AI Agent（智能代理）与Agentic AI（自主智能）是人工智能领域中紧密相关但本质不同的概念，二者在定义、能力层级和应用场景上存在显著差异，同时也存在技术演进与功能互补的联系。
智能体 AI 与 AI 智能体：五大差异及其重要性
本文将深入探讨"AI 智能体"与"智能体 AI"之间在定义、能力和应用场景上的五大核心区别，帮助企业明智地选择 AI 投资，避免误投，从而有效提升运营效率，实现全面转型。深入理解两者的区别，对于企业选择合适的解决方案至关重要，这决定了投资是流于表面还是能真正推动企业实现全面转型。简而言之，AI 智能体擅长精准处理特定任务，而智能体 AI 则多用于更复杂、自适应的决策及实时问题解决。
什么是 AI 智能体？
AI 智能体 (AI agent) 是一种旨在感知环境、处理信息并采取行动以实现特定目标的软件程序。这些智能体既可以很简单，例如用 Siri 设置提醒；也可以非常先进，例如使用深度学习模型处理复杂任务。
当多个 AI 智能体协同工作时，其能力会呈指数级增长。它们不再局限于处理流程的某个环节，而是作为一个团队（即智能体 AI 系统）协同完成复杂的任务流，实现更宏伟的目标。例如，在客户服务领域，一个 AI 智能体可能负责语言处理，另一个搜索知识库，第三个则处理工单分派------它们共同高效地解决客户问题。
AI 智能体既能独立运行，也能协同工作。每个智能体都根据其预设程序和接收到的数据做出决策。但当多个智能体组合在一起时，它们就能应对单个智能体无法处理的复杂挑战。
从 AI 智能体到智能体 AI
这种团队协作正是将单个 AI 智能体与更先进的智能体 AI 系统连接起来的关键。AI 智能体可以被视为"构建模块"，而智能体 AI 则是一个更复杂的搭建，将所有这些模块整合起来，让多个智能体协同工作，为企业实现宏观目标。
AI 智能体集自主性、灵活性和专注性于一体，使其成为处理日常、明确且需保持一致性的任务，以及应对新兴、动态任务（无论简单或复杂）的理想选择。事实上，有 82% 的公司计划在未来三年内采用 AI 智能体。
AI 智能体的类型
智能体可以针对不同任务进行设计，主要类型包括：
- 学习型智能体：依据经验进行调整，例如一个客服聊天机器人通过与用户的互动不断提升回复水平。
- 效用型智能体：通过权衡可能的结果来做出决策，类似于分析市场因素的AI 交易系统。
- 目标型智能体：专注于实现特定目标，例如确保库存水平正确的自动化库存系统。
- 反射型智能体：根据预设规则直接响应用户输入，例如依据当前条件调节温度的智能恒温器。
- 模型型智能体：利用内部环境表征来做出更明智的决策。
什么是智能体 AI？
智能体 AI (AgenticAI) 指的是那些具备自主决策、目标驱动行动、学习适应能力及高级推理能力的 AI 系统。
与单个 AI 智能体专注于特定任务不同，智能体 AI 能够自主处理复杂工作流，并通过经验和反馈实时学习和适应，从而协调多个智能体。
例如，一个使用非智能体 AI 的 IT 支持系统可能只能整理支持工单和提供脚本式回复。然而，一个由智能体 AI 驱动的系统能够通过自然语言理解用户问题，访问相关系统，找出最佳解决方案，并采取行动，比如重置密码或更改权限。
智能体 AI 与传统 AI 存在四个主要区别：
- 自主决策：智能体 AI 不仅仅遵循简单的规则，它还能分析情境，自行决定并独立行动，无需持续的人工干预。
- 目标驱动行动：传统 AI 侧重于识别模式，而智能体 AI 则通过规划和执行多步骤任务来达成特定目标。
- 学习与适应 ：智能体 AI 不依赖静态算法，而是通过交互和结果进行学习，实时改进性能并调整方法。 4.高级推理：智能体 AI 可以连接多个系统，协调不同工具和数据库，并自主管理复杂的工作流。
