01、概述

在當今科技飛速發展的時代，人工智能早已告別簡單的規則系統，搖身一變成為能處理復雜任務的智能強者。在這一變革浪潮中，“AI Agents” 和 “Agentic AI” 這兩個術語頻繁闖入我們的視野。盡管乍看之下，它們似乎差不多，但實際上，它們代表著構建智能系統的不同路徑。今天，就讓我們一起深入探究 AI Agents 和 Agentic AI 之間的差異，從定義、架構，到現實應用，以及它們在多智能體系統和人機協作中的角色，全方位解鎖其中奧秘。

02、基礎概念

AI Agents 是什么？

簡單來說，AI Agent 是一種能自主運行的軟件實體，它會像人一樣感知周圍環境，做出決策，再采取行動來達成特定目標。它的工作模式遵循一個 “感知→決策→行動” 的循環：先通過傳感器或數據流收集信息，接著利用基于規則或通過學習獲得的決策邏輯處理這些信息，最后通過執行器或應用程序接口輸出行動。生活中，為我們提供客戶支持的聊天機器人，還有能解讀傳感器數據并在道路上自如行駛的自動駕駛汽車，都是 AI Agent 的典型代表。這些智能體通常有特定的任務范圍，由人類設定高層次目標，然后它們在這個范圍內自行決定最佳行動方案。

Agentic AI 又有何不同？

Agentic AI 代表著一種更新穎的范式，這類人工智能系統自主性和適應性更強。它能自主規劃、執行多步驟任務，還能持續從反饋中學習。與傳統 AI Agent 不同，傳統 AI Agent 常常遵循預先設定的固定策略，而 Agentic AI 系統可以把復雜目標拆分成子任務，調用外部工具，并且實時調整策略。比如說，要是給 Agentic AI 下達一個 “創建一個網站” 的任務，它可能會自己生成代碼、設計圖形、進行測試，甚至完成網站部署，整個過程幾乎不需要人類過多插手。可以這么講，每一個 Agentic AI 都屬于 AI Agent，但不是所有 AI Agent 都具備 Agentic AI 那種充滿活力、目標驅動的行為。

03、關鍵技術差異

自主性與目標執行

傳統 AI Agent 的自主程度參差不齊，很多只能在狹窄、預先設定好的范圍內工作，遇到復雜決策就得依賴人類輸入。而 Agentic AI 突破了這一局限，強調高度自主性。它能解讀高層次目標，并設計出一系列行動來實現目標。與簡單的一步式響應不同，Agentic AI 會根據新收集的數據和反饋，不斷對決策進行調整和優化，實時更新計劃。

適應性與學習能力

不少 AI Agent 采用先離線訓練、再靜態部署的兩階段訓練方式。有些智能體可能會隨著時間推移，利用強化學習更新策略，但這種學習往往和實時操作是分開的。相反，Agentic AI 系統天生適應性強，它融入了持續學習循環，能利用環境反饋實時調整策略。這種動態學習能力讓 Agentic AI 能夠應對各種意外變化，并且在無需重新訓練的情況下持續進步。

決策與推理方式

傳統 AI Agent 一般依賴固定的決策策略，或者從輸入到行動的簡單一步式映射，很多時候缺乏能解釋其行動合理性的明確推理過程。而 Agentic AI 系統采用了先進的推理技術，比如思維鏈規劃。它能生成內部推理過程，把復雜任務拆解成可管理的子任務，評估潛在策略，從而選出最佳行動方案。這種迭代的、多步驟推理方法，讓 Agentic AI 在處理復雜、全新問題時，展現出簡單智能體所沒有的靈活性。

04、架構與底層技術

AI Agent 架構

AI Agent 的核心是由感知、決策和行動構成的循環，其架構通常是模塊化的：

• 感知模塊：負責通過傳感器或數據輸入接口收集信息。
• 決策模塊：堪稱智能體的 “大腦”，運用基于規則的系統、決策樹或通過學習得到的策略，處理輸入信息。
• 執行模塊：即負責在環境中執行行動的組件或應用程序接口。

許多 AI Agent 是利用支持強化學習或基于規則決策的框架設計的。比如在機器人領域，智能體可能會整合攝像頭或激光雷達的傳感器數據，通過神經網絡處理后，再控制電機運轉。

