AI Agent 与 Agentic AI 有什么区别

面试题

AI Agent 与 Agentic AI 有什么区别？

思考

最近面试被提到这个问题，当时没有回答好，面试结束后刚好刷到文章：

论文：AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges

论文地址：https://arxiv.org/abs/2505.10468

这一篇文章刚好对 AI Agent 和 Agentic AI（注：在这篇论文的语境下接近于 Multi-Agent）这两个当前 AI 领域的热门概念的联系和区别 做了一个比较系统的解答，这里就带读者一起学习一下文章。

不看长文

论文《AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges》旨在区分AI代理（AI Agents）和代理性AI（Agentic AI），通过提供一个结构化的概念分类、应用映射和挑战分析，阐明它们在设计哲学和能力上的不同。

• 文章首先概述了搜索策略和基础定义，将AI代理描述为由大型语言模型（LLMs）和大型图像模型（LIMs）驱动的模块化系统，用于狭窄、特定任务的自动化。生成式AI被视为前驱，AI代理通过工具集成、提示工程和推理增强而进步。相比之下，代理性AI系统标志着范式转变，特征包括多代理协作、动态任务分解、持久记忆和协调自主性。
• 通过顺序评估架构演变、操作机制、交互风格和自主性水平，文章对两种范式进行了比较分析。应用领域如客户服务、调度和数据总结与代理性AI部署在研究自动化、机器人协调和医疗决策支持中的对比被提出。
• 文章进一步检查了每个范式中的独特挑战，包括幻觉、脆弱性、突发行为和协调失败，并提出了针对性解决方案，如ReAct循环、RAG、协调层和因果建模。
• 这项工作旨在为开发健壮、可扩展和可解释的AI代理和代理性AI驱动系统提供一个明确的路线图。

一、什么不是 Agent？

根据论文《AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges》中的定义， 要真正理解 AI Agent（人工智能代理） ，我们可以从它的对立面——传统的生成式 AI 开始对比。

以 大型语言模型（LLMs）  和 大型图像模型（LIMs）  为例，它们的核心能力是“生成内容”，但它们本质上是 被动响应式 的。你输入一个 Prompt，它给出一次回答，然后立刻“遗忘”这次交互，等待下一次指令。这类 AI 没有自主目标，不会主动感知环境或采取行动，更无法调用外部工具来完成现实世界的任务。它们就像被困在数字世界里的“理论家”，只能在数据层面创作，却无法真正影响现实世界。

然而，现实中的任务往往要求 AI 不仅能“说”或“写”，还要能“做”。例如：

• 预订机票
• 查询实时股票数据
• 解析 PDF 文档
• 控制机器人执行操作

这些任务超出了传统生成式 AI 的能力范围。于是，研究者开始思考：如何让这些强大的生成模型变得更“主动”和“实用”，使其能像真正的 智能代理（Agent）  一样，代表人类去执行复杂任务？这一需求推动了 AI Agent 的演进和发展。

二、哪些才算 Agent？

"AI Agent"通常特指一种由先进生成模型驱动、集成多种外部工具的单体智能系统——这种架构使AI完成了从"被动内容生成器"到"主动任务执行者"的范式跃迁。

2.1 Agent 核心特征是什么？

AI Agents的核心特征包括：

1. 模块化系统：AI Agents被描述为由大型语言模型（LLMs）和大型图像模型（LIMs）驱动的模块化系统，这些系统专注于狭窄、特定任务的自动化。
2. 生成式AI的前身：在AI Agents的发展过程中，生成式AI被视为一个前驱，AI Agents通过工具集成、提示工程和推理增强来进步。
3. 任务特定的自动化：AI Agents专注于特定任务的自动化，这意味着它们的设计和功能是为了执行特定的任务或一组任务而优化的。
4. 工具集成、提示工程和推理增强：这些是AI Agents发展的关键方面，通过这些方法，AI Agents能够更有效地执行其任务。
5. 与Agentic AI的对比：与Agentic AI相比，AI Agents代表了一种更传统的、基于特定任务自动化的范式，而Agentic AI则标志着向多代理协作、动态任务分解、持久记忆和协调自主性的范式转变。

