人工智能的未來——AI Agent和Agentic AI的區別與聯系 原創
“ 科學的本質就是懷疑一切 ”
前幾天有一個評論問我AI Agent和Agentic AI是否一樣，有什么區別；當時看到這個問題就有點蒙，AI Agent我知道，但Agentic AI是什么，這個詞還是第一次聽說。
所以這幾天就趁著摸魚時間看了一下AI Agent和Agentic AI的區別，也在這里簡單記錄一下，可能理解的并不是很準確，但就當自己的學習記錄吧。
AI Agent和Agentic AI的區別與聯系
說實話剛開始看到Agentic AI 還是挺蒙的，這玩意和AI Agent是如此的相像，然后經過這兩天查資料看文章，發現這個概念是一個叫吳恩達的教授提出來的；基本意思就是說Agentic AI是人工智能未來的樣子，目前的人工智能存在一個很大的問題就是，它不具備自主思考和獨立解決問題的能力；而且即使所謂的AI Agent也只能根據不同的應用場景設計不同功能的Agent，而無法直接做到讓人工智能像一個真正的人類一樣進行思考和解決問題。
我們都知道，目前的大模型是基于仿生學概念，通過神經網絡模型，模仿人類大腦運作的原理，使用數學模型實現的一種基于概率和多種學科的研究成果而實現的一個偽智能，也就是說現在的大模型并不是真正的智能體，它離真正的人工智能還有很遠的路要走。但以目前的技術來說，它仍然是一種最有可能實現人工智能的方法。
如果從人工智能的根本目的出發，人工智能的目的就是通過一種技術或方法來實現一個真正具備獨立思考和解決問題能力的系統。而怎么讓人工智能具備人類的智能，就是人工智能需要解決的根本問題。
而Agentic AI就屬于一種實現具備獨立思考和解決問題能力的人工智能的方法論或者說目標。
雖然說Agentic AI是一個新的概念，但它更多的是對AI Agent進行更加高級的抽象；也就是讓一個解決某個問題的Agent能夠變得通用，能夠讓它解決更多的問題。
技術的發展是一個不斷摸索的過程，特別是在這些新興領域，更是一個摸著石頭過河的過程；Agentic AI概念的提出，或許能在以后證明它是正確的，當然也可能會被證明是錯誤的；但它都是人類探索人工智能實現的一個想法和思考。
所以，現在來回答這個問題，Agentic AI是什么？
Agentic AI是人工智能領域的一個探索，是實現真正的人工智能的一種設想，也是一種理念；但概念畢竟只是一個概念，到底怎么實現Agentic AI仍然是所有對人工智能感興趣的從業者需要考慮的問題。
而AI Agent是目前能夠被證明的，一種讓大模型具備初步獨立思考能力的一種方法論，并且也已經有了具體的實現方式，也就是有了具體的落地場景。
或許在將來，Agentic AI會通過別的方式被實現，也有可能會通過AI Agent的方式來實現Agentic AI。
所以，Agentic AI是一個目標；而AI Agent是一種具體的落地方案。
下面是chatGPT回答的關于Agentic AI和AI Agent的區別，感覺說的還是挺對的。
最后，任何天上飛的理念，都要有落地的實現，與君共勉。
Agentic AI 和 AI Agent 是相關但有不同側重點的概念，以下是它們的主要區別：
定義與側重點
特性 | Agentic AI | AI Agent |
定義 | Agentic AI 描述的是人工智能具備自主性的能力和行為。 | AI Agent 是一種具體的實現形式，指的是一個用于執行特定任務的人工智能代理。 |
焦點 | 關注的是能力和特性，如自主決策、目標導向性和適應性。 | 關注的是實體形式，通常是實現某種任務的代理實例。 |
作用范圍 | 是一種更廣泛的能力框架，可以用于多種場景和任務類型。 | 是一個具體的“工具”或“角色”，為完成特定任務而創建。 |
核心功能
Agentic AI
- 更像一種描述能力的概念，強調 AI 系統能夠自主規劃、決策和執行任務。
- 關鍵特性：
a.自主性：無需持續干預即可完成任務。
b.適應性：能應對復雜環境，調整行為。
c.目標導向性：主動實現復雜目標。
AI Agent
- 是 Agentic AI 的一種具體實現，它是一個獨立的程序實體，專注于完成明確的任務。
- 關鍵特性：
a.任務驅動：專注于預定義的任務。
b.環境交互：與用戶或系統實時交互。
c.模塊化設計：通常是一個更小的、單獨部署的組件。
實際應用場景
Agentic AI
廣義框架，適用于復雜系統：
- 自動駕駛系統：處理全局規劃和實時變化的交通狀況。
- 智能金融分析：動態分析市場數據，自主調整投資策略。
- 火星探測機器人：在長延遲通訊下自主探索和決策。
AI Agent
具體的智能實體，通常功能單一：
- 聊天機器人：回答用戶問題。
- 語音助手：處理特定語音指令（如查詢天氣）。
- 游戲 AI：在游戲中作為對手角色進行交互。
技術實現與區別
特性 | Agentic AI | AI Agent |
實現難度 | 需要復雜的算法設計，包括長期記憶、學習和推理能力。 | 以較小的范圍實現，可以使用有限規則或策略完成任務。 |
場景復雜性 | 應用于動態、多任務和長期環境。 | 更適用于特定、短期的明確任務。 |
核心技術 | 通常包括強化學習、自然語言處理、規劃算法等。 | 使用簡單的模型或規則，可能包括監督學習或邏輯規則。 |
關系
- Agentic AI 是一種更廣泛的能力描述，而 AI Agent 是實現這種能力的一個實體。
- Agentic AI 可以驅動多個 AI Agent 工作。
- AI Agent 不一定是 Agentic AI：
- 一個簡單的聊天機器人可以是 AI Agent，但它可能沒有 Agentic AI 的自主性或適應性。
- Agentic AI 可以構建 AI Agent：
- 具備 Agentic AI 的系統可以生成多個子代理來完成特定任務。
總結
- Agentic AI：更傾向于描述人工智能的能力，專注于其自主性、適應性和目標導向行為。
- AI Agent：是 Agentic AI 的一種應用形式，表現為具有具體功能的代理。
可以理解為，Agentic AI 是一項高級能力，而 AI Agent 是利用這種能力執行任務的具體體現。
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本文轉載自公眾號AI探索時代 作者：DFires
