AI Agent 和 Agentic AI，你是不是傻傻分不清？
一篇有趣的最新論文《AI Agents vs. Agentic AI》深入探討了這兩種範式的本質差異，為我們揭示了AI發展的下一個戰場。
論文梳理了AI Agent和Agentic AI的區別，把這兩個容易混淆的概念系統地區分開來，讓我們終於能夠搞清楚：
到底什麼是AI Agent，什麼又是Agentic AI？
它還討論了關鍵思想、解決方案和未來。
那麼：這兩種技術到底有什麼區別？哪種更適合你的業務場景呢？
以下是我的筆記👇👇👇
AI Agents：單兵作戰的智能助手
AI Agents是什麼？
簡單來說，它們是集成了大語言模型和外部工具的單體系統，能夠針對特定任務提供自主性和連續推理能力。
AI Agents具有幾個關鍵特點：
反應式決策：根據輸入做出響應
模塊化結構：各組件相對獨立
單一職責：通常專注於狹窄的應用場景
這些特點使得AI Agents特別適合處理郵件分類、報告總結、客戶支持等相對簡單的任務。
AI Agents在處理單一目標、步驟明確、工具集有限的任務時表現出色，我們現在看到的大多數AI 助手都屬於這一類別。
Agentic AI：多智能體協作的新範式
而Agentic AI則代表了一種根本性的架構轉變。
Agentic AI系統包含多個協作的智能體，它們之間可以：
動態分解任務
保持持久記憶
通過編排層進行協調
這種多智能體協作使得Agentic AI能夠實現更高層次的協調，非常適合複雜工作流程，如研究自動化、機器人集群控制和醫療診斷輔助。
簡單說，Agentic AI就是把多個AI Agents連接起來，形成一個能自主協作的智能網絡。
各有所長
論文還詳細比較了兩種技術的應用場景：
AI Agents擅長的領域：
郵件過濾
報告總結
內容推薦
客戶支持
Agentic AI擅長的領域：
協作研究助手
ICU決策支持
機器人果園收割系統
自適應遊戲AI
看出區別了嗎——
AI Agents處理的是相對獨立、步驟清晰的任務；而Agentic AI則能處理需要多步驟推理、多方協作的複雜場景。
技術挑戰：各有痛點
當然，這兩種技術都面臨著不同的挑戰：
AI Agents的挑戰：
因果推理能力有限
容易產生幻覺
缺乏主動性
長期規劃能力脆弱
Agentic AI的挑戰：
智能體之間的錯誤傳遞
系統穩定性問題
不透明的通信方式
可擴展性、可解釋性和安全漏洞
可以看到，雖然這兩種技術很強大，但在實際應用中還需要解決很多問題。
關鍵解決方案
論文也提出了一系列解決方案，這些解決方案對於研究人員和開發者來說至關重要：
主要解決方案包括：
檢索增強生成（RAG）
工具增強推理（函數調用）
智能體循環：推理、行動、觀察
記憶架構（情景、語義、向量）
多智能體編排與角色專業化
反思和自我批評機制
程序化提示工程管道
因果建模和基於模擬的規劃
監控、審計和可解釋性管道
具有角色隔離和可追踪性的治理感知設計
這些技術方向正是研究者和開發者需要深入了解的，以構建可靠、穩健的智能體系統。
未來從單體到協作的進化路線圖
論文最後展望了AI Agents和Agentic AI的未來發展路線：
AI Agents的發展方向：
主動智能
持續學習
安全與信任
Agentic AI的發展方向：
多智能體擴展
基於模擬的規劃
倫理治理
領域特定系統
這些都需要在算法、架構、基礎設施、協議以及底層模型本身進行重大創新。
普林斯頓大學沃頓商學院的Ethan Mollick教授指出：
「未來的AI系統將能夠更好地自主規劃任務，並自己得出解決問題的方法。」
理解差異並選擇合適的
通過對比AI Agents和Agentic AI，我們可以看出它們各自的優勢和適用場景。
AI Agents適合處理單一、明確的任務，適用於需要快速部署的簡單場景。
Agentic AI則更適合複雜、多步驟、需要協作的場景，儘管目前面臨更多技術挑戰。
隨著技術的不斷進步，或許可以期待這兩種技術的界線逐漸模糊，最終形成更加強大、靈活的智能系統。
我們正從「工具型AI」邁向「協作型AI」，從「執行指令」進化到「理解目標」，從「單點智能」擴展為「網絡智能」。
這種轉變將徹底重塑AI與人類協作的方式。
在不久的將來，我們可能不再針對具體任務編寫詳細的指令，而是告訴AI系統我們想要實現的高級目標，然後讓一群專業的AI智能體協同工作，自動分解任務、協調資源、解決衝突。
AI 智能體革命，才剛剛開始！
論文原文：
https://arxiv.org/abs/2505.10468