全面对比AI Agent 与 Agentic AI 原创

发布于 2024-12-22 17:15
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AI Agent 与 Agentic AI都是目前火热的AI应用方式,小到各种工具,大到企业应用系统,无不充斥着使用AI Agent 或 Agentic AI来改造一遍的期望。

那么,究竟何为AI Agent?Agentic AI又是何方神圣?他们又有什么区别和联系呢?


先看下他们基本的概念:

  • AI Agent
    是一种具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具能力的智能体,通常在相对有限的需求范围内工作,其目的是高效、准确地完成指定的任务。

全面对比AI Agent 与 Agentic AI-AI.x社区


AI Agent经典架构


  • Agentic AI
    指具备高度自主性、适应性和主动性的智能系统,能够设定任务、制定计划、灵活适应环境,并能主动学习并优化其行为。

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Agentic AI 典型架构​​​


下面再从技术基础、核心特性、应用场景、伦理与风险、适用场景及发展潜力这几个方面详细对比:

1. 技术基础

技术领域

AI Agent

Agentic AI


算法


监督学习、强化学习、规则引擎等


强化学习、元学习(Meta Learning)、大模型结合自监督学习


感知能力


感知与理解有限,主要处理特定输入信号


多模态感知能力,理解复杂环境和多种数据输入


决策框架


基于固定规则或优化特定任务的算法


动态决策、目标生成、自适应的行为规划


知识范围


领域有限,与任务相关


领域广泛,可在多种任务之间迁移和学习


2. 核心特性

特性

AI Agent

Agentic AI


自主性


被动执行,依赖用户或环境的触发


主动设定目标、自主优化行动


灵活性


任务边界明确,环境变化可能导致失效


高度灵活,能适应复杂环境与动态变化


任务范围


单一或固定范围的任务,例如客服、导航


广泛的多任务能力,例如自动规划复杂系统


学习能力


有限,通常需要人工干预训练


可通过自监督学习和在线学习不断改进


复杂性


低至中,执行特定任务无需复杂策略


高,需要协调多目标并权衡长短期收益


交互性


多为用户驱动的互动,例如问答或控制指令


具有更高的智能交互能力,能预测需求并主动交互


3. 应用场景

应用领域

AI Agent

Agentic AI


日常生活


智能家居控制、推荐系统、语音助手


个性化生活管理系统(例如全方位健康优化助理)


医疗


病例筛查、诊断辅助、简单监测


全面健康管理(主动发现健康隐患并提供解决方案)


金融


自动化交易、风险评估


主动优化投资组合、长期财富规划


企业管理


客服机器人、流程自动化


战略规划AI、智能决策支持系统


研究与开发


数据处理工具、建模助手


自主发现科研方向、自动生成研究假设


教育


智能辅导(解答问题)


定制化学习路径设计,全面学习规划


4. 伦理与风险

维度

AI Agent

Agentic AI


控制性


高,开发者和用户对其行为有完全掌控


较低,高度自主性可能引发不可预测的行为


责任划分


明确,责任在开发者和用户


复杂,可能涉及系统决策与不可控行为的后果


隐私性


收集与使用数据范围相对可控


更高数据依赖,可能导致隐私和伦理问题


安全性


风险较低,通常在受控环境下运行


需要防范可能产生的误导性目标与过度优化行为


滥用可能


较低,主要由使用者发起滥用


较高,可能被设计为具有潜在恶意或误导性目标的系统


5. 适用场景及发展潜力

维度

AI Agent

Agentic AI


适用场景


适合特定任务、明确需求的场景


适合复杂、多任务、动态变化的场景


当前技术状态


已广泛部署,如聊天机器人、推荐系统


仍在发展,部分表现出初级特性


发展潜力


增强效率,优化特定任务


可能推动人工智能走向广义人工智能(AGI)


未来影响


提高人类效率,解放劳动力


潜在颠覆性影响,需谨慎控制与引导



本文来自公众号‘AI应用探索’,转载请注明出处。

原文:​​全面对比AI Agent 与 Agentic AI​

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