尽管传统 AI 模型在数据分析和内容生成等狭窄领域内功能强大，但智能体 AI 更进一步，在各种应用中提供了更高水平的灵活性、可操作性和可扩展性。如果部署得当，它能以更少的人工干预实现任务自动化和流程优化。
智能体 AI 与AI 智能体有何区别？
AI 智能体和智能体 AI 都具备收集信息、决策和自主运行的能力，因此它们之间的关系可能令人困惑。那么，两者到底有何区别？
AI 智能体是独立的实体，旨在预设参数内处理特定任务。例如，一个回答客户服务问题的聊天机器人，或者一个自动预订会议的日程助手。这些智能体在其指定领域内独立运行，通过基于规则的系统或机器学习模型来完成分配的任务。
智能体 AI 则扮演着"指挥家"的角色，它将多个 AI 智能体和系统整合起来，以实现更宏大的业务目标。以 IT 支持为例，一个智能体 AI程序可以同时管理工单分类智能体、知识库搜索智能体和用户沟通智能体，同时还能决定升级路径和优先级等。这种协调能力使其能够处理包含多个步骤、系统交互和决策点的复杂工作流，这是任何单个 AI 智能体都无法独立完成的。
智能体 AI 可以自行批准请求、提出替代方案、协调覆盖范围、更新系统，并让所有相关人员掌握最新信息。随着时间的推移，它还能通过学习模式、改进审批流程、更新标准，使整个过程变得更加高效。
智能体 AI 与 AI 智能体的五大核心区别
AI 智能体和智能体 AI 在自动化策略中都具有巨大价值，但它们的使用方式和效益却可能大相径庭。接下来，我们将从以下五个核心类别探讨它们之间的差异：
1. 自主性与决策
AI 智能体与智能体 AI的主要区别在于自主性。AI 智能体在预设框架内运行，但能根据学习模式和实时输入（例如自动驾驶汽车的交通状况）进行调整并做出独立决策。然而，智能体 AI 则具备更高级的决策能力，例如：
- 主动识别并追求战略目标，而不仅仅是对输入做出反应。
- 评估多个选项，以做出复杂的、目标驱动的决策。
- 从经验中学习，以完善和改进绩效。
- 适应实时变化的情况。
2. 复杂性与学习能力
AI 智能体可以处理遵循明确模式的特定任务，但智能体 AI 则更进一步，它具备学习、适应和优化目标解决方案的能力。AI 智能体通常通过程序更新来提升，而智能体 AI 则能从每次交互中学习，并根据结果和新情况调整其方法。
这种适应性对于动态环境或流程尤为有用。智能体 AI 能够发现新趋势，调整其方法，甚至针对新出现的挑战提出新的解决方案------这是单个 AI 智能体无法做到的。
3. 功能范围
另一个主要区别在于它们的功能范围。AI 智能体专为特定任务设计，并在既定参数内运行，这意味着它们的效能受其编程和训练的限制。智能体 AI 则在更广阔的范围内运作，它结合了多种技能，能够处理需要跨系统、跨领域协调的复杂、多步骤流程。
4. 主动性
两者之间另一个显著区别在于它们的行动方式。尽管单个 AI 智能体能够随着时间学习，但它们通常是被动响应特定触发和请求的。例如，一个 AI 智能体可能会在用户提交密码重置请求时才进行处理。
智能体 AI 则更具主动性，它通过整合多个智能体，能够进行适应、创建新解决方案，并在未明确提示的情况下采取行动。例如，它可以在访问问题中发现模式，标记潜在的网络安全漏洞，并在更复杂的问题出现之前就提出修复建议。
5. 规划能力
在规划方面，这两种技术采取了不同的方法。AI 智能体可以根据其构建方式，处理从快速任务到长期目标的一切事务。智能体 AI 则通过协调多个系统和流程来工作，使行动与组织目标保持一致，管理复杂的工作流，并随着时间推移不断优化流程。
转译原文链接 ：Agentic AI Vs AI Agents: 5 Differences and Why They Matter