综上所述，AI Agents的核心特征在于它们作为模块化系统的设计，专注于狭窄、特定任务的自动化，以及它们通过工具集成、提示工程和推理增强来实现这一目标的能力。

2.2 Agent 如何实现这些能力？

Agent 并不是自己拥有了超能力，而是在 LLM/LIM 这个「大脑」的基础上，增加了几个关键模块，形成一个经典的 「感知 - 推理 - 行动 - 观察」循环（Perceive-Reason-Act-Observe Loop） ：

2.3 Agent 有哪些典型应用？

生成式AI与AI Agent的能力对比与典型应用

从功能局限到场景突破：AI Agent的能力边界与发展路径

如果将生成式AI比作一位在固定范式下创作的文字工作者，那么AI Agent则更像一个配备智能终端（工具）、经验数据库（记忆）和任务管理系统（目标）的数字员工。这类系统展现出三大核心能力维度：

1. 工具调用能力：包括但不限于搜索引擎调用、邮件API对接、日历系统集成等
2. 流程自动化：从信息检索到文档生成的端到端处理
3. 有限自主决策：在预设规则下的条件判断与执行

当前技术实现主要聚焦于以下应用场景：

1. 智能服务领域：客户咨询的语义理解与多系统数据联动
2. 办公自动化：邮件智能处理与会议系统深度集成
3. 数据分析层：自然语言到结构化查询的转换与可视化呈现

但必须认识到其存在明显的功能边界：

1. 任务复杂度限制：难以处理需要跨领域知识融合的复合型任务
2. 动态适应短板：对实时变化的业务场景响应能力不足
3. 协同能力缺陷：在多智能体协作场景中的表现有待提升

三、哪些才算 Agentic AI？

论文把 Agentic AI 理解为协同作战的智能体「团队」，更接近 Multi-Agent 的概念。代表了一种范式转变，指的是由多个 AI Agent 组成的，能够相互协作、动态协调、共同追求一个高层级复杂目标的系统。

3.1 Agentic AI 核心特征

• 多Agent协作（Multi-Agent Collaboration）：

在多Agent系统中，由多个具备不同能力或角色的智能体（Agent）组成。例如，在一个软件开发的Agentic AI系统中，可能包括负责需求分析的“产品经理Agent”、负责架构设计的“架构师Agent”、负责编写代码的“程序员Agent”、负责测试的“测试员Agent”，甚至还有一个负责整体流程协调的“CEO Agent”。这些Agent通过分工合作，共同完成复杂的任务目标。

• 任务动态分解与分配（Dynamic Task Decomposition and Assignment）：

当系统接收到一个复杂的高层目标时，Agentic AI系统能够自动将其分解为多个更小的子任务，并根据任务特性动态地分配给合适的Agent。这种分解和分配过程旨在最小化任务相关性，从而减少通信负担和潜在冲突，提高整体效率。

• Agent间通信与协调（Inter-Agent Communication and Coordination）：

为了实现高效协作，Agent团队成员之间需要通过标准化的通信协议、消息队列或共享内存等方式进行有效沟通、信息共享、状态同步和决策协商。这种协作机制有助于减少虚假信息并提高结果的可靠性。

• 编排层/元Agent（Orchestration Layer / Meta-Agent）：

这是Agentic AI系统的“大脑”或“指挥中心”，负责管理整个Agent团队，监控任务进度，解决Agent间的冲突，并确保所有Agent的努力都朝着最终目标前进。它既可以是一个独立的Agent，也可以是系统的核心组件。

• 持久记忆（Persistent Memory）：

Agentic AI系统通常拥有比单个Agent更强的记忆能力，且这种记忆是共享的。团队成员可以访问共同的知识库（语义记忆）、任务历史（情景记忆）或向量数据库（向量记忆），以确保信息的一致性和上下文连续性，支持长期、多阶段的任务。

