AI Agent和 Agentic AI 之间有什么区别?

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作者：微信文章
你是什么时候第一次接触到“AI Agent”和“Agentic AI”这两个术语的？它们看似可以互换使用，但实则大不相同。



AI Agent擅长处理特定任务，它们遵循规则、使用工具并运用推理来完成任务。而 Agentic AI 则是由多个Agent自主协作，能够适应挑战并处理更复杂的任务。本文将基于论文《AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges》，分析两者之间的差异、用例和挑战。

什么是 AI Agent？

AI Agent是用于执行特定任务的计算机助手。它们基于大型语言模型 ( LLM ) 或视觉模型构建，根据给定的指令集运行，有时还需要外部工具的支持。但它们并非为解决广泛的问题而设计，而是擅长执行重复性、目标明确的任务，例如过滤电子邮件、汇总报告或检索数据。



为什么要从Agent转向 Agentic AI？

AI Agent虽然性能出色，但也存在局限性。它们能够很好地回答用户问题或执行日常任务，但在复杂情况下就显得力不从心。它们无法同时处理多项任务，也无法适应不断变化的情况。

这就是 Agentic AI 发挥作用的地方。

通过多个专业Agent协同工作，Agentic AI 可以处理复杂的工作流程。这些Agent可以相互交流、分工协作，并共同做出决策。凭借持久记忆，它们能够随着时间的推移不断学习，做出更优决策。即使遇到意外情况，Agent之间的协作也能确保一切顺利进行。



举一个简单的例子，如果把一个智能恒温器看作一个AI Agent。它能根据你的偏好将室温保持在理想状态，久而久之，还能了解你的日常习惯，帮你省电。但它不会与其他设备集成，也不会根据天气或能源价格等因素做出调整。尽管它能完美地完成自身任务，但它始终是独立运行的。

那么，Agentic AI 是如何解决这个问题的呢？

Agentic AI 就像一个完整的智能家居生态系统。多个Agent（天气预报Agent、能源管理Agent、安全监控Agent）协同工作。天气Agent会检测到热浪，并通知能源Agent对房间降温。当你不在家时，安全Agent会启动监控摄像头。这些Agent实时互动，确保你的家既舒适又安全且节能。

是不是功能强大得多？



AI Agent 与 Agentic AI 对比

现在，让我们深入探讨两者在功能、架构和协调等各个方面的具体区别，以及各自的优势和挑战：

• 范围和复杂性：AI Agent非常适合特定的、明确的任务，但 Agentic AI 可以处理更复杂、多方面的目标。

• 核心目的： AI Agent只需执行单一任务，而 Agentic AI 则通过多个Agent的协作来简化复杂的流程。

• 架构组件： AI Agent基于 LLM，而 Agentic AI 拥有多个 LLM，并且通常包含不同的系统。Agentic AI 需要多个Agent相互协作，而 AI Agent通常独立运行。

• 运行过程： AI Agent通过调用工具来执行任务，而Agentic AI则使用Agent间交互和多步骤协调。



核心功能和目标



架构组件



运作机制



范围和复杂性



互动与自主性



AI Agent 的局限性

尽管AI Agent非常高效，但它们也有一些局限性：



• 短期聚焦：AI Agent不擅长长期规划和灵活性，因此不适合需要频繁调整的活动。

• 因果误解：它们往往会将相关性与因果关系混淆，这可能导致得出误导性结论。

• 继承自LLM的限制： 由于 AI Agent依赖于 LLM，因此它们可能会继承LLM 带来的偏见、对输入数据敏感，并且运营成本较高。

Agentic AI 的局限性

Agentic AI 虽然功能更强大，但也面临自身的挑战：



• 复杂性增加：由于多个Agent同时运作，很难确定原因和预测结果。

• 协作问题：Agent之间的交互有时可能导致延迟或错误。

• 可扩展性：随着Agentic AI系统不断扩大，其扩展和调试变得更加困难，出现的问题也难以解决。

• 安全与伦理：Agent数量越多，安全违规和伦理问题的风险就越高。随着系统不断扩展，确保其符合相关法规也变得越来越困难。

• 突发行为：随着Agent之间通信的频繁增加，它们的行为会变得更加随机，难以控制或预测结果。

结论

AI Agent和 Agentic AI 都是功能强大的工具，但它们的用途不同。AI Agent非常适合处理单一且定义明确的任务，而 Agentic AI 则更上一层楼，能够通过多个Agent管理复杂的工作流程。然而，两者都面临着挑战，尤其是在协调和可扩展性方面。了解这些差异，我们就能随着这些技术的不断发展，选择合适的工具来完成工作。

*本文编译自analyticsvidhya blog。

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