什么是Agentic AI? 它与AI Agent和Autonomous Agent之间有什么关系？CrewAI、LangGraph及Autogen等是什么

最新推荐文章于 2025-07-02 23:55:14 发布
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Agentic AI的概念可以追溯到上世纪IBM深蓝象棋系统（Deep Blue chess-playing system）出现的90年代，但让它再次进入公众视野的却是大语言模型的真正应用。

尤其是AI Agent和Autonomous Agent的具体应用，让Autonomous AI再次被热议，包含AI Agent的工作流更是直接让Agentic AI成为AI领域更炙手的话题。

这个进程与变化，仍然要感谢OpenAI。

2023年6月

OpenAI应用研究主管翁丽莲(Lilian Weng)撰写了《LLM Powered Autonomous Agents》一文，定义了目前很多开发者都在用的AI Agent主流技术框架

https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent

2023年12月

OpenAI发表《Practices for Governing Agentic AI Systems》白皮书，介绍了Agenticness、Agentic AI Systems及Agents的区别，并正式为Agentic AI Systems下了定义。

https://openai.com/index/practices-for-governing-agentic-ai-systems/

2024年3月26日
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什么是 AI agent ？
AI天才研究院
06-16 64
多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）正迅速成为人工智能应用的基础。其优势包括自主任务委派、可扩展的协作模型和集成的认知架构。近期发展主要集中在自动化架构框架和跨AI领域（如艺术生成和基于LLM的自动化）的关键安全实现。随着大型语言模型（LLMs）的发展，多智能体系统的应用范围和能力都得到了显著提升。然而，这也带来了新的挑战，包括智能体间的协作效率、角色分配、安全性问题以及术语标准化等。
百篇论文博文导航AI工程之路：FT、KG、RAG与Agent技术全方位探索
丨汀、的博客
07-08 8784
百篇论文博文导航AI工程之路：FT、KG、RAG与Agent技术全方位探索
Agentic AI，拼完技术拼生态
jike007gt的博客
06-04 672
最近 Agentic AI 一词常出现在大众视野里，很多人还没玩转 Agent，又要开始了解 Agentic AI，这是不是新瓶装旧酒，又造没必要的概念？还真不是。Agentic AI 的核心能力很好理解 —— 接到任务后，先思考规划，然后自动调用、组合一切可以使用的工具，帮你完成任务。和对话式、生成式的 GenAI 相比，Agentic AI 具备自主决策与行动的能力。和单个的 Agent 相比，Agentic AI 则是能同时调动多个 Agent 或者其他工具，完成更复杂的系统性任务。
吴恩达：从 Agent 到 Agentic，超越基础模型的下一代 AI
m0_59235945的博客
06-17 9358
与其争论哪些工作才算是真正的 Agent，不如承认系统可以具有不同程度的 Agentic 特性。” —— 吴恩达。
Agentic AI 和 Agent AI 到底区别在哪里？
多年搬砖的经验分享...
06-05 1100
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。
从Agent进阶至Agentic，探索超越基础模型的下一代人工智能
2401_85375298的博客
10-26 777
与其争论哪些工作才算是真正的 Agent，不如承认系统可以具有不同程度的 Agentic 特性。” —— 吴恩达。
Agentic AI爆火！toB软件就要凉了
技术领导力
03-31 810
比如像Tableau这样的数据分析工具，虽然它能够帮助用户将复杂的数据转化为直观易懂的图表、仪表板等可视化形式， 但在Agentic AI面前还是会显得功能过于单一，要知道Perplexity或Deep Research，可是无需用户手动操作，就能直接输出分析报告的。比如，2024年Salesforce推出的Agentforce 2.0，企业用户只需通过对话界面说一句“处理本月的报销申请”，系统便能自动识别收据、匹配政策、完成审批，并将结果同步到财务系统，充分展示了AI彻底接管标准化工作流的强大能力。
