随着 AI 系统从单次提示（single-prompt）生成，演进为自主、长时间运行的工作流，开发者正面临新的架构挑战。在这一转变过程中，两个术语频繁出现：Agentic AI 和 AI Orchestration。它们常被用于相似的语境，但其实描述的是软件栈中不同层次的概念。
Agentic AI 与 AI Orchestration 都致力于解决将 AI 应用于复杂任务的问题，但它们运作的尺度不同。理解这一区别，对于构建既可扩展、又能在无人持续干预下运行的系统至关重要。
为了更直观地理解二者关系，可以想象一个嵌套图：
- LLM（大语言模型） ：位于最底层，是原始的推理引擎（例如 Claude 3.5 Sonnet、GPT-4）。它具备智能，但缺乏“行动能力”（agency）。
- Agentic AI：在 LLM 之上构建的智能体层，赋予模型一个“身体”——使其能够访问工具、记忆，并执行推理过程。
- AI Orchestration：再上一层，负责管理智能体。该基础设施层控制智能体的生命周期、资源分配和边界限制。
什么是 Agentic AI？
Agentic AI 是指利用 LLM 来决策并调用工具以达成目标的系统或流程。Agentic 系统超越了简单的“聊天”模式，引入了一个循环机制：感知（Perceive）→ 推理（Reason）→ 行动（Act）→ 观察结果（Observe Result）→ 重复（Repeat） 。
Agentic AI 的一些关键能力包括：
- Tool Use（工具使用） ：调用特定能力，如执行终端命令、浏览文档或编辑文件。
- Autonomy（自主性） ：无需人工干预即可执行多个步骤。
- State Management（状态管理） ：在特定任务执行过程中维持上下文。
在构建 Agentic 层时，工程师关注的是执行细节。例如：
- 模型如何知道要编辑哪个文件？
- 如果单元测试失败，智能体如何恢复？
- 代码库中的哪些上下文需要放入 prompt 窗口中？
举个例子，“大规模 CVE 修复”就高度依赖 Agentic AI。智能体会探索代码仓库，通过构建和扫描验证 CVE，应用修复（如升级依赖或修改代码），运行测试，再次扫描，并最终提交 PR。这个工作流在拥有合适工具的前提下，对单个 CVE 而言是相对自包含的。但当大量此类流程并行运行时——涉及分类、监控、重试、人工审核队列以及跨团队协作——AI Orchestration 就变得至关重要。
什么是 AI Orchestration？
AI Orchestration 运作在更高抽象层级。它是管理“哪些智能体在何时执行哪些任务”的基础设施层，同时处理权限、连接性等后勤问题。当你从“在笔记本电脑上运行一个智能体”扩展到“在云中并发运行数百个智能体”时，Orchestration 就成为关键。
AI Orchestration 的核心能力更偏向高层管理：
- Governance & Sandboxing（治理与沙箱） ：确保智能体的执行（例如
rm -rf /）被限制在可丢弃的 Docker 容器中，无法接触生产环境密钥。 - Resource Management（资源管理） ：控制 API 调用频率、计算资源和成本，适用于整个智能体集群。
- Routing（路由） ：将特定子任务分配给合适的智能体或模型。
在构建 Orchestration 层时，工程师关注的是稳定性与安全性。例如：
- 如何隔离智能体的运行环境，防止凭证泄露？
- 如何在不触发 API 限流的前提下，扩展到 1,000 个并发任务？
- 如何处理陷入无限循环的“僵尸”智能体？
例如，在我们关于“COBOL 到 Java 重构”的博客中，我们讨论了 OpenHands 的大型代码库 SDK 如何将大型重构任务拆解为子任务，并利用云基础设施为每个任务的智能体提供适当的沙箱环境。
随着企业希望扩大其 AI 集成系统的规模，Orchestration 问题变得尤为突出。这类似于：要扩展数据存储，就需要数据管道；要扩展微服务架构，就需要基础设施即代码（Infrastructure-as-Code）解决方案。
工具栈对比
从技术栈角度看，AI Orchestration 与 Agentic AI 的区别最为清晰：
| 项目 | 智能体 AI（Agentic AI） | AI 编排（AI Orchestration） |
|---|---|---|
| 主要目标 | 任务执行与推理 | 系统稳定性与治理 |
| 逻辑层 | 提示工程、函数调用 | 工作流引擎和调度器 |
| 典型工具 | 浏览器、终端、文件编辑器、Python REPL | Kubernetes、Docker、API 网关、RBAC（基于角色的访问控制） |
| 人类角色 | 提供提示或目标 | 审批合并请求并监控系统集群 |
Agentic AI 与 Orchestration 如何协同工作？
Orchestration 为 Agentic 系统提供了安全运行的结构框架，而 Agentic AI 则提供了使 Orchestration 有价值的智能核心。在软件开发的“外循环”（Outer Loop）中——即 AI 在后台异步工作时——这两层必须共存。
纯 Agentic AI 可能具有不稳定性。没有 Orchestration，自主智能体可能变成“脱缰野马”。Orchestration 提供了“沙箱”（通常是容器化环境），让智能体既能发挥创造力和自主性，又不会危及主机系统的完整性。
Orchestration 还实现了规模化。有些智能体执行小型原子任务，有些则执行大型、长时间运行的任务（如整个代码库的重大重构）。随着任务持续时间和复杂度的增加，Orchestration 对处理超时、保障可靠性变得不可或缺。
简而言之：小型智能体或许可以无需 Orchestration 运行，但大型系统绝不能缺少它。
