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在人工智能领域，“Agent（智能体）”与“Agentic AI（智能体人工智能）”代表了两种不同层级的技术范式，它们在架构、能力和应用场景上存在显著差异。 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 以下是AI Agent vs. Agentic AI详细解析：维度
| AI Agent（智能体）
| Agentic AI（智能体人工智能）
| 词性
| 名词
| 形容词/概念
| 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。
| 代表
| 一个实体（The "Thing"）
| 一种能力或行为模式（The "Quality"）
| 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。
| 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。
| 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
| 协作
| 独立操作
| 涉及多智能体信息共享、协作和合作
| 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
| 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
| 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。
| 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。
| 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。
| 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）。
| 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
| 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
| 交互流程
| 用户→ Agent →工具（线性）
| 用户→协调层→ Agent1↔Agent2↔…（网状）。
| 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”。
| “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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