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- AI Agent（人工智能代理）：是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。它通常基于大型语言模型（LLM）或大型视觉模型（LIM），专注于特定任务的自动化。
- Agentic AI（代理型人工智能）：是一种基于目标驱动的智能系统，由多个协作的智能体组成，能够自主完成复杂任务。它不仅能够感知环境和做出决策，还能动态调整策略以应对环境变化。
区别
特性 | AI Agent | Agentic AI |
自主性 | 较低，通常在预设规则和有限策略内工作 | 高，能在动态环境中自主决策和适应 |
目标导向 | 单一任务，专注于特定、明确定义的任务 | 复杂任务，能分解高级目标为子任务并协调完成 |
架构 | 单体系统，基于大语言模型或视觉模型 | 多智能体协作系统，包含多个专业化智能体 |
协调方式 | 独立执行任务 | 智能体间通信、共享记忆、动态分配角色 |
学习能力 | 有限，通常不涉及长期学习 | 能从交互中学习，评估过去决策并改进策略 |
记忆 | 有限或无，通常不涉及跨会话记忆 | 持久记忆，跨会话保存上下文 |
优缺点
AI Agent
- 优点：
- 高效性：专注于单一任务，执行效率高。
- 简单易部署：架构相对简单，适合快速部署。
- 成本效益：由于其简单性，开发和维护成本较低。
- 缺点：
- 缺乏自主性：自主性有限，缺乏主动性。
- 规划能力弱：长期规划能力脆弱。
- 因果理解不足：容易混淆相关性和因果关系。
Agentic AI
- 优点：
- 复杂任务处理能力：能够处理复杂、多步骤的任务。
- 高度自主性：能在动态环境中自主决策和适应。
- 学习能力强：能够从过去的决策中学习并改进策略。
- 缺点：
- 复杂性高：系统复杂度高，难以预测和调试。
- 协调问题：智能体间协调可能出现延迟或错误。
- 可扩展性差：随着系统规模扩大，扩展和调试难度增加
适用场景
AI Agent
- 邮件过滤：自动分类和处理邮件。
- 报告总结：快速生成报告摘要。
- 客户支持：自动回答常见问题。
- 个人日程安排：管理个人日程和提醒。
Agentic AI
- 协作研究助手：多个智能体协同完成研究任务。
- 医疗决策支持：在ICU等场景中辅助医生决策。
- 机器人集群控制：协调机器人完成复杂任务。
- 战略业务规划：协助企业进行长期战略规划。