最近几天，我收到了不少读者的私信，他们都在讨论AI Agents在各种不同场景下的应用。交流中我发现，许多朋友对AI Agents和Agentic AI这两个术语的定义及其区别似乎有些模糊。这两个听上去很高深的技术名词，实际上代表了两种不同的AI类型，它们的差异有时候会让人感到困惑。
因此，在深入探讨AI Agents的使用场景之前，我想先简单梳理一下这两个概念。我们会讨论AI Agents和Agentic AI之间的不同点，它们的实际应用，以及可能的未来发展方向。希望通过这篇文章，可以帮助大家更清晰地理解这两个AI领域中的重要术语。
一、AI Agents和Agentic AI是什么？
在我们深入探讨之前，不妨先从基本的定义开始理解。
1、什么是Agentic AI？
说到Agentic AI，我们可以将其视为一种高度自主的人工智能形态。这意味着，它能够自我决策、自主行动，甚至在无需外部指导的情况下通过学习来实现既定的目标。这就好比是有一个能思考、能推理、并能适应不断变化环境的虚拟助手。
Agentic AI的运作可以分为四个关键阶段：
- 感知（洞察力） ：它能从环境中收集信息。
- 推理：处理收集的数据，分析事情的来龙去脉。
- 行动：基于分析的结果，做出相应的决策。
- 学习：通过反馈与经验，不断优化和调整自我。
这种AI的高度自主性使其非常适合处理那些需要推理、问题解决及适应新场景的复杂任务。
2、什么是 AI Agents？
而AI Agents则是另一种情形。它们通常被设计来执行特定的任务，比如帮助你回答问题、整理日历，甚至管理你的电子邮件收件箱。AI Agents擅长自动处理那些简单且重复的任务。不过，与Agentic AI相比，它们缺乏自主性和决策能力。
你可以把AI Agents想象成一种按照预设指令操作的虚拟助手。它们会严格按照你的命令执行任务，而不需要进行自我思考。这使得AI Agents在执行明确的、定义良好的任务时表现出色，但在需要自主判断和适应复杂情况的场景中则可能表现不足。
3、两者有什么区别？
AI Agents和Agentic AI虽然都是基于人工智能的技术，但它们在运作方式上有着明显的差异。
| 方面 | Agentic AI | AI Agents |
|---|---|---|
| 自主性水平 | 可以独立行动，几乎不需要帮助 | 自主性较低，需要人类的输入 |
| 目标导向 | 会根据目标主动解决问题 | 只会按照给定的指令执行任务 |
| 学习能力 | 会不断学习和改进 | 可能不学习，或者只在特定规则下学习 |
| 复杂性 | 能处理复杂和变化的环境 | 适合处理简单和结构化的任务 |
| 决策过程 | 会根据推理和分析做出决策 | 反应是预先设定好的 |
| 与环境的互动 | 能积极适应周围环境的变化 | 只对设定的输入做出反应，不会适应环境 |
| 对变化的响应能力 | 能自主调整目标和方法 | 在适应新情况方面能力有限 |
简单来说，Agentic AI更像是一个能自我学习和适应变化的高级助手，而AI Agents则更多地像是一个根据固定指令操作的工具。Agentic AI能在不断变化的环境中独立作出判断和决策，而AI Agents则在处理简单、重复的任务时更加高效。两者各有优势，但适用的场景和需求不同。
二、在现实世界中我们在哪里可以见到这些？
Agentic AI和AI Agents已经开始在多个行业中展示其潜力，其应用范围正在迅速扩大。
1、Agentic AI 的实际应用
- 自动驾驶汽车：自动驾驶汽车是Agentic AI的一大应用领域，这些智能系统能够感知环境、做出驾驶决策并从每次行驶经验中学习，随时间改善导航和应对新挑战的能力。特斯拉的全自动驾驶系统便是这一技术的典型代表，它能持续学习和优化驾驶行为，以提高安全性和效率。
- 供应链管理：在供应链管理领域，Agentic AI帮助企业优化操作，例如自动管理库存、预测需求和调整配送路线，以确保操作的流畅和效率。亚马逊的仓库机器人便是其中的佼佼者，它们能在复杂的环境中自主导航，适应多变的条件，自动完成货物的搬运工作。
- 网络安全：在网络安全领域，Agentic AI能通过分析网络活动自动识别并应对潜在威胁和漏洞，如Darktrace的网络安全系统便使用Agentic AI来实时检测、响应并学习网络威胁。
- 医疗保健：Agentic AI在医疗保健领域的应用同样重要，它可以辅助进行诊断、提出治疗建议并管理患者护理，通过分析医疗数据和识别模式来支持医生做出更精准的决策。IBM的Watson Health便是利用AI技术分析大量健康数据并从中学习，为医疗专业人员提供支持的例子。
2、AI Agents的实际应用
- 客户支持：在客户服务领域，AI Agents常见的应用便是聊天机器人，它们能自动回答问题、解决问题并引导客户完成操作，例如AI聊天机器人就可以自动处理常见的客户问题，提高响应效率。
- 个人助理：如果你每天使用的是Siri或Google Assistant这样的语音助手，那你已经与AI Agents有了直接的互动。这些助手可以帮你设定提醒、查看天气或播放音乐，它们依赖预设命令执行任务，擅长处理简单重复的工作。
- 电子邮件管理：AI Agents也广泛应用于电子邮件管理，如Google的Gmail Smart Compose功能，它通过上下文提示来帮助用户快速完成邮件回复，有效节省时间。
- 生产力工具：例如GitHub Copilot，这种工具作为AI Agents，通过提供代码建议和辅助调试来帮助开发人员，就像一个随时待命的智能助手，提高开发效率并帮助聚焦于更具创造性的任务。
最后
AI Agents和Agentic AI都以各自独特的方式在改变着我们的世界。AI Agents擅长自动执行重复性任务和处理具体的操作，使得它们在简化日常工作流程和提升效率方面扮演着重要角色。而Agentic AI则通过做出决策、从经验中学习，以及解决复杂的问题，推动了人工智能技术的边界。这两种技术不仅是推动技术发展的重要力量，也正在逐步塑造我们的生活方式和未来社会的面貌。
