Agentic AI 和 AI Agents 的区别：技术深度剖析

人工智能已经从简单的基于规则的系统发展成为执行复杂任务的复杂、自主的实体。在此背景下经常出现的两个术语是 AI Agents 和 Agentic AI 。虽然它们看起来可以互换，但它们代表了构建智能系统的不同方法。本文从技术角度分析 AI Agents 和 Agentic AI 之间的区别，探讨了它们的定义、架构、现实世界中的例子以及在多代理系统和人机协作中的作用。

定义和基本概念

AI Agents ：

AI Agent (人工智能代理)是一个自主的软件实体，它能感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标。AI agent 的核心是一个简单的循环：感知→决策→行动。Agent 通过传感器或数据流接收输入，使用决策逻辑（可以是基于规则的，也可以是学习的）处理这些信息，并通过执行器或 API 输出行动。从提供客户支持的聊天机器人到解释传感器数据并在道路上导航的自动驾驶汽车，不一而足。这些 Agent 通常有一个固定的范围,人类确定自己的高层次目标，Agent 则在此范围内确定最佳行动。

Agentic AI：

另一方面，Agentic AI（代理式人工智能）指的是一种较新的范式，其中 AI 系统具有更高的自主性和适应性。Agentic AI 旨在自主规划、执行多步骤任务并不断从反馈中学习。与通常遵循预定或静态策略的传统 AI egents 不同，Agentic AI 系统可以将复杂的目标分解为子任务，调用外部工具并实时调整其策略。例如，负责“构建网站”的 Agentic AI 可能会自主生成代码、设计图形、运行测试甚至部署网站 – 所有这些都只需极少的人为干预。虽然每个 Agentic AI 都是 AI agent，但并非每个 AI agent 都表现出定义 Agentic AI 的动态、目标驱动行为。

Agentic AI 和 AI Agents 的主要技术区别

自主性和目标执行

传统 AI agent 的自主性水平各不相同。许多 agent 在狭窄的、预先定义的范围内运行，需要人工输入才能做出更复杂的决策。Agentic AI 通过强调广泛的自主性突破了这一界限。这些系统可以解释高级目标并设计一系列行动来实现这些目标。Agentic AI 不是简单的一步响应，而是不断迭代其决策，在收集新数据和反馈时调整其计划。

适应性和学习

许多 AI agent 采用两阶段方法进行训练：离线训练阶段，然后是静态部署阶段。一些代理可能会使用强化学习随时间更新其策略，但这种学习通常与实时操作无关。相比之下，Agentic AI 系统是自适应的。它们结合了持续学习循环，其中来自环境的反馈用于动态调整策略。这种动态学习能力使 Agentic AI 能够处理意外变化并随着时间的推移而改进，而无需明确的再训练会话。

决策与推理

传统 AI agent 通常依赖于固定的决策策略或从输入到操作的一步映射。在许多情况下，它们缺乏明确的推理过程来解释或证明其行为的合理性。然而，Agentic AI 系统采用了先进的推理技术，例如思路链规划。这些系统可以生成内部叙述，将复杂任务分解为可管理的子任务，评估潜在策略并选择最佳行动方案。这种迭代、多步骤推理方法使 Agentic AI 能够以简单代理所缺乏的灵活性来解决复杂、新颖的问题。

架构和底层技术

AI agent 架构

AI agent 的核心是感知、决策和行动组成的循环。架构通常是模块化的：

• 感知：收集信息的传感器或数据输入接口。
• 决策模块：代理的“大脑”，处理输入，通常使用基于规则的系统、决策树或学习策略。
• 执行器：在环境中执行操作的组件或 API。

许多 AI agent 都是使用支持强化学习或基于规则的决策的框架设计的。例如，在机器人技术中，代理可能会集成传感器数据（来自摄像头或激光雷达），通过神经网络进行处理，并相应地控制电机。

