一文看懂Agentic AI、AI Agents和Agents:别再傻傻分不清了!

发布于 2025-3-5 11:25
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Agentic AI、AI Agents和Agents这三个词频繁出现在各大自媒体上。

上周和朋友讨论时,我们发现很容易把这三个术语混为一谈。乍看之下,它们很相似,但它们并不可互换。但是可能理解他们的区别,似乎也并不重要,当一个事情所有人都模糊的时候,那就都是对的。

从目前来看,真正的Agent/Agentic产品,似乎在摆脱Agent的概念。比如说,AI编程、AI研究...

过度强调Agent概念可能会让用户产生过高期待,而且堆砌高端的词汇会拉远用户与产品之间的距离,相反专注于解决具体问题的产品定位更容易获得用户认可。

其次是用户关心的是产品能解决什么问题,而不是它属于哪个技术类别。cursor之所以受欢迎,是因为它能高效辅助编程,而不是因为它是个Agent。

当然,回归到本文的主题,以下是进行搜索之后,得出的3者严格定义的定义:

Agents(智能体/代理)

最基础的概念,指任何能感知环境并为达成目标而行动的实体,可以是软件、硬件,甚至是人。关键是:它不需要AI也能工作。

举个栗子:家里的热水器恒温器就是个典型Agent。它感知温度(环境感知),开关加热系统(采取行动),保持设定温度(实现目标)。它只是按照预设规则工作,不需要任何AI能力。

AI Agents(AI智能体/代理)

这是升级版的agents,由AI驱动。它们不再只是遵循简单规则,而是能利用机器学习、自然语言处理等AI技术做决策。

最大特点是:能从数据中学习,适应新情况,随时间变得更聪明。

举个栗子:Siri、小爱同学这类虚拟助手就是AI Agents。它们能理解你的语音指令,学习改进回答质量,执行设置闹钟、播放音乐等任务。

目前的许多AI模型(如GPT)集成到工作流程中时可以充当Agents,但它们并不完全自主。

Agentic AI

这才是真正的重头戏!Agentic AI把AI agents带到了一个全新境界,让它们更加自主、适应性强且主动。

与被动等待指令的普通AI agents不同,Agentic AI能自主规划、决策,无需人类指示就能行动。

举个栗子:一个管理智能家居的Agentic AI系统不仅能调节温度,还能在食物快用完时自动下单,安排家电维护,优化能源使用——全程无需你动手。

再比如,它不只是按要求帮你订机票,还会主动监控票价,提醒你最佳购票时机,甚至在发现更优惠价格时自动重新预订——这一切都不需要你开口。

本质区别:

  • AI Agents是工具,等你使用
  • Agentic AI是决策者,主动为你服务


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最后

Agent作为一个热门概念,已经被过度使用和炒作,一些成熟产品选择回归本质,强调其实际价值而非概念标签。而且相比于需要学习如何与Agent互动,用户更愿意使用看起来像传统工具但具备AI能力的产品。

本文转载自​​探索AGI​​,作者:猕猴桃


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