AI Agents vs Agentic AI：有何区别？为何如此重要？

架构精进之路

发布于 2025-06-10 04:45:30

47800

代码可运行

文章被收录于专栏：架构精进之路架构精进之路

运行总次数：0

代码可运行

架构精进之路

一线架构师，致力于汇聚高可用架构、大数据、分布式架构、人工智能等架构的学习分享、深度剖析、实战案例与前瞻思考。坚持分享接地气儿的架构技术干货文章！

158篇原创内容

公众号

AI 内容学习，持续更新，欢迎关注~

如果你最近一直在关注 AI，你可能听说过 “AI Agents” 和 “Agentic AI” 这两个术语。虽然它们听起来像是高深的科技术语，但实际上指的是两种不同类型的人工智能，它们都对我们的世界产生了巨大的影响。

它们究竟是什么？它们之间有何不同？更重要的是，我们为什么要关注它们？

让我们带着以上问题，来探索 AI Agents 和 Agentic AI 的差异、实际应用和未来。

一、什么是 AI Agents 和 Agentic AI？

在深入讨论细节之前，让我们先从基础知识开始。

什么是 Agentic AI？

从本质上讲，Agentic AI 是一种以自主性为核心的 AI。这意味着它可以做出决策、采取行动，甚至自主学习以实现特定目标。它就像一个虚拟助手，能够思考、推理，并适应不断变化的环境，而无需持续的指令。Agentic AI 的运作分为四个关键阶段：

感知：它从周围的世界收集数据。
推理：它处理这些数据以了解正在发生的事情。
行动：它根据其理解决定做什么。
学习：随着时间的推移，它会不断改进和适应，从反馈和经验中学习。

这使得 Agentic AI 高度自主，能够处理需要推理、解决问题和适应新情况的复杂任务。

什么是 AI Agent？

另一方面，AI Agent 通常是为了执行特定任务而设计的。它们旨在帮助您完成某些任务，例如回答问题、组织日历，甚至管理电子邮件收件箱。AI Agent 擅长自动执行简单、重复的任务，但不具备 Agentic AI 所具备的自主性或决策能力。您可以将它们视为虚拟助手，它们会完全按照您的指令执行，无需自行思考。

有何不同？

事情变得有趣起来。尽管AI Agents和Agentic AI都由人工智能驱动，但它们的运作方式却截然不同。

二、在现实世界中我们在哪里可以看到这些？

Agentic AI 和 AI Agents 都已开始出现在各个行业中，并且其应用正在快速增长。

Agentic AI 的实际应用

自动驾驶汽车：Agentic AI 最激动人心的应用之一是自动驾驶汽车。这些 AI 系统能够感知周围环境，做出驾驶决策，并从每一次驾驶中学习。随着时间的推移，它们能够更好地导航和应对道路上的新挑战。例如，特斯拉的全自动驾驶系统就是 Agentic AI 的一个例子，它能够不断从驾驶环境中学习并调整自身行为，以提高安全性和效率。
供应链管理：Agentic AI 也在帮助企业优化其供应链。通过自主管理库存、预测需求并实时调整配送路线，AI 可以确保更顺畅、更高效的运营。亚马逊的AI 仓库机器人就是一个例子——这些机器人能够在复杂的环境中导航，适应不同的条件，并在仓库内自主移动货物。
网络安全：在网络安全领域，Agentic AI 可以通过分析网络活动并自动响应潜在漏洞来检测威胁和漏洞。人工智能网络安全公司 Darktrace使用 Agentic AI 实时自主检测、响应和学习潜在的网络威胁。
医疗保健：人工智能在医疗保健领域也发挥着重要作用。Agentic AI 可以协助诊断、提供治疗建议和患者护理管理。它可以分析医疗数据，识别模式，并帮助医生做出更明智的决策。例如，IBM 的 Watson Health使用人工智能分析海量医疗保健数据，从新信息中学习，从而提供洞见，帮助医生和医疗保健专业人员。

AI Agent 的实际应用

客户支持 AI Agent 最常见的用途之一是客户服务。聊天机器人可以回答问题、解决问题并指导客户完成所有流程——所有这些都无需人工干预。 Zendesk 的 AI 聊天机器人可以帮助企业快速高效地响应客户查询，充当 AI Agents 处理常见问题，从而解放人工客服人员，使其专注于更复杂的任务。
个人助理 如果您使用 Siri 或 Google Assistant 等语音助手，您可能每天都会与 AI Agents 互动。它们可以帮助您设置提醒、查看天气或播放您喜欢的音乐——这些任务虽然实用，但不需要太多决策。这些 AI Agents 依赖于预定义的命令，并且非常擅长处理简单、重复的任务。
电子邮件管理 AI Agents 也非常适合管理您的收件箱。它们可以对电子邮件进行分类，标记重要邮件，甚至提供智能回复以节省您的时间。Google的 Gmail 智能撰写功能就是 AI Agents 的绝佳范例，它通过根据上下文建议短语来帮助用户更快地回复电子邮件。
生产力工具类似 GitHub Copilot 这样的工具属于人工智能智能体，它们通过提供代码建议和协助调试，帮助软件开发人员。这就好比多了一双时刻准备提供帮助的眼睛。该人工智能智能体通过实时给出代码建议，提高了开发人员的工作效率，让他们能够将精力集中在工作中更具创造性的方面。

三、展望未来：Agentic AI 和 AI Agents 的下一步是什么？

优势

行业变革：Agentic AI 和 AI Agent 正在改变行业。无论是让自动驾驶汽车成为现实，还是实现客户服务自动化，AI 都在让一切变得更高效、更具成本效益。
更好的决策：Agentic AI 有潜力处理大量数据、识别模式并做出比人类更准确的决策。
个性化：在金融等行业，人工智能可以提供高度个性化的服务——根据实时数据和预测调整财务建议或投资策略。

风险与挑战

工作岗位流失：随着人工智能接管越来越多的工作，人们担心客户服务、驾驶甚至医疗保健等领域的失业。但人工智能也有可能创造新的就业岗位和机会。
伦理与问责：随着人工智能系统日益自主，问责问题也随之而来。如果一个代理型人工智能犯了错误，谁来负责？这些系统应该有多透明？
数据隐私：随着越来越多的人工智能系统处理敏感数据，隐私问题日益凸显。企业将如何保护用户数据？目前有哪些保障措施？

随着人工智能的不断发展，AI Agents 和 Agentic AI 之间的界限可能会进一步模糊。这些技术相互补充的潜力巨大——想象一下，一个能够像 Agentic AI 一样学习和适应的 AI Agents，能够提供更强大的自动化任务和决策能力。

四、最后的想法

AI Agents 和 Agentic AI 都在以不同的方式改变世界。AI Agents 擅长自动执行重复性任务和处理特定操作，而 Agentic AI 则通过决策、从经验中学习以及解决复杂问题来突破 AI 的极限。两者都是塑造未来科技和我们生活方式的宝贵工具。