Agentic AI 和 Agent AI 到底区别在哪里？

引言

人工智能领域近期出现了两个容易混淆的概念：“Agent AI”（通常指人工智能代理）与“Agentic AI”（通常译作能动型人工智能或具代理能动性的AI）。随着2022年底大型语言模型（LLM）的突破（如 ChatGPT 的发布）引发了自治代理的热潮，这两个术语的使用频率大增 。尽管二者名称相似，都涉及自主智能体的理念，但在学术定义、体系架构和能力上存在显著差异。本文从学术研究和技术实现层面，对 Agent AI 与 Agentic AI 进行深入比较。我们将分别阐述它们的定义与核心理念、主流文献中的区分、体系结构、决策与学习机制、记忆与规划能力差异，并列举代表性研究成果和实现框架。最后，通过一张对比表格直观总结两者的关键区别。

概念定义与核心理念

Agent AI（人工智能代理） : Agent AI 一般指传统意义上的AI智能体或自治代理。早期AI文献将“智能代理”定义为能够自主感知环境、具有一定自主性并采取行动完成特定任务的计算机系统 。典型的AI代理具有感知-决策-执行循环（如 Russell & Norvig 所述的感知-思考-行动架构），可以是软件机器人或物理机器人。在现代背景下，AI Agent 通常指由大型模型驱动、面向狭窄任务自动化的模块化系统。例如，集成LLM的对话代理、通过工具使用和提示工程来增强能力的自动客服机器人等，都是 Agent AI 的范畴。其核心理念是在特定预定义范围内自主完成任务，具有一定的自主决策能力，但通常局限于预先设定的目标或单一步骤任务。

Agentic AI（能动型人工智能） : Agentic 一词强调“能动性”或“主动性”。权威定义将 Agentic AI 描述为一种新兴范式，指能够在最少人类干预下自主追求复杂目标的人工智能系统。这类系统具有高度的适应性和高级决策能力，能够在动态、开放的环境中自主设定子目标并完成远程任务。简单来说，Agentic AI不只是一个单一智能体，而是由多个智能体协作组成的自治体系，可以通过自组织来拆解任务、分配子任务并逐步完成复杂目标。其核心理念是一种范式转变：从单一代理转向多代理协同、自主规划和持续学习，体现更高层次的自主性和“能动性”。因此，Agentic AI 更接近于人们设想的自治智能体生态，在较少人工指导下完成以往需要人工分解的复杂流程。

从概念和理念上看，Agent AI 与 Agentic AI 并非完全一致。前者涵盖广义上的AI代理，包括早期专家系统、强化学习代理等；而后者专指近年来兴起的、更高自治级别的多智能体协作系统，是建立在 AI Agent 基础之上的新阶段。简言之，Agentic AI 可以被视为 Agent AI 的拓展和升级——强调多步规划、主动性和协同能力，能够自主应对复杂开放任务。

学术文献中的区分

近年来主流学术界已开始明确区分 Agent AI 与 Agentic AI 的概念。例如，Sapkota 等人（2025）在一篇综述中专门比较了 “AI Agents” 和 “Agentic AI” ，提供了系统的概念分类与应用映射 。该工作指出，传统的 AI Agent 是由LLM等基础模型驱动的模块化系统，专注于狭窄任务的自动化；而 Agentic AI 则是范式上的飞跃，体现为多代理协作、动态任务分解、持久记忆和自主协调等特征。这一区别在学术上日渐清晰，被认为是后-ChatGPT时代 AI 发展的一条主线。另一项权威综述（Acharya 等，2025）也将 Agentic AI 描述为 “自主智能代理”发展的质变，强调其能够在变化环境中自行设定复杂目标并追求之 ；同时区分了传统规则型代理、强化学习代理与 Agentic AI 三者在目标复杂度、自适应性和学习机制等方面的差异。

此外，学术会议和期刊也纷纷探讨 Agentic AI 的独特挑战与机遇。例如，Hughes 等（2025）通过多专家分析讨论了 AI代理与 Agentic 系统的区别和联系，涵盖认知架构和社会影响等