如，在蘋果園裡，無人機會勘察果樹，確定成熟果實的位置。採摘機器人被派往最佳位置，運輸機器人則根據即時要求穿梭於各個箱子之間。當一個機器人出現故障時，其他機器人會自動彌補。與傳統的固定程式機器人相比，這種安排提高了生產率，降低了人工成本，並能更有效地應對意外轉變。
AI Agent的侷限性
雖然 AI Agent 富有成效，但它們也有一些重要的侷限性：
- 注重短期：AI Agent 不擅長長期規劃和靈活性，因此不適合需要經常調整的活動。
- 因果誤解：它們容易混淆相關性和因果關係，從而得出誤導性結論。
- 從 LLMs 繼承的限制：由於人工智慧代理依賴於 LLM，它們有可能繼承偏差，對輸入資料敏感，並承擔高昂的運營費用。
Agentic AI的侷限性
Agentic AI 雖然能力更強，但也並非沒有自身的挑戰：
- 複雜性增加：由於有多個代理同時行動，因此更難識別原因和預測結果。
- 協調問題：代理之間的互動有時會導致延遲或錯誤。
- 可擴充套件性：隨著代理人工智慧系統的增加，它們變得更加難以擴充套件和除錯，出現的問題也難以解決。
- 安全與道德：代理數量越多，安全違規和道德問題的風險就越高。隨著系統規模的擴大，使其符合相關法規的難度也會增加。
- 突發行為：隨著代理交流的日益頻繁，他們的行為也變得更加隨機，這使得控制或預測結果變得更加困難。
小結
AI Agent 和 Agentic AI 能都是強大的工具，但它們的用途不同。AI Agent 非常適合單一的、定義明確的任務，而 Agentic AI 則更上一層樓，可以管理多個代理的複雜工作流程。然而，兩者都面臨著挑戰，尤其是在協調和可擴充套件性方面。透過了解這些差異，我們就能在這些技術不斷發展的過程中為工作應用合適的工具。
這樣，下次再有人把它們混為一談時，你就知道該如何澄清了！
文章中使用的所有圖片和表格均來自本研究論文。
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