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AI Agents 与 Agentic AI：技术差异深度剖析及应用前景

发布日期：2025-03-18 04:55:22 浏览次数： 1582 来源：Halo咯咯

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概述

在当今科技飞速发展的时代，人工智能早已告别简单的规则系统，摇身一变成为能处理复杂任务的智能强者。在这一变革浪潮中，“AI Agents” 和 “Agentic AI” 这两个术语频繁闯入我们的视野。尽管乍看之下，它们似乎差不多，但实际上，它们代表着构建智能系统的不同路径。今天，就让我们一起深入探究 AI Agents 和 Agentic AI 之间的差异，从定义、架构，到现实应用，以及它们在多智能体系统和人机协作中的角色，全方位解锁其中奥秘。

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基础概念

AI Agents 是什么？

简单来说，AI Agent 是一种能自主运行的软件实体，它会像人一样感知周围环境，做出决策，再采取行动来达成特定目标。它的工作模式遵循一个 “感知→决策→行动” 的循环：先通过传感器或数据流收集信息，接着利用基于规则或通过学习获得的决策逻辑处理这些信息，最后通过执行器或应用程序接口输出行动。生活中，为我们提供客户支持的聊天机器人，还有能解读传感器数据并在道路上自如行驶的自动驾驶汽车，都是 AI Agent 的典型代表。这些智能体通常有特定的任务范围，由人类设定高层次目标，然后它们在这个范围内自行决定最佳行动方案。

Agentic AI 又有何不同？

Agentic AI 代表着一种更新颖的范式，这类人工智能系统自主性和适应性更强。它能自主规划、执行多步骤任务，还能持续从反馈中学习。与传统 AI Agent 不同，传统 AI Agent 常常遵循预先设定的固定策略，而 Agentic AI 系统可以把复杂目标拆分成子任务，调用外部工具，并且实时调整策略。比如说，要是给 Agentic AI 下达一个 “创建一个网站” 的任务，它可能会自己生成代码、设计图形、进行测试，甚至完成网站部署，整个过程几乎不需要人类过多插手。可以这么讲，每一个 Agentic AI 都属于 AI Agent，但不是所有 AI Agent 都具备 Agentic AI 那种充满活力、目标驱动的行为。

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关键技术差异

自主性与目标执行

传统 AI Agent 的自主程度参差不齐，很多只能在狭窄、预先设定好的范围内工作，遇到复杂决策就得依赖人类输入。而 Agentic AI 突破了这一局限，强调高度自主性。它能解读高层次目标，并设计出一系列行动来实现目标。与简单的一步式响应不同，Agentic AI 会根据新收集的数据和反馈，不断对决策进行调整和优化，实时更新计划。

适应性与学习能力

不少 AI Agent 采用先离线训练、再静态部署的两阶段训练方式。有些智能体可能会随着时间推移，利用强化学习更新策略，但这种学习往往和实时操作是分开的。相反，Agentic AI 系统天生适应性强，它融入了持续学习循环，能利用环境反馈实时调整策略。这种动态学习能力让 Agentic AI 能够应对各种意外变化，并且在无需重新训练的情况下持续进步。

决策与推理方式

传统 AI Agent 一般依赖固定的决策策略，或者从输入到行动的简单一步式映射，很多时候缺乏能解释其行动合理性的明确推理过程。而 Agentic AI 系统采用了先进的推理技术，比如思维链规划。它能生成内部推理过程，把复杂任务拆解成可管理的子任务，评估潜在策略，从而选出最佳行动方案。这种迭代的、多步骤推理方法，让 Agentic AI 在处理复杂、全新问题时，展现出简单智能体所没有的灵活性。

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架构与底层技术

AI Agent 架构

AI Agent 的核心是由感知、决策和行动构成的循环，其架构通常是模块化的：

感知模块：负责通过传感器或数据输入接口收集信息。
决策模块：堪称智能体的 “大脑”，运用基于规则的系统、决策树或通过学习得到的策略，处理输入信息。
执行模块：即负责在环境中执行行动的组件或应用程序接口。

许多 AI Agent 是利用支持强化学习或基于规则决策的框架设计的。比如在机器人领域，智能体可能会整合摄像头或激光雷达的传感器数据，通过神经网络处理后，再控制电机运转。