3.2 Agentic AI 举例说明

如果将 AI Agent 比作一位私人助理，那么 Agentic AI 则是一个由多个专业领域专家组成的协作团队。

这个团队可能类似于一家小型创业公司或一个项目小组，成员分工明确，包括负责市场调研、产品设计、编程实现、测试以及项目经理等角色。他们通过紧密合作，能够高效完成复杂任务，例如开发一款新软件。这种协作模式远超单个私人助理的能力范围，因为它不仅依赖于个体的技能，还强调团队间的协调与分工。

论文中用了一个形象的类比：

我们可以用城市交通系统来类比这两种AI形态：

• AI Agent 如同一个智能交通信号灯——它能根据实时车流自动调整红绿灯时长（完成特定任务），甚至能学习高峰时段的通行规律。但它的功能仅限于单个路口的优化，无法协调整个城市的交通网络。
• Agentic AI 则相当于一套智慧城市交通管理系统：信号灯控制、公交调度、应急车辆优先通行、停车位监测等多个子系统协同运作。气象监测模块预测暴雨将至，道路养护Agent提前检查排水设施；通勤大数据分析显示晚高峰将提前，交通指挥中心立即调整主干道信号配时；同时公交调度Agent增派车辆，确保地铁故障时乘客能快速疏散。这些子系统通过数据共享和策略协同，最终实现「提升城市交通效率、安全性和可持续性」的全局目标。

这种架构不仅突破了单点优化的局限，更通过多智能体的有机配合，实现了系统级的效能跃升。

3.3 Agentic AI典型协同应用

1. 科研协作助手

• 分工：文献检索→数据提取→结果分析→报告生成
• 特点：全自动完成研究综述
• 智能仓储系统
• 组成：拣货机器人+运输机器人+巡检无人机
• 效果：提升物流效率40%以上
• 医疗决策支持
• 流程：分析病历→匹配指南→模拟方案
• 价值：辅助医生制定个性化治疗方案
• 自动编程开发
• 框架：ChatDev/MetaGPT模拟开发团队
• 能力：从需求到代码全流程自动化
• 网络安全防护
• 机制：监测→分析→评估→处置
• 优势：分钟级完成威胁响应

四、AI Agent 与 Agentic AI 有什么区别？











• 生成式 AI： 能「说」，不能「做」，被动，无工具，无协作。
• AI Agent： 能「说」，能用「工具」独立「做」简单事，任务内自主，单体，有工具，无协作。
• Agentic AI： 能「说」，能让「团队」用「工具」协同「做」复杂事，系统级自主，多 Agent，有工具，强协作，有编排，有共享记忆。

五、AI Agent 与 Agentic AI 的 挑战与局限

5.1 AI Agent 的固有局限

1. 因果推理缺陷
• 现象：能识别数据关联性但无法建立因果链
• 影响：面对新场景时决策错误率显著上升
• 大模型固有缺陷继承
• 幻觉问题：可能输出看似合理但完全错误的结果
• 推理短板：复杂逻辑链条易出现断裂（即使使用思维链技术）
• 知识更新延迟
• 数据时效：知识库冻结于训练截止日（如2023年12月）
• 解决方案：需依赖实时API调用补足
• 指令敏感性过高
• 稳定性问题：Prompt微调可能导致输出质变
• 典型案例：同义替换触发完全不同的执行逻辑
• 任务容错率低下
• 流程中断：多步任务中单点失败常导致全线崩溃
• 恢复瓶颈：缺乏自主错误诊断和计划调整能力

5.2  Agentic AI面临的多维度挑战

Agentic AI在继承传统AI智能体固有难题的基础上，因其多智能体协同运作的特性而衍生出更为复杂的系统性挑战：

• 因果关联的复杂性升级

多智能体交互网络中的因果关系呈现指数级增长态势。单个智能体的决策可能通过级联效应影响整个系统，而现有技术难以精准建模这种非线性关联网络，导致系统可能出现"蝴蝶效应"式的连锁反应。

