最近AI圈子里有兩個詞特別火：AI Agent 和 Agentic AI。乍一看好像就是一個詞的不同寫法，但實際上這兩者有著天壤之別。說實話，連我這個在AI領域摸爬滾打多年的人，在很長一段時間里也沒完全搞清楚它們的區別。

直到前不久讀了康奈爾大學剛發表的一篇重磅論文《AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges》，才算是徹底明白了。這種感覺就像是突然有人幫你把一團亂麻給理順了，瞬間豁然開朗。

如果非要用一個比喻來形容的話，AI Agent就像是一個能干的"單兵尖兵"，而Agentic AI則更像是一支配合默契的"特種部隊"。這個比喻可能聽起來有點簡單粗暴，但確實抓住了兩者的本質區別。

想象一下，當你需要執行一個相對簡單明確的任務時，派一個技能過硬的特種兵去就夠了。但如果是要執行一個復雜的多階段任務，那就需要一整個團隊，有負責偵察的、有負責突擊的、有負責支援的，大家分工協作才能完成。

AI Agent：專業的智能工具人

AI Agent說白了就是一個基于大語言模型的智能工具，專門用來自動化特定任務。它最大的特點就是"專而精"，在自己負責的領域內表現出色，但基本上是單兵作戰。

比如你現在用的很多客服機器人，本質上就是AI Agent。你問它訂單狀態，它會調用訂單系統的API幫你查詢；你問它退貨流程，它會根據預設的知識庫給你標準答案。整個過程中，就是這一個Agent在工作，雖然它可能會調用不同的工具和系統，但核心還是一個智能體在處理。

再比如現在很多智能日程助手，你跟它說"幫我安排下周和張總的會議"，它會自動查看雙方的日歷，找到合適的時間段，然后發送會議邀請。這種任務對AI Agent來說就很合適，因為流程相對固定，目標明確。

AI Agent的工作方式很像人類處理問題的基本模式：先感知環境和用戶輸入，然后基于內置的大語言模型進行思考和推理，最后采取相應的行動。這種"感知-思考-行動"的循環讓它能夠在特定領域內表現得相當智能。

但AI Agent也有明顯的局限性。它的記憶通常是短期的，基本上就是在當前對話或任務范圍內有效。而且它的自主性也是有邊界的，雖然在執行具體任務時不需要人工干預，但任務本身的定義和范圍通常需要人來設定。

Agentic AI：協同作戰的智能軍團

Agentic AI就完全不是一個概念了。它不是一個Agent，而是由多個專業化的AI代理組成的協作系統。每個代理都有自己的專長和職責，通過相互溝通和協調來完成那些單個Agent無法勝任的復雜任務。

最典型的例子就是現在一些做科研助手的系統。當你要求它幫你寫一份關于某個技術領域的深度研究報告時，系統內部實際上是多個代理在協同工作。可能有一個負責搜集最新論文的代理，有一個專門分析數據的代理，還有一個負責整合信息生成報告的代理，最后可能還有一個負責校驗和優化的代理。

這些代理之間不是各自為政的，它們會通過某種協調機制來分工合作。比如搜集論文的代理找到相關資料后，會把信息傳遞給分析代理；分析代理處理完數據后，又會把結果交給報告生成代理。整個過程就像一個研究團隊在協作完成項目。

Agentic AI的另一個重要特征是它具有持久化的記憶系統。不同的代理之間可以共享信息和上下文，而且這種記憶可以跨越不同的任務和會話。這意味著系統能夠在處理復雜的長期項目時保持連貫性和一致性。

更有意思的是，Agentic AI具有動態任務分解的能力。面對一個復雜的開放式目標時，系統會自動分析這個目標，把它拆解成若干個子任務，然后分配給不同的專業代理去執行。這種能力讓它能夠處理那些事先沒有明確定義流程的復雜問題。

一個具體的對比案例

為了讓大家更直觀地理解兩者的區別，我們來看一個具體的場景。假設你要求系統"幫我分析一下我們公司在新能源汽車領域的投資機會"。

如果是AI Agent來處理，它可能會調用一些數據庫和搜索引擎，給你找到一些相關的行業報告和數據，然后基于這些信息生成一個分析報告。整個過程是線性的，由一個智能體完成。