Agentic AI 架构

Agentic AI 在基本智能体架构基础上，融入了多个先进组件：

认知协调器：通常是先进的语言模型，用来解释目标、对任务进行推理，并规划行动步骤。
动态工具使用：智能体可以自主调用数据库、搜索引擎、代码解释器等外部工具或应用程序接口，辅助解决问题。
记忆与上下文模块：与简单智能体不同，Agentic 系统会留存之前交互的记忆，方便参考过去的数据，在长期任务中保持一致性。
规划与元推理模块：Agentic AI 能生成多步骤计划，并在情况变化时实时调整，常用思维链推理衍生技术。
多智能体协调模块：部分 Agentic 系统可生成或协调其他专门的子智能体，以此分解任务，提升效率。

开发人员正借助 LangChain 和 Semantic Kernel 等框架，构建这些先进系统，融合大型语言模型、强化学习和工具集成的优势。

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应用场景

机器人与自动驾驶车辆

在机器人领域，传统 AI Agent 体现在机器人吸尘器、仓库机器人这类系统中，它们按预定义规则导航和执行任务。而 Agentic AI 系统让机器人技术更上一层楼，使机器人能实时适应变化的环境。就拿自动驾驶汽车来说，它不仅能遵守交通规则，还能根据路况调整行驶方式，遇到意外障碍物时重新规划路线，甚至和其他车辆协作，这种自主性和适应性就是 Agentic AI 的有力体现。

金融与交易

在金融领域，AI Agent 被用于算法交易，交易机器人根据市场数据中的预定信号或模式执行交易。而 Agentic AI 交易系统能依据实时新闻、经济指标，甚至社交媒体情绪自主调整策略。通过持续学习和适应，Agentic 交易智能体在投资组合管理和风险评估上，比传统交易智能体更具动态性和灵活性。

医疗保健

医疗保健领域的传统 AI Agent 有处理患者咨询、监测生命体征的虚拟助手。Agentic AI 系统则有望彻底改变个性化医疗。比如，Agentic 医疗保健 AI 能持续监测可穿戴设备的健康数据，管理患者治疗计划，调整药物剂量，安排检查，一旦检测到异常，还能及时提醒医疗人员。这类系统不仅能自动化日常任务，还能从患者数据中学习，提供更个性化的护理服务。

软件开发与 IT 运维

在软件开发中，像 GitHub Copilot 这样的 AI Agent 编码助手可提供实时代码建议。而 Agentic AI 更厉害，能从高层次规格说明中自主生成整个代码库，调试问题，完成应用程序部署。在 IT 运维方面，Agentic AI 智能体能监测系统指标，检测异常，自动启动纠正措施，比如扩展资源或回滚有问题的部署，大大提高了系统的可靠性，减少了停机时间。

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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，多个 AI Agent 协同合作，各自承担特定角色，共同解决复杂任务。传统多智能体系统角色和通信协议固定，与之不同，Agentic AI 系统能动态生成并协调多个子智能体，每个子智能体负责处理更大任务的一部分。这种动态编排让问题解决方式更灵活、响应更迅速、扩展性更强，使其能在复杂环境中快速适应。

人机协作

传统上，AI Agent 被看作按指令执行任务的工具。而 Agentic AI 把自己定位成能自主决策，同时又在人类监督下的协作伙伴。例如在商业环境中，Agentic AI 能处理调度、数据分析和报告等日常运营任务，让人类主管得以专注于战略决策。AI 解释推理过程、根据反馈调整的能力，进一步增强了协作环境中的信任和可用性。

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总结

虽说 AI Agents 和 Agentic AI 都围绕自主系统这一核心概念，但它们的差异十分明显。AI Agents 通常在固定范围内执行预定义任务，实时学习和多步骤推理能力有限。而 Agentic AI 专为高度自主性、适应性和复杂问题解决而设计，凭借融入动态工具使用、记忆和先进推理的架构，Agentic AI 系统有潜力彻底革新自动驾驶、金融、医疗保健、软件开发等众多行业。随着技术持续发展，相信 Agentic AI 还会给我们带来更多意想不到的惊喜变革。