人工智能的未来——AI Agent和Agentic AI的区别与联系_agentic ai 和智能体的区别-优快云博客

前言

“ 科学的本质就是怀疑一切 ”

前几天有一个评论问我AI Agent和Agentic AI是否一样，有什么区别；当时看到这个问题就有点蒙，AI Agent我知道，但Agentic AI是什么，这个词还是第一次听说。

所以这几天就趁着摸鱼时间看了一下AI Agent和Agentic AI的区别，也在这里简单记录一下，可能理解的并不是很准确，但就当自己的学习记录吧。

AI Agent和Agentic AI的区别与联系

说实话刚开始看到Agentic AI 还是挺蒙的，这玩意和AI Agent是如此的相像，然后经过这两天查资料看文章，发现这个概念是一个叫吴恩达的教授提出来的；基本意思就是说Agentic AI是人工智能未来的样子，目前的人工智能存在一个很大的问题就是，它不具备自主思考和独立解决问题的能力；而且即使所谓的AI Agent也只能根据不同的应用场景设计不同功能的Agent，而无法直接做到让人工智能像一个真正的人类一样进行思考和解决问题。

我们都知道，目前的大模型是基于仿生学概念，通过神经网络模型，模仿人类大脑运作的原理，使用数学模型实现的一种基于概率和多种学科的研究成果而实现的一个伪智能，也就是说现在的大模型并不是真正的智能体，它离真正的人工智能还有很远的路要走。但以目前的技术来说，它仍然是一种最有可能实现人工智能的方法。

如果从人工智能的根本目的出发，人工智能的目的就是通过一种技术或方法来实现一个真正具备独立思考和解决问题能力的系统。而怎么让人工智能具备人类的智能，就是人工智能需要解决的根本问题。

而Agentic AI就属于一种实现具备独立思考和解决问题能力的人工智能的方法论或者说目标。

虽然说Agentic AI是一个新的概念，但它更多的是对AI Agent进行更加高级的抽象；也就是让一个解决某个问题的Agent能够变得通用，能够让它解决更多的问题。

技术的发展是一个不断摸索的过程，特别是在这些新兴领域，更是一个摸着石头过河的过程；Agentic AI概念的提出，或许能在以后证明它是正确的，当然也可能会被证明是错误的；但它都是人类探索人工智能实现的一个想法和思考。

所以，现在来回答这个问题，Agentic AI是什么？

Agentic AI是人工智能领域的一个探索，是实现真正的人工智能的一种设想，也是一种理念；但概念毕竟只是一个概念，到底怎么实现Agentic AI仍然是所有对人工智能感兴趣的从业者需要考虑的问题。

而AI Agent是目前能够被证明的，一种让大模型具备初步独立思考能力的一种方法论，并且也已经有了具体的实现方式，也就是有了具体的落地场景。

或许在将来，Agentic AI会通过别的方式被实现，也有可能会通过AI Agent的方式来实现Agentic AI。

所以，Agentic AI是一个目标；而AI Agent是一种具体的落地方案。

下面是chatGPT回答的关于Agentic AI和AI Agent的区别，感觉说的还是挺对的。

最后，任何天上飞的理念，都要有落地的实现，与君共勉。

Agentic AI 和 AI Agent 是相关但有不同侧重点的概念，以下是它们的主要区别：

定义与侧重点

特性	Agentic AI	AI Agent
定义	Agentic AI 描述的是人工智能具备自主性的能力和行为。	AI Agent 是一种具体的实现形式，指的是一个用于执行特定任务的人工智能代理。
焦点	关注的是能力和特性，如自主决策、目标导向性和适应性。	关注的是实体形式，通常是实现某种任务的代理实例。
作用范围	是一种更广泛的能力框架，可以用于多种场景和任务类型。	是一个具体的“工具”或“角色”，为完成特定任务而创建。

核心功能

Agentic AI

更像一种描述能力的概念，强调 AI 系统能够自主规划、决策和执行任务。
关键特性：

自主性：无需持续干预即可完成任务。
适应性：能应对复杂环境，调整行为。
目标导向性：主动实现复杂目标。

AI Agent

是 Agentic AI 的一种具体实现，它是一个独立的程序实体，专注于完成明确的任务。
关键特性：

任务驱动：专注于预定义的任务。
环境交互：与用户或系统实时交互。
模块化设计：通常是一个更小的、单独部署的组件。

实际应用场景

Agentic AI

广义框架，适用于复杂系统：
自动驾驶系统：处理全局规划和实时变化的交通状况。
智能金融分析：动态分析市场数据，自主调整投资策略。
火星探测机器人：在长延迟通讯下自主探索和决策。

AI Agent

具体的智能实体，通常功能单一：
聊天机器人：回答用户问题。
语音助手：处理特定语音指令（如查询天气）。
游戏 AI：在游戏中作为对手角色进行交互。

技术实现与区别

特性	Agentic AI	AI Agent
实现难度	需要复杂的算法设计，包括长期记忆、学习和推理能力。	以较小的范围实现，可以使用有限规则或策略完成任务。
场景复杂性	应用于动态、多任务和长期环境。	更适用于特定、短期的明确任务。
核心技术	通常包括强化学习、自然语言处理、规划算法等。	使用简单的模型或规则，可能包括监督学习或逻辑规则。