我们经常听到关于 AI Agent 的说法，它们可以使用工具预约会议、搜索互联网，甚至生成代码。然后出现了另一个术语 “Agentic AI”。听起来很像，但实际上，它们并不一样。虽然两者都涉及人工智能为我们做事，但它们背后的思维方式和设计却截然不同。一个遵循指令，另一个则根据目标自行做出决策。

AI Agent 和 Agentic AI 之间的区别是一个必须知道的概念。

在本文中，我们将分析它们的真正区别，以及为什么这种差异在人工智能中具有重要意义。

什么是 AI Agent？

AI Agent 是一个系统，它可以：

• 感知其环境（通过文本、图像、音频等输入），
• 思考或推理（使用人工智能模型或逻辑来理解），
• 采取行动实现目标（响应、采取行动、产生结果）

例子：

虽然 LLM 可以生成代码，但我们可以为其配备代码解释器工具。这样，它不仅可以编写代码，还可以运行代码并返回计算结果（减少幻觉）。
因此，如果我们问“找出第 345 个斐波那契数”，代理会：

• 编写代码。
• 使用解释器执行它，
• 并准确返回计算出的答案。

这使得代理真正具有交互性、工具增强性和目标导向性，这是代理 AI的核心特征。

简而言之：单个代理可以使用多种工具。

主要特点：

• 反应式，响应预定义的触发器或用户请求。
• 自主性和学习能力有限
• 通常由带有工具（自定义功能）的大型语言模型（LLM 作为大脑）提供支持，或者朝着用于特定任务的专用语言模型（SLM）发展。

什么是 Agentic AI？

Agentic AI 代表了最新型的自主运行人工智能。它能够自主决策、设定目标，并在极少甚至有时完全无需人工指导的情况下适应新情况。

在由 Agentic AI 驱动的多代理系统中，中小型 SaaS 应用程序可以由专门的 AI 代理协调团队开发。

每个代理都针对特定角色进行设计，并配备相应的工具。编码器使用针对编程优化的LLM以及代码解释器来编写和执行代码。

研究人员依靠连接到互联网搜索工具的通用 LLM 来收集相关文档、图书馆和最佳实践。

审阅器使用针对代码审查进行精细调整的 LLM 来捕获错误、确保代码质量并标记安全问题。增强器通过访问代码库和终端来集成改进、管理依赖项并优化性能。

最后，反馈处理程序或测试程序使用测试框架创建并运行测试用例，以验证系统并报告错误。这些代理能够感知环境、进行跨任务推理，并以协调、主动的方式采取行动。

这种结构体现了 Agentic AI 自主代理在最少的人为干预下共同努力实现复杂目标。

询问 ChatGPT

简而言之：一组代理进行推理、分多步执行操作等。

主要特点：

• 高度自主，具有独立做出决策和设定目标的能力。
• 主动地，无需太多明确的提示就能发现需求或机会。
• 能够协调多个系统或代理完成复杂任务。

推理：

推理是多智能体系统中广泛使用的功能之一。当我们说像 GPT 这样的大型语言模型 (LLM) 能够“推理”时，我们并不是指它像具有信念或意识的人类一样思考。相反， LLM 中的推理是指基于从海量文本中学习到的模式，模拟逻辑或结构化思维模式的能力。

推理示例 -> 输入：“我们上个月推出了一项新功能，但用户参与度下降了。为什么会发生这种情况？”

新功能上线 → 预计参与度将上升

但参与度下降→意外结果

可能的原因：

该功能可能令人困惑或难以使用

它可能引入了错误或降低了应用程序的速度

用户可能不知道（沟通不畅）

推理：

该功能的推出对用户体验产生了负面影响。

建议：

检查用户反馈、应用程序性能和入门流程

开展调查或跟踪功能使用情况以验证问题

最终答案：

即使新功能已上线，用户参与度也可能因为可用性问题、沟通不畅或意外的副作用（例如错误或性能下降）而下降。建议您查看使用情况分析、用户反馈和性能日志，以确定问题所在。

