AI Agent vs Agentic AI：你真的分得清这两个概念吗？ 精华

最近AI圈子里有两个词特别火：AI Agent 和 Agentic AI。乍一看好像就是一个词的不同写法，但实际上这两者有着天壤之别。说实话，连我这个在AI领域摸爬滚打多年的人，在很长一段时间里也没完全搞清楚它们的区别。

直到前不久读了康奈尔大学刚发表的一篇重磅论文《AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges》，才算是彻底明白了。这种感觉就像是突然有人帮你把一团乱麻给理顺了，瞬间豁然开朗。

如果非要用一个比喻来形容的话，AI Agent就像是一个能干的"单兵尖兵"，而Agentic AI则更像是一支配合默契的"特种部队"。这个比喻可能听起来有点简单粗暴，但确实抓住了两者的本质区别。

想象一下，当你需要执行一个相对简单明确的任务时，派一个技能过硬的特种兵去就够了。但如果是要执行一个复杂的多阶段任务，那就需要一整个团队，有负责侦察的、有负责突击的、有负责支援的，大家分工协作才能完成。

AI Agent：专业的智能工具人

AI Agent说白了就是一个基于大语言模型的智能工具，专门用来自动化特定任务。它最大的特点就是"专而精"，在自己负责的领域内表现出色，但基本上是单兵作战。

比如你现在用的很多客服机器人，本质上就是AI Agent。你问它订单状态，它会调用订单系统的API帮你查询；你问它退货流程，它会根据预设的知识库给你标准答案。整个过程中，就是这一个Agent在工作，虽然它可能会调用不同的工具和系统，但核心还是一个智能体在处理。

再比如现在很多智能日程助手，你跟它说"帮我安排下周和张总的会议"，它会自动查看双方的日历，找到合适的时间段，然后发送会议邀请。这种任务对AI Agent来说就很合适，因为流程相对固定，目标明确。

AI Agent的工作方式很像人类处理问题的基本模式：先感知环境和用户输入，然后基于内置的大语言模型进行思考和推理，最后采取相应的行动。这种"感知-思考-行动"的循环让它能够在特定领域内表现得相当智能。

但AI Agent也有明显的局限性。它的记忆通常是短期的，基本上就是在当前对话或任务范围内有效。而且它的自主性也是有边界的，虽然在执行具体任务时不需要人工干预，但任务本身的定义和范围通常需要人来设定。

Agentic AI：协同作战的智能军团

Agentic AI就完全不是一个概念了。它不是一个Agent，而是由多个专业化的AI代理组成的协作系统。每个代理都有自己的专长和职责，通过相互沟通和协调来完成那些单个Agent无法胜任的复杂任务。

最典型的例子就是现在一些做科研助手的系统。当你要求它帮你写一份关于某个技术领域的深度研究报告时，系统内部实际上是多个代理在协同工作。可能有一个负责搜集最新论文的代理，有一个专门分析数据的代理，还有一个负责整合信息生成报告的代理，最后可能还有一个负责校验和优化的代理。

这些代理之间不是各自为政的，它们会通过某种协调机制来分工合作。比如搜集论文的代理找到相关资料后，会把信息传递给分析代理；分析代理处理完数据后，又会把结果交给报告生成代理。整个过程就像一个研究团队在协作完成项目。

Agentic AI的另一个重要特征是它具有持久化的记忆系统。不同的代理之间可以共享信息和上下文，而且这种记忆可以跨越不同的任务和会话。这意味着系统能够在处理复杂的长期项目时保持连贯性和一致性。

更有意思的是，Agentic AI具有动态任务分解的能力。面对一个复杂的开放式目标时，系统会自动分析这个目标，把它拆解成若干个子任务，然后分配给不同的专业代理去执行。这种能力让它能够处理那些事先没有明确定义流程的复杂问题。

一个具体的对比案例

为了让大家更直观地理解两者的区别，我们来看一个具体的场景。假设你要求系统"帮我分析一下我们公司在新能源汽车领域的投资机会"。

如果是AI Agent来处理，它可能会调用一些数据库和搜索引擎，给你找到一些相关的行业报告和数据，然后基于这些信息生成一个分析报告。整个过程是线性的，由一个智能体完成。

