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一表辨析AI Agent vs. Agentic AI

发布日期：2025-07-04 08:38:22 浏览次数： 1702

作者：智邻AI

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在人工智能领域，“Agent（智能体）”与“Agentic AI（智能体人工智能）”代表了两种不同层级的技术范式，它们在架构、能力和应用场景上存在显著差异。

AI Agent定义：

“任何能够通过传感器 (Sensors) 感知其环境 (Environment)，并通过执行器 (Actuators) 对其环境产生行动 (Action) 的事物。”

—————— 罗素和诺维格《人工智能：现代方法》

Agentic AI的内涵：

定义：Agentic AI 强调AI系统所具备的自主性(Autonomy)、目标驱动 (Goal-driven)、环境交互(Environment Interaction) 和学习能力 (Learning Capability)

定位：它是AI Agent追求的高级形态和核心设计理念/哲学，而不仅仅是实现了Agent基本功能的系统。一个系统可以是一个Agent，但不一定足够“Agentic”

目标：构建能够像智能生物一样，在复杂动态环境中主动感知、理解、规划、行动并持续学习和适应的AI系统

以下是AI Agent vs. Agentic AI详细解析：

维度	AI Agent（智能体）	Agentic AI（智能体人工智能）
词性	名词	形容词 / 概念
定义	基于大模型（LLM/LIM）的单体系统，专注于执行单一任务的自动化。	由多个专业化智能体组成的系统，通过协作解决复杂多步骤问题。
代表	一个实体（The "Thing"）	一种能力或行为模式（The "Quality"）
关注点	“是什么” - 一个能感知和行动的系统。	“怎么样” - 系统如何自主、智能地行动。
关系	一个系统可以是Agent，但其“Agentic”程度可能很低（如简单的恒温器）。一个高度“Agentic”的系统必然是一个复杂的Agent。
特点	执行特定任务的自主软件程序	多个AI代理协作以实现复杂目标的系统
协作	独立操作	涉及多智能体信息共享、协作和合作
任务复杂性	通常处理单一、特定的任务	处理需要协调的复杂多步骤任务
自主性水平	在特定任务中具有高度自主性	具有广泛的自主性，能够管理多步骤、复杂任务和系统
驱动核心	单一 LLM + 工具调用（如搜索 API）	多 LLM 协作 + 工具扩展 + 共享记忆池。
核心能力	调用工具、遵循规则、完成预设目标（如查询、推荐）。	动态任务分解、跨智能体协调、长期记忆共享、自适应调整。
架构特点	单体架构（感知→推理→行动）	多智能体架构 + 编排层（元智能体协调） + 分布式记忆系统。
记忆机制	短期缓存（可选）	持久化记忆（情景记忆 + 语义记忆 + 向量存储）。
学习和适应	在特定领域内学习和适应	在更广泛的任务和环境中学习和适应
应用领域	客户服务聊天机器人、虚拟助手、自动化工作流程	供应链管理、业务流程优化、虚拟项目经理
交互流程	用户 → Agent → 工具（线性）	用户 → 协调层 → Agent1 ↔ Agent2 ↔ …（网状）。
类比	Agent 就像一个“员工”。	Agentic 就像描述这个员工是否“积极主动、足智多谋、能独立解决问题”。
“单兵尖兵”（独立作战）	“特种部队”（团队协作）。

维度

AI Agent（智能体）

Agentic AI（智能体人工智能）

词性

名词

形容词 / 概念

定义

基于大模型（LLM/LIM）的单体系统，专注于执行单一任务的自动化。

由多个专业化智能体组成的系统，通过协作解决复杂多步骤问题。

代表

一个实体（The "Thing"）

一种能力或行为模式（The "Quality"）