一文搞懂AI Agent和Agentic AI的区别与联系
star_nwe的博客
12-09 7229
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
Agent AI Surveying the Horizons of Multimodal Interaction(2024) 翻译《AI agent:代理人工智能:探索多模态交互的前沿》 教母李飞飞
ajian005的专栏
02-10 1045
《AGENT AI- SURVEYING THE HORIZONS OF MULTIMODAL INTERACTION》 https://download.youkuaiyun.com/download/ajian005/90168014 ABSTRACT(摘要) Multi-modal AI systems will likely become a ubiquitous presence in our everyday lives. A promising approach to making these syst
自主智能体发展历程概述【Auto-GPT、BabyAGI、AgentGPT、OpenAgents、MetaGPT、ChatDev】【主流LLM Agent框架：LangChain、LangGraph】
最新发布
u013250861的博客
07-02 60
大型语言模型（LLM）的出现催生了一系列自主智能体（AI Agents），它们能够根据给定目标自动规划任务、调用工具并自主执行。这被视为通往通用人工智能（AGI）的重要路径之一。自2023年初以来，从开源社区到大型科技公司纷纷探索智能体架构，推动了自主智能体技术的蓬勃发展。下面按时间顺序介绍若干代表性自主智能体模型与框架的发展历程，每个模型包括名称、发布时间、发布机构、模型结构和创新点等关键信息。
简说目前市面上最流行的“AI Agentic”
打造全国最全的AI Agent开发知识领域的博客
09-08 2113
AI Agentic是未来，业界认为AI Agentic是AI应用落地的核心技术框架。一切AI类应用都应该围绕Agentic Workflow开发。那么什么是AI Agentic呢？什么又是Agentic Workflow。此文以丰富的知识、案例，同时以接地气的白话形式彻底帮读者揭开AI Agentic的神秘面纱。
什么是Agentic AI（代理型人工智能）？
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05-15 1万+
什么是Agentic AI（代理型人工智能）？ 什么是Agentic AI（代理型人工智能）？ 什么是Agentic AI（代理型人工智能）？ 什么是Agentic AI（代理型人工智能）？ Agentic AI（代理型人工智能）是一类具备自主决策、目标导向性与持续行动能力的人工智能系统。与传统AI系统依赖外部输入和显式命令不同，Agentic AI在设定目标或任务后，能够独立规划、执行、反馈并优化自身行为策略，仿佛一个“虚拟代理人”般在人类指定的环境或系统中持续工作。
智能体式自动化从入门到精通（一）概念解析：Intelligent Agent、AI Agents、Autonomous Agents、Agentic AI
老皮的博客
02-17 1546
AI 和自动化技术的飞速发展，为的崛起奠定了坚实基础。智能体式自动化融合了前沿的 AI 技术，使自主智能体（autonomous agents）能够在极低人工干预的情况下，高效处理复杂的非结构化任务。本文将深入剖析 AI 智能体（AI Agents）的关键组件、构建智能体（Intelligent Agent）的设计原则，以及智能体式自动化的实际应用场景，并通过具体用例进行详细演示。
Agentic AI 系统设计：第一部分 Agent 架构
m0_59164520的博客
01-13 1494
如何构建一个有效运作的 AI Agent 系统？又如何在开发过程中发现那些可能会在投入生产后引发巨大麻烦的潜在问题呢？要回答这些问题，你需要将Agent系统分解为三个部分：工具、推理和行动。每一层都有其自身的挑战。一个层次的错误可能会波及到其他层次，以意想不到的方式引发故障。检索功能可能会提取出不相关数据。推理不当可能会导致不完整或循环的工作流程。行动在生产中可能会失误。Agent 系统只在其最薄弱的环节处才显得强大，本指南将向你展示如何设计避免这些陷阱的系统。
人工智能的未来——AI Agent和Agentic AI的区别与联系
Android23333的博客
12-14 860
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。