但如果是Agentic AI系统来处理，情况就完全不同了。系统内部可能会有一个协调代理首先分析这个需求，然后把任务分解成几个部分：市场现状分析、技术趋势研究、政策环境评估、竞争对手分析、投资风险评估等。接下来，不同的专业代理会同时开始工作。有的代理专门去搜集市场数据，有的去研究技术专利，有的去分析政策文件，有的去调研竞争对手情况。

这些代理在工作过程中还会相互沟通，比如市场分析代理发现某个细分领域特别有潜力，会通知技术研究代理重点关注这个领域的技术发展。最后，所有代理的工作成果会被整合成一份综合性的投资分析报告。

两种方式得到的结果在深度和全面性上可能会有很大差异。AI Agent更像是一个助手帮你做了初步的信息整理，而Agentic AI更像是一个专业的咨询团队为你提供了全方位的分析。

如何判断你遇到的是哪一种

在实际应用中，我们怎么判断某个系统是AI Agent还是Agentic AI呢？其实有几个比较明显的特征可以参考。

首先看系统的复杂程度。如果你发现这个系统能够自动把复杂的任务分解成多个子任务，并且能够处理那些没有标准流程的开放式问题，那它很可能是Agentic AI。相反，如果系统主要处理一些流程相对固定的任务，即使很智能，也更可能是AI Agent。

其次看系统的记忆能力。如果你发现系统能够记住之前对话中的信息，并且在后续的不同任务中都能利用这些信息，这通常是Agentic AI的特征。AI Agent的记忆通常是任务级别的，任务结束后就重置了。

还有一个判断标准是看系统的自我协调能力。如果你能感觉到系统内部好像有不同的"角色"在分工合作，比如有的负责搜集信息，有的负责分析，有的负责总结，那这很可能是Agentic AI。

两者各有适用场景

说到这里，可能有人会问，既然Agentic AI看起来更强大，是不是AI Agent就要被淘汰了？其实不是这样的。这两种模式各有各的适用场景，更多的是互补关系而不是替代关系。

对于那些流程相对固定、目标明确的任务，AI Agent可能更高效。比如客户服务、邮件分类、日程安排这类工作，用AI Agent就够了，既能解决问题，成本也相对较低。

但对于那些需要创新思维、多角度分析、长期规划的复杂工作，Agentic AI显然更有优势。比如科研项目、战略规划、复杂问题解决等，这些场景需要多方面的专业知识和协调配合。

从某种程度上说，AI Agent和Agentic AI代表了AI应用的两个不同阶段。AI Agent让我们看到了AI在特定任务上的专业能力，而Agentic AI则展示了AI在复杂协作和系统性思考方面的潜力。

现实中的应用实例

说了这么多理论，我们来看看现实中的一些例子。目前市面上大部分我们熟悉的AI产品，比如ChatGPT、Claude等，本质上还是AI Agent。虽然它们很智能，能够处理各种问题，但基本上还是单一智能体在工作。

而一些更复杂的系统，比如AutoGPT、MetaGPT这类框架，则更接近Agentic AI的概念。它们内部有多个角色分工，能够自动分解任务，在处理复杂项目时表现出明显的协作特征。

还有一些企业级的AI解决方案，比如用于供应链管理、智能制造的系统，往往也采用了Agentic AI的架构。因为这些场景涉及多个环节、多种专业知识，需要不同的智能代理来处理不同的子系统。

有趣的是，随着技术的发展，我们可能会看到越来越多的混合模式。一个系统在处理简单任务时表现得像AI Agent，但在面对复杂问题时又能够自动切换到Agentic AI模式，调动多个专业代理来协作解决。

看完这些，你是不是对AI Agent和Agentic AI有了更清晰的认识？下次再听到这两个概念的时候，应该就不会再混淆了吧。

本文转载自​​​​​芝士AI吃鱼​​，作者：芝士AI吃鱼