AI Agent VS Agentic AI

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作者：微信文章


这张图系统对比了 AI Agent 和 Agentic AI（智能体化AI系统） 的核心差异，从定义、成熟度、架构到落地方法都做了清晰拆解，是理解两类智能体的核心参考：

一、核心定义（Definitions）

- AI Agent：单任务专精型智能体，接收一个指令、调用1-2个工具就能给出答案，主打「单任务、高效率」。

- Agentic AI System：自管理的智能体团队，能分工辩论、规划、执行、复盘优化，无需人工额外干预，主打「复杂任务、自主协作」。

二、选型逻辑（Why Pick One Over the Other?）

- 选AI Agent：适合规则明确的重复性工作（比如“总结PDF并发邮件要点”），核心诉求是速度、成本可控。

- 选Agentic AI：适合复杂、动态变化的项目（比如“调研10个竞品，起草报告、做幻灯片并标注漏洞”），需要分支规划、记忆、自我纠错能力。

三、成熟度层级（Maturity Levels）

从低到高分为5级，清晰体现智能体能力的进阶：

- L0：直接调用工具，无推理；

- L1：React循环（推理→行动→观察→重复），单步辅助；

- L2：规划器+执行器，带短期记忆；

- L3：多智能体协作，有角色对话和纠错；

- L4：自主系统，带长期记忆+自修复计划。

四、核心架构（Core Architectures）

列举了智能体主流的协作/执行模式：

- React：经典的“推理→行动→观察→重复”闭环；

- Plan-and-Execute：规划器写步骤，执行器落地；

- Hierarchical：老板拆分任务，多个“工人”智能体解决子任务；

- Crew Chat：不同专精智能体在同一场对话里辩论；

- Author-Critic：写作者出初稿，评审者先纠错再交付人类。

五、落地相关（Build Stack/How to Build/Metrics/Deployment）

- 技术栈：L0-2（单Agent）用LangChain、OpenAI Assistants等；L3-4（Agentic AI）用CrewAI、LangGraph、AutoGen等；

- 快速搭建方法：分别给出单Agent、Agentic AI系统的7步落地法；

- 核心指标：Agent看准确率、延迟、单次调用成本；Agentic AI看周期质量、解决耗时、风险事件数；

- 部署场景：简单问答用L1 Agent，多步骤依赖用L2规划器，原创创意类任务用L3/4 Agentic系统。

六、补充维度

还拆解了记忆&环境层（短期记忆用SQLite/JSON，长期用Pinecone/Weaviate等）、部署快照（不同场景对应不同成熟度的智能体），覆盖从技术到落地的全链路。