Agentic AI 架構

Agentic AI 在基本智能體架構基礎上，融入了多個先進組件：

• 認知協調器：通常是先進的語言模型，用來解釋目標、對任務進行推理，并規劃行動步驟。
• 動態工具使用：智能體可以自主調用數據庫、搜索引擎、代碼解釋器等外部工具或應用程序接口，輔助解決問題。
• 記憶與上下文模塊：與簡單智能體不同，Agentic 系統會留存之前交互的記憶，方便參考過去的數據，在長期任務中保持一致性。
• 規劃與元推理模塊：Agentic AI 能生成多步驟計劃，并在情況變化時實時調整，常用思維鏈推理衍生技術。
• 多智能體協調模塊：部分 Agentic 系統可生成或協調其他專門的子智能體，以此分解任務，提升效率。

開發人員正借助 LangChain 和 Semantic Kernel 等框架，構建這些先進系統，融合大型語言模型、強化學習和工具集成的優勢。

05、應用場景

機器人與自動駕駛車輛

在機器人領域，傳統 AI Agent 體現在機器人吸塵器、倉庫機器人這類系統中，它們按預定義規則導航和執行任務。而 Agentic AI 系統讓機器人技術更上一層樓，使機器人能實時適應變化的環境。就拿自動駕駛汽車來說，它不僅能遵守交通規則，還能根據路況調整行駛方式，遇到意外障礙物時重新規劃路線，甚至和其他車輛協作，這種自主性和適應性就是 Agentic AI 的有力體現。

金融與交易

在金融領域，AI Agent 被用于算法交易，交易機器人根據市場數據中的預定信號或模式執行交易。而 Agentic AI 交易系統能依據實時新聞、經濟指標，甚至社交媒體情緒自主調整策略。通過持續學習和適應，Agentic 交易智能體在投資組合管理和風險評估上，比傳統交易智能體更具動態性和靈活性。

醫療保健

醫療保健領域的傳統 AI Agent 有處理患者咨詢、監測生命體征的虛擬助手。Agentic AI 系統則有望徹底改變個性化醫療。比如，Agentic 醫療保健 AI 能持續監測可穿戴設備的健康數據，管理患者治療計劃，調整藥物劑量，安排檢查，一旦檢測到異常，還能及時提醒醫療人員。這類系統不僅能自動化日常任務，還能從患者數據中學習，提供更個性化的護理服務。

軟件開發與 IT 運維

在軟件開發中，像 GitHub Copilot 這樣的 AI Agent 編碼助手可提供實時代碼建議。而 Agentic AI 更厲害，能從高層次規格說明中自主生成整個代碼庫，調試問題，完成應用程序部署。在 IT 運維方面，Agentic AI 智能體能監測系統指標，檢測異常，自動啟動糾正措施，比如擴展資源或回滾有問題的部署，大大提高了系統的可靠性，減少了停機時間。

06、多智能體系統和人機協作

多智能體系統

在多智能體系統中，多個 AI Agent 協同合作，各自承擔特定角色，共同解決復雜任務。傳統多智能體系統角色和通信協議固定，與之不同，Agentic AI 系統能動態生成并協調多個子智能體，每個子智能體負責處理更大任務的一部分。這種動態編排讓問題解決方式更靈活、響應更迅速、擴展性更強，使其能在復雜環境中快速適應。

人機協作

傳統上，AI Agent 被看作按指令執行任務的工具。而 Agentic AI 把自己定位成能自主決策，同時又在人類監督下的協作伙伴。例如在商業環境中，Agentic AI 能處理調度、數據分析和報告等日常運營任務，讓人類主管得以專注于戰略決策。AI 解釋推理過程、根據反饋調整的能力，進一步增強了協作環境中的信任和可用性。

07、總結

雖說 AI Agents 和 Agentic AI 都圍繞自主系統這一核心概念，但它們的差異十分明顯。AI Agents 通常在固定范圍內執行預定義任務，實時學習和多步驟推理能力有限。而 Agentic AI 專為高度自主性、適應性和復雜問題解決而設計，憑借融入動態工具使用、記憶和先進推理的架構，Agentic AI 系統有潛力徹底革新自動駕駛、金融、醫療保健、軟件開發等眾多行業。隨著技術持續發展，相信 Agentic AI 還會給我們帶來更多意想不到的驚喜變革。

本文轉載自公眾號Halo咯咯    作者：基咯咯

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