AI代理与代理型AI：了解两者的实际区别
我们经常听说AI代理，它们可以使用工具预订会议、搜索互联网，甚至生成代码。随后又出现了另一个术语——代理型AI。听起来很相似，对吧？但实际上，它们并非一回事。是的，虽然两者都涉及AI为我们做事，但它们背后的理念和设计却大相径庭。一个遵循指令，另一个则基于目标自主做决定。
来源：AI生成图片
AI代理与代理型AI之间的区别是一个必须了解的概念。
在本文中，我们将详细分析它们的真正区别，以及为什么这一区别在AI领域中值得深入理解。
什么是AI代理？
AI代理是这样一种系统：
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感知其环境（通过文本、图像、音频等输入），
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思考或推理（使用AI模型或逻辑进行理解），
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采取行动以实现目标（做出响应、执行操作、生成结果）
示例：
虽然大语言模型（LLM）可以生成代码，但我们可以为其配备代码解释器工具。这使其不仅能够编写代码，还能运行代码并返回计算结果（减少幻觉现象）。
因此，如果我们提问“找出第345个斐波那契数”，该代理会：
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编写代码。
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使用解释器执行代码，
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准确返回计算出的答案。
这使得该代理真正具备交互性、工具增强性和目标导向性——这是代理型AI的核心特征。
简而言之：就是单个代理，它可以使用多种工具。
核心特点：
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具有反应性，响应预定义的触发条件或用户请求。
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自主性和学习能力有限
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通常由大语言模型（LLMs，作为核心）提供支持，配备工具（自定义函数），或正朝着针对特定任务的专用语言模型（SLMs）发展。
什么是代理型AI？
代理型AI是人工智能的一种最新高级形式，它能自主运行。它能够自主决策、设定自身目标，并能在极少甚至无需人类指导的情况下适应新环境。
在由代理型AI驱动的多代理系统中，中小型SaaS应用程序可以由一组协同工作的专用AI代理开发而成。
每个代理都针对特定角色设计，并配备相应的工具。编码代理使用为编程优化的大语言模型（LLM）以及代码解释器来编写和执行代码。
研究代理依靠连接到互联网搜索工具的通用大语言模型来收集相关文档、库和最佳实践。
审查代理使用经过代码审查微调的大语言模型来捕捉漏洞、确保代码质量并标记安全问题。优化代理通过访问代码库和终端来整合改进、管理依赖项并优化性能。
最后，反馈处理代理或测试代理使用测试框架创建和运行测试用例，以验证系统并报告错误。这些代理感知自身环境、跨任务进行推理，并以协同、主动的方式采取行动。
这种结构体现了代理型AI的自主代理在极少人类干预的情况下协同工作以实现复杂目标。
咨询ChatGPT
简而言之：就是一组代理进行推理、分多步骤执行操作等。
核心特点：
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高自主性，能够独立决策和设定目标。
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主动性，无需过多明确提示就能识别需求或机会。
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能够协调多个系统或代理完成复杂任务。
推理：
推理是多代理系统中广泛使用的核心机制之一。当我们说像GPT这样的大语言模型（LLM）在“推理”时，并不是指它像人类那样具有信念或意识地思考。相反，大语言模型中的推理是指其基于从海量文本中习得的模式，模拟逻辑性或结构化思维模式的能力。
推理示例→输入：“我们上个月推出了一项新功能，但用户参与度下降了。可能的原因是什么？”
推出新功能→预期参与度会上升
但参与度下降→意外结果
可能的原因：
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该功能可能令人困惑或难以使用
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它可能引入了漏洞或导致应用变慢
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用户可能并不知情（沟通不到位）
推理：
该功能的推出过程中存在某些因素对用户体验产生了负面影响。
建议：
查看用户反馈、应用性能和入职流程
开展调查或跟踪功能使用情况以确认问题
最终答案：
尽管推出了新功能，但参与度下降可能是由于可用性问题、沟通不畅，或如漏洞、性能变慢等意外副作用。查看使用分析、用户反馈和性能日志以找出问题所在是个不错的办法。
Langgraph（Langchain）中的代理架构：
特征对比
- 自主性：
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AI代理：在其编程所定义的严格边界内运行。它们响应特定输入或触发条件，例如用户向聊天机器人求助，或系统检测到预定义条件时；且当工具数量增加时，其表现会受影响。它们的自主性受编程范围限制。（自主性水平低）
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代理型AI：具有显著的自主性，能够在无需人类明确提示的情况下做出决策和采取行动。例如，网络安全领域的代理型AI系统可能会主动检测并应对新的威胁模式，无需明确指令。
- 任务复杂性：
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AI代理：专为特定且通常是重复性的任务设计，其结果可预测。例如，人力资源领域的AI代理可能会按照固定工作流程处理请假申请。
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代理型AI：处理需要跨领域推理的复杂、多步骤流程。例如，供应链管理领域的代理型AI系统可能会实时分析需求趋势、调整库存并优化物流。
- 学习与适应能力：
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AI代理：学习能力有限，通常通过开发者更新/提示来改进，或仅在狭窄领域内学习。例如，聊天机器人可能会基于更新的训练数据改进响应，但无法适应全新任务。
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代理型AI：从广泛的交互和经验中学习，能适应新情况，甚至设定新目标。例如，医疗健康领域的代理型AI可能会从新的医学研究中学习，在一定程度上自主修改提示词，从而优化治疗建议。
- 主动性：
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AI代理：本质上是被动反应的，仅在被用户输入或预定义条件触发时才会行动。例如，AI代理可能仅在用户提交请求时才重置密码。
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代理型AI：具有主动性，能够识别机会或问题。例如，IT支持领域的代理型AI可能会检测到系统漏洞，并在问题被上报前主动启动修复。
- 集成与规模：
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AI代理：通常是大型系统中专注于特定功能的独立工具或组件。
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代理型AI：作为一种综合性技术，整合多个AI代理或工具以实现更广泛的目标。例如，一个代理型AI系统可能会协调多个AI代理来管理整个IT服务台，从工单分配到问题解决。
为什么这些区别很重要
- 有效的AI应用：
选择合适的AI类型可确保最佳性能和成本效益。AI代理适用于简单、重复性任务，而代理型AI更适合复杂、适应性场景。误用这些技术可能会导致效率低下或结果不理想。
- 风险管理：
AI代理由于其范围有限，具有可预测性且更安全，因此适合低风险应用。
代理型AI会带来一些风险，例如不可预测的行为、通过代理连接导致的数据泄露，或协调复杂性增加。企业必须实施持续监控和审计以降低这些风险。
- 业务影响：
AI代理可以在特定领域显著提高效率，例如缩短IT支持的问题解决时间。
代理型AI有潜力通过赋能自主系统来改变整个行业，这些系统能推动生产力、创新和成本节约，尤其在医疗健康、物流等领域。
- 未来展望：
AI代理已被广泛采用，82%的公司计划在未来三年内实施它们。
代理型AI虽然仍处于初级阶段（在概念验证项目中可能具有吸引力），但被视为人工智能的未来。据预测，到2028年，15%的日常工作决策将自动处理。
AI代理和代理型AI代表了人工智能的两种不同方法，各有独特优势和应用场景。AI代理是针对特定任务、由规则驱动的工具，非常适合自动化重复性流程；而代理型AI则具备高级自主性、适应性以及处理复杂动态任务的能力。
理解这些区别对于企业有效部署AI至关重要，这有助于平衡效率、创新和风险管理。随着AI技术的发展，AI代理与代理型AI的整合可能会催生更强大、更多样化的系统，但就目前而言，它们在变革行业和提高生产力方面发挥着互补作用。