但如果是Agentic AI系統來處理，情況就完全不同了。系統內部可能會有一個協調代理首先分析這個需求，然后把任務分解成幾個部分：市場現狀分析、技術趨勢研究、政策環境評估、競爭對手分析、投資風險評估等。接下來，不同的專業代理會同時開始工作。有的代理專門去搜集市場數據，有的去研究技術專利，有的去分析政策文件，有的去調研競爭對手情況。

這些代理在工作過程中還會相互溝通，比如市場分析代理發現某個細分領域特別有潛力，會通知技術研究代理重點關注這個領域的技術發展。最后，所有代理的工作成果會被整合成一份綜合性的投資分析報告。

兩種方式得到的結果在深度和全面性上可能會有很大差異。AI Agent更像是一個助手幫你做了初步的信息整理，而Agentic AI更像是一個專業的咨詢團隊為你提供了全方位的分析。

如何判斷你遇到的是哪一種

在實際應用中，我們怎么判斷某個系統是AI Agent還是Agentic AI呢？其實有幾個比較明顯的特征可以參考。

首先看系統的復雜程度。如果你發現這個系統能夠自動把復雜的任務分解成多個子任務，并且能夠處理那些沒有標準流程的開放式問題，那它很可能是Agentic AI。相反，如果系統主要處理一些流程相對固定的任務，即使很智能，也更可能是AI Agent。

其次看系統的記憶能力。如果你發現系統能夠記住之前對話中的信息，并且在后續的不同任務中都能利用這些信息，這通常是Agentic AI的特征。AI Agent的記憶通常是任務級別的，任務結束后就重置了。

還有一個判斷標準是看系統的自我協調能力。如果你能感覺到系統內部好像有不同的"角色"在分工合作，比如有的負責搜集信息，有的負責分析，有的負責總結，那這很可能是Agentic AI。

兩者各有適用場景

說到這里，可能有人會問，既然Agentic AI看起來更強大，是不是AI Agent就要被淘汰了？其實不是這樣的。這兩種模式各有各的適用場景，更多的是互補關系而不是替代關系。

對于那些流程相對固定、目標明確的任務，AI Agent可能更高效。比如客戶服務、郵件分類、日程安排這類工作，用AI Agent就夠了，既能解決問題，成本也相對較低。

但對于那些需要創新思維、多角度分析、長期規劃的復雜工作，Agentic AI顯然更有優勢。比如科研項目、戰略規劃、復雜問題解決等，這些場景需要多方面的專業知識和協調配合。

從某種程度上說，AI Agent和Agentic AI代表了AI應用的兩個不同階段。AI Agent讓我們看到了AI在特定任務上的專業能力，而Agentic AI則展示了AI在復雜協作和系統性思考方面的潛力。

現實中的應用實例

說了這么多理論，我們來看看現實中的一些例子。目前市面上大部分我們熟悉的AI產品，比如ChatGPT、Claude等，本質上還是AI Agent。雖然它們很智能，能夠處理各種問題，但基本上還是單一智能體在工作。

而一些更復雜的系統，比如AutoGPT、MetaGPT這類框架，則更接近Agentic AI的概念。它們內部有多個角色分工，能夠自動分解任務，在處理復雜項目時表現出明顯的協作特征。

還有一些企業級的AI解決方案，比如用于供應鏈管理、智能制造的系統，往往也采用了Agentic AI的架構。因為這些場景涉及多個環節、多種專業知識，需要不同的智能代理來處理不同的子系統。

有趣的是，隨著技術的發展，我們可能會看到越來越多的混合模式。一個系統在處理簡單任務時表現得像AI Agent，但在面對復雜問題時又能夠自動切換到Agentic AI模式，調動多個專業代理來協作解決。

看完這些，你是不是對AI Agent和Agentic AI有了更清晰的認識？下次再聽到這兩個概念的時候，應該就不會再混淆了吧。

本文轉載自?????芝士AI吃魚??，作者：芝士AI吃魚