Agentic AI 架构

Agentic AI 在基本代理架构的基础上整合了多个高级组件：

• 认知协调器：通常是一种高级语言模型，可以解释目标、任务原因并规划一系列动作。
• 动态工具使用：代理可以自主调用外部工具或 API（例如数据库、搜索引擎、代码解释器）作为其解决问题过程的一部分。
• 记忆和背景：与简单代理不同，代理系统保留以前交互的记忆，从而使它们能够引用过去的数据并提高长期任务的一致性。
• 规划和元推理：代理人工智能可以生成多步骤计划，并在情况发生变化时动态调整它们，通常使用源自思路链推理的技术。
• 多代理协调：一些代理系统被设计为产生或协调其他专门的子代理，从而划分任务并提高效率。

开发人员正在使用 LangChain 和 Semantic Kernel 等框架来构建这些先进的系统，结合大型语言模型、强化学习和工具集成的优势。

实际应用

机器人和自动驾驶汽车

在机器人技术中，传统的 AI agent 出现在机器人吸尘器或仓库机器人等系统中。这些代理遵循一组预定义的规则来导航和执行任务。然而，Agentic AI 让机器人技术更进一步，让机器人能够实时适应不断变化的环境。想象一下一辆自动驾驶汽车，它不仅遵守交通规则，还能从环境中学习——根据路况进行调整，在出现意外障碍时重新计算路线，甚至与其他车辆协调。这种程度的自主性和适应性是 Agentic AI的明显体现。

金融与贸易

在金融领域，AI agent 用于算法交易。交易机器人可以根据市场数据中的预定信号或模式执行交易。然而，Agentic AI 交易系统可以根据实时新闻、经济指标甚至社交媒体情绪自主调整其策略。通过不断学习和调整其策略，Agentic AI 可以比传统 agent 更动态地优化投资组合管理和风险评估。

卫生保健

医疗保健领域的传统 AI agent 包括管理患者查询或监测生命体征的虚拟助手。然而，Agentic AI 系统有可能彻底改变个性化医疗保健。例如，代理医疗保健 AI 可以通过持续监测可穿戴设备的健康数据、调整药物剂量、安排检查以及在检测到异常时提醒医疗保健专业人员来管理患者的治疗计划。这种系统不仅可以自动执行常规任务，还可以从患者数据中学习，以提供日益个性化的护理。

软件开发和 IT 运营

在软件开发中，AI agent（例如 GitHub Copilot）等编码助手可提供实时代码建议。AI agent 可以进一步实现这一点，根据高级规范自动生成整个代码库、调试问题并部署应用程序。在 IT 运营中，Agentic AI 可以监控系统指标、检测异常并自动启动纠正措施（例如扩展资源或回滚有问题的部署）。这种主动方法可提高系统可靠性并减少停机时间。

多智能体系统和人机协作

多智能体系统

在多智能体系统中，AI agents 协同工作（每个智能体都扮演特定角色）来解决复杂任务。传统的多智能体系统具有固定的角色和通信协议。相比之下，Agentic AI 可以动态生成多个子智能体并与其协调，每个子智能体处理较大任务的一部分。这种动态编排允许采用更灵活、响应更快、可扩展的方法来解决问题，从而能够在复杂环境中快速适应。

人机协作

传统上，AI agent 被视为根据命令执行任务的工具。然而，Agentic AI 将自己定位为能够自主决策且仍处于人类监督之下的合作伙伴。例如，在商业环境中，Agentic AI 可以处理常规运营任务（例如调度、数据分析和报告），同时让人类主管专注于战略决策。AI 解释其推理并根据反馈进行调整的能力进一步增强了协作环境中的信任和可用性。

结论

虽然 AI Agents 和 Agentic AI 都具有自主系统的核心概念，但它们之间的差异很大。AI Agents 通常在固定范围内执行预定义任务，通常无需进行大量实时学习或多步骤推理。相比之下，Agentic AI 专为高度自主性、适应性和复杂问题解决而设计。Agentic AI 系统采用融合动态工具使用、记忆和高级推理的架构，有望彻底改变从自动驾驶汽车和金融到医疗保健和软件开发等各个行业。