2024吴恩达：Agentic AI最重要人工智能的关键技术
star_nwe的博客
12-11 1150
Agentic AI是一种新兴的智能体技术，具有更高的自主性和复杂任务的解决能力。任务规划：分解任务并制定步骤化解决方案。推理能力：在多种条件下动态优化问题的解决方法。多智能体协作：不同AI角色之间分工协作，共同完成复杂任务。这种技术的核心在于通过高效的流程和模块化设计，让AI能够像人类一样，具备多角度思考和任务执行能力。AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。
一文搞懂什么是AI Agent
小马过河R的博客
11-21 8406
AI Agent，即人工智能代理，又叫“AI 智能体”，AI 业界对智能体提出了各种定义。个人理解，Agent是一种能够感知环境、进行自主理解、决策和执行动作的智能实体计算机程序它基于大语言模型（LLM），具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力，能自动化执行复杂任务。有一段描述非常形象，在这里引用分享给大家。大语言模型很强大，就像人类的大脑一样拥有思考的能力。如果人类只有大脑，没有四肢，没有工具，是没办法与世界互动的。如果我们能给大模型配备上四肢和工具呢？
AI+BI第二弹：QuickBI已支持智能搭建&智能问数
南七小僧的学海无涯
04-23 1741
在这样的设置中，你可能有太多的函数可供使用，无法将它们全部放入LLM的上下文中，所以你可能会使用启发式方法选择最相关的子集包含在当前处理步骤的LLM上下文中。这会导致LLM调用和代理之间的信息传递的嘈杂声，从而产生非常复杂的工作流。吴恩达（Andrew Ng）教授，DeepLearning.AI和AI Fund的创始人，在美国红杉资本于2024年3月26日举办的AI Ascent活动中，谈到了人工智能代理工作流程的未来及其潜力，这些工作流程有可能显著推动人工智能的进步，甚至可能超越下一代基础模型的影响力。
Agentic AI 是什么
06-06
### Agentic AI 的概念、技术细节、定义与特点 #### 定义 Agentic AI 是一种具备自主决策、目标导向性以及持续行动能力的人工智能系统[^3]。它不同于传统依赖外部输入和显式命令的 AI 系统，能够在设定目标或任务后独立规划、执行、反馈并优化自身行为策略。 #### 技术背景 Agentic AI 的发展标志着人工智能从单一任务处理迈向多任务协作的转型[^4]。这一技术通过规划、推理和协作能力重新定义了 AI 的应用边界，使其能够更灵活地适应复杂环境和多样化任务需求。 #### 技术细节 Agentic AI 的核心技术涉及构建一个包含数百万文本的自定义数据管道，用于训练和优化其自主行为模型[^5]。这种技术允许 Agentic AI 在特定环境中模拟“虚拟代理人”，从而实现高效的任务完成和问题解决。 #### 特点 1. **自主决策**：Agentic AI 能够在没有人类干预的情况下做出决策[^3]。 2. **目标导向性**：该系统以明确的目标为导向，并围绕目标制定行动计划[^3]。 3. **持续行动能力**：Agentic AI 可以在指定环境中持续运行，不断调整策略以应对变化的条件[^3]。 4. **适应性**：通过反馈机制，Agentic AI 能够学习和改进其行为模式[^1]。 ```python # 示例代码展示如何定义一个简单的 Agentic AI 模型框架 class AgenticAI: def __init__(self, goal): self.goal = goal # 目标设定 self.strategy = [] # 行动策略 def plan(self): # 规划阶段 self.strategy = ["action1", "action2", "action3"] # 示例策略 def execute(self): # 执行阶段 for action in self.strategy: print(f"Executing {action}") def feedback(self, result): # 反馈优化 if result == "success": print("Optimizing strategy based on success") else: print("Adjusting strategy due to failure") # 使用示例 agent = AgenticAI(goal="Complete Task A") agent.plan() agent.execute() agent.feedback(result="success") ```
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