Langgraph（Langchain）的代理架构：

特性比较

1. 自治：

• AI Agent：在程序定义的严格范围内运行。它们会响应特定的输入或触发条件，例如用户向聊天机器人寻求帮助，或系统检测到预定义条件，并且会随着工具数量的增加而受到影响。它们的自主性受程序设定的范围控制。（低级自主性）
• Agentic AI：展现出高度的自主性，能够在无人明确提示的情况下做出决策并采取行动。例如，网络安全领域的代理型人工智能系统可以在无人明确指示的情况下主动检测并应对新的威胁模式。

2.任务复杂性：

• AI Agent：专为特定、重复性且结果可预测的任务而设计。例如，人力资源部门的 AI 代理可能会按照既定的工作流程处理休假申请。
• Agentic AI：处理需要跨领域推理的复杂、多步骤流程。例如，供应链管理中的 Agentic AI 系统可以实时分析需求趋势、调整库存并优化物流。

3.学习与适应：

• AI Agent：学习能力有限，通常通过开发者的更新/提示或在狭窄的领域内学习来改进。例如，聊天机器人可能会根据更新的训练数据改进其响应，但无法适应全新的任务。
• Agentic AI：从广泛的互动和经验中学习，适应新情况，甚至设定新目标。例如，医疗保健领域的代理型人工智能 (Agentic AI) 可以从新的医学研究中学习，通过在一定程度上自行修改提示来完善治疗建议。

4.积极主动性：

• AI Agent：本质上是反应式的，仅在用户输入或预定义条件触发时才会采取行动。例如，AI 代理可能仅在用户提交请求时重置密码。
• Agentic AI：主动型，能够识别机会或问题。例如，IT 支持部门的 Agentic AI 可能会检测到系统漏洞，并在报告之前启动修复程序。

5.集成和规模：

• AI Agent：通常是大型系统内的独立工具或组件，专注于特定功能。
• Agentic AI：作为一种伞状技术，集成多个 AI 代理或工具，以实现更广泛的目标。例如，Agentic AI 系统可以协调多个 AI 代理来管理整个 IT 服务台，涵盖从工单路由到问题解决的整个流程。

为什么差异如此重要

1. 有效采用人工智能：

• 选择合适的AI类型可确保最佳性能和成本效益。AI Agent 非常适合简单、重复的任务，而 Agentic AI 则更适合复杂、自适应的场景。错误地应用这些技术可能会导致效率低下或结果不理想。

2.风险管理：

• 由于范围有限，AI Agent 具有可预测性和更高的安全性，因此适用于低风险应用。
• Agentic AI 会带来诸多风险，例如不可预测的行为、通过代理连接泄露数据，以及协调复杂性增加。企业必须实施持续监控和审计，以降低这些风险。

3.业务影响：

• AI Agent 可以显著提高特定领域的效率，例如减少 IT 支持的解决时间。
• Agentic AI 有潜力通过支持推动生产力、创新和成本节约的自主系统来改变整个行业，特别是在医疗保健、物流等领域。

4.未来：

• AI Agent 已被广泛采用，82% 的公司计划在未来三年内实施人工智能代理
• Agentic AI 虽然仍处于起步阶段（在 POC 项目中具有吸引力），但被视为 AI 的未来，预测到 2028 年，15% 的日常工作决策将自动处理。

AI Agent 和 Agentic AI 代表了两种截然不同的人工智能方法，各自拥有独特的优势和应用场景。AI Agent 是针对特定任务、规则驱动的工具，非常适合自动化重复性流程；而 Agentic AI 则提供高级自主性、适应性以及处理复杂动态任务的能力。

了解这些差异对于企业有效部署人工智能，平衡效率、创新和风险管理至关重要。随着人工智能技术的发展，人工智能代理和代理人工智能的融合或许会带来更强大、更通用的系统，但目前，它们在行业转型和生产力提升方面发挥着互补作用。