AI Agent定义：
“任何能够通过传感器 (Sensors) 感知其环境 (Environment)，并通过执行器 (Actuators) 对其环境产生行动 (Action) 的事物。”
—————— 罗素和诺维格《人工智能：现代方法》
Agentic AI的内涵：
定义：Agentic AI 强调AI系统所具备的自主性(Autonomy)、目标驱动 (Goal-driven)、环境交互(Environment Interaction) 和学习能力 (Learning Capability)
定位：它是AI Agent追求的高级形态和核心设计理念/哲学，而不仅仅是实现了Agent基本功能的系统。一个系统可以是一个Agent，但不一定足够“Agentic”
目标：构建能够像智能生物一样，在复杂动态环境中主动感知、理解、规划、行动并持续学习和适应的AI系统
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维度 |
AI Agent（智能体） |
Agentic AI（智能体人工智能） |
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词性 |
名词 |
形容词 / 概念 |
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定义 |
基于大模型（LLM/LIM）的单体系统，专注于执行单一任务的自动化。 |
由多个专业化智能体组成的系统，通过协作解决复杂多步骤问题。 |
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代表 |
一个实体（The "Thing"） |
一种能力或行为模式（The "Quality"） |
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关注点 |
“是什么” - 一个能感知和行动的系统。 |
“怎么样” - 系统如何自主、智能地行动。 |
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关系 |
一个系统可以是Agent，但其“Agentic”程度可能很低（如简单的恒温器）。一个高度“Agentic”的系统必然是一个复杂的Agent。 |
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特点 |
执行特定任务的自主软件程序 |
多个AI代理协作以实现复杂目标的系统 |
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协作 |
独立操作 |
涉及多智能体信息共享、协作和合作 |
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任务复杂性 |
通常处理单一、特定的任务 |
处理需要协调的复杂多步骤任务 |
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自主性水平 |
在特定任务中具有高度自主性 |
具有广泛的自主性，能够管理多步骤、复杂任务和系统 |
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驱动核心 |
单一 LLM + 工具调用（如搜索 API） |
多 LLM 协作 + 工具扩展 + 共享记忆池。 |
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核心能力 |
调用工具、遵循规则、完成预设目标（如查询、推荐）。 |
动态任务分解、跨智能体协调、长期记忆共享、自适应调整。 |
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架构特点 |
单体架构（感知→推理→行动） |
多智能体架构 + 编排层（元智能体协调） + 分布式记忆系统。 |
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记忆机制 |
短期缓存（可选） |
持久化记忆（情景记忆 + 语义记忆 + 向量存储）。 |
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学习和适应 |
在特定领域内学习和适应 |
在更广泛的任务和环境中学习和适应 |
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应用领域 |
客户服务聊天机器人、虚拟助手、自动化工作流程 |
供应链管理、业务流程优化、虚拟项目经理 |
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交互流程 |
用户 → Agent → 工具（线性） |
用户 → 协调层 → Agent1 ↔ Agent2 ↔ …（网状）。 |
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类比 |
Agent 就像一个“员工”。 |
Agentic 就像描述这个员工是否“积极主动、足智多谋、能独立解决问题”。 |
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“单兵尖兵”（独立作战） |
“特种部队”（团队协作）。 |
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https://arxiv.org/abs/2505.10468
AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges
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