• 协同机制的优化困境：

智能体间的通信协议面临三大核心难题：

1. 语义理解的统一性问题；
2. 任务分配的动态优化问题；
3. 状态同步的实时性问题；

现有解决方案在扩展性和鲁棒性方面存在显著不足。

• 系统涌现性的管控难题

多智能体系统展现出典型的复杂适应系统特征：

1. 可能产生超出设计预期的创新性行为
2. 也可能出现危险的系统性偏差

这种双重特性对系统的可靠性设计提出了严峻考验。

• 系统复杂度的指数增长

随着智能体数量增加，系统的：

1. 调试难度呈非线性上升
2. 故障溯源成本急剧增加
3. 性能监控面临维度灾难
• 可信度保障的技术瓶颈

多智能体系统的决策过程面临：

1. 可解释性缺失
2. 验证方法不足
3. 安全认证困难

三大技术障碍亟待突破。

• 安全防护的扩展需求

系统面临的新型安全威胁包括：

1. 智能体间通信的中间人攻击
2. 分布式拒绝服务攻击
3. 协同式对抗样本攻击

传统防御机制已难以应对。

• 伦理治理的系统性挑战

多智能体环境引发的新型伦理问题：

1. 责任认定的分布式特征
2. 偏见放大的协同效应
3. 价值对齐的多主体协调

这些问题需要建立全新的治理框架。

这些挑战构成了Agentic AI发展的多维障碍矩阵，需要从技术架构、算法创新、治理体系等多个层面进行系统性突破。解决这些问题的过程也将推动人工智能技术向更高阶的协同智能阶段演进。

六、解决方案与发展方向






通过引入检索增强生成（RAG）技术，AI Agent 能够实时获取最新的外部知识，从而减少幻觉现象，并提升其对动态信息环境的适应能力。同时，优化函数调用和工具集成框架，使 Agent 能够更灵活、更可靠地与外部系统互动，例如利用外部数据库查询实时数据或执行代码，从而弥补训练数据不足的问题。

在推理与规划方面，发展更高级的 Agentic 循环（如 ReAct 的变体）能够帮助 Agent 深入思考并制定复杂任务的应对策略。此外，探索因果建模技术，使 Agent 能够理解世界运行的内在机制，并通过模拟规划在虚拟环境中测试策略，从而提高决策的准确性和效率。

为了支持长期任务执行，构建强大的记忆系统至关重要。这包括情景记忆（存储经验）、语义记忆（结构化知识）和向量记忆（高效检索），使 Agent 能够维持长期上下文并共享知识。这些记忆模块通过最大内积搜索等方法快速检索相关信息，从而提升 Agent 的效率和准确性。

在多 Agent 协作方面，完善多 Agent 编排框架，实现更智能的任务分解、角色分配和冲突解决。此外，发展标准化的 Agent 间通信协议（如 A2A），提高协作效率和互操作性。引入反思与自我批评机制，使 Agent 或 Agent 团队能够评估自身表现并进行修正，从而优化整体协作效果。

提升可信赖性是未来发展的关键。通过开发监控、审计和可解释性管道，记录 Agent 的决策和互动过程，提高透明度，便于调试和追溯责任。同时，设计具备角色隔离、权限控制、安全沙箱等功能的治理架构，确保 Agent 行为符合规范，并探索伦理对齐方法，使 Agent 团队的目标与人类价值观保持一致。

展望未来，AI Agent 将变得更加主动、具备因果推理能力、持续学习并更加可信赖。而 Agentic AI 将朝着大规模多 Agent 协作、统一编排、持久记忆、模拟规划和领域专业化的方向发展，最终形成能够处理极其复杂、动态、开放任务的智能体生态系统。甚至有研究者提出了更为激进的设想，例如论文中提到的 AZR（Absolute Zero）框架。该框架提出了一种零数据的强化自我博弈推理方法，让 Agent 通过自己生成问题、尝试解决，并利用可验证的反馈机制（如代码执行结果）来学习和提升能力，而无需依赖大规模人类标注数据。如果这种方法成功，将可能催生出能够持续自主学习和进化的 Agent 系统，这无疑是 Agentic AI 的下一个重要里程碑。