康奈尔大学最全综述：一文读懂 AI Agent 与 Agentic AI 的区别，看这一篇就够了！_ai agents vs. agentic ai: a conceptual taxonomy, a

随着人工智能技术的快速发展，AI Agent（人工智能代理）和 Agentic AI（智能体人工智能）这两个概念逐渐受到关注。然而，由于两者在某些方面存在相似性，导致很多人对它们之间的区别感到困惑。本文将基于康奈尔大学最新论文《AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges》对这两个概念进行详细对比分析，帮助大家更好地理解它们的区别。

一、AI Agent

在AI Agent出现之前，主流的AI，如GPT系列、ChatGLM系列，我们称之为生成式AI（Generative AI） 。它的核心能力是根据提示（Prompt）生成内容，无论是文字、图片还是代码，当时记得还了出现了大模型提示词工程师的岗位。但它有一个本质的局限：被动性。它无法主动发起任务，无法与外部世界真实交互，更没有一个持续的目标去跟进 。相当于你踹他一脚，他就动一下，不踹他就不动。（哎？这话听着有点熟悉~~）

「AI Agent」 的诞生，「标志着AI迈出了从“被动生成”到“主动执行”的第一步」。它的核心架构，是在大语言模型这个“大脑”的基础上，增加了感知、推理和行动的能力，形成了一个“感知-思考-行动”的闭环 。更重要的是，它被赋予了使用工具的能力 。当一个任务超出了它的内部知识范围（比如查询今天的天气），它能够自主地调用外部API或搜索引擎，获取信息，然后整合进自己的决策流程中 。

它其实就像一个能力出众的独立顾问，你给他一个明确的目标（比如“帮我预订下周去上海的机票和酒店”），他就能自主地调用工具（查询航班、对比价格、预订网站API）来完成任务。
本文作者将AI Agent的核心特征归纳为以下三点：

• 「自主性（Autonomy）」：设定目标后，它能够在无需人类持续介入的情况下独立运行。
• 「任务特定性（Task-Specificity）」：其设计通常用于完成相对单一、明确的任务，比如邮件分类、客户支持或者日程安排。
• 「反应性与适应性（Reactivity and Adaptation）」：它可以对环境的实时变化（例如用户的新请求）作出回应。

二、AI Agent面临的挑战

目前，AI Agent技术虽然在任务自动化、语言理解等方面取得了明显进展，但仍存在不少关键的局限性，这制约了它在复杂实际场景中的应用。

首先，这类Agent普遍缺乏因果推理能力，很难处理涉及时间变化或变量关系的问题，使得在面对动态环境时表现不稳定。

其次，由于AI Agent的核心依赖于大语言模型（LLM），它不可避免地存在幻觉、推理深度不够、知识更新难等常见问题，而且对提示设计十分敏感，这影响了任务的一致性和可控性。

此外，现有的AI Agent在自主性、主动性和多智能体协作能力方面普遍不足，无法胜任多阶段、长期性的任务，在复杂任务中容易出现路径中断或错误累积的情况。

同时，Agent系统缺乏完善的可解释性机制，难以向外部用户清晰说明推理过程，这增加了它在安全关键领域应用的风险。

最后，安全性问题较为突出，容易受到恶意输入、工具篡改等攻击，并且在处理新环境或非预期输入时表现脆弱，稳定性和鲁棒性还有待提高。

上述问题共同表明，AI Agent无法满足复杂决策、自主协作和高安全性的系统级应用需求。做过AI Agent的人应该都清楚，它的架构基本上就是一个大模型加上一堆工具接口。简单来说，这些AI Agent就像一个个勤奋的“牛马”，在各自的岗位上表现出色，极大地提高了自动化效率。但当面对需要多领域协作的复杂任务时，单个“牛马”就显得力不从心了（老板，臣妾做不到呀~~！）。而这正是**「Agentic AI」**的绝对优势所在。

三、Agentic AI

Agentic AI代表着架构革命与智能组织形式方面的根本性飞跃。作者明确划分了AI Agent和Agentic AI的本质差异，搭建起一套完整的分类学体系，还借助“智能家居”的案例，生动阐释了二者的区别。具体如下所示：
「AI Agent如同智能恒温器一般」。你设定好温度后，它会自动操控空调，将室温维持在21度。它甚至能依据你的作息，自动调节以达到节能效果。但在它的功能范畴里，只有“调控温度”这一项任务，它独立运行，不会关注天气预报、电价变化或是你的日程安排。

「而Agentic AI则相当于一套全屋智能生态系统」。在这个系统中，存在多个分工明确的AI Agent：负责“天气预报”的Agent、处理“日程管理”的Agent、专注“能源优化”的Agent，以及掌管“安防”的Agent。这些Agent不再各自孤立，而是通过一个“总指挥”（Orchestrator） 相互连接，实现信息共享，进而达成家庭在舒适度、安全性与节能性上的极致目标。

举个例子，天气预报Agent预测到下午会出现热浪，就会提前告知能源优化Agent，能源优化Agent则会决定在中午电价较低时，借助太阳能提前开启空调进行预降温。与此同时，日程Agent发现家中没人，会通知安防Agent启动监控，并让能源Agent延后洗衣机等耗能家务的运行。

「从“个体智能”到“集体智能”的跨越，正是Agentic AI的核心所在」。它不再是单纯地执行指令，而是能够领会一个模糊的、高层次的目标，并且主动将其拆解、规划，分配给团队中的不同角色，通过动态的沟通与反馈调整策略，最终完成任务。

四、应用场景差异

AI Agent 应用场景

客户服务： 聊天机器人作为典型 AI Agent，能快速回答常见问题、解决基础问题，引导客户完成流程，大大提高服务效率，解放人工客服处理复杂问题。例如 Zendesk 的 AI 聊天机器人。

个人助理： 如 Siri、Google Assistant 等语音助手，可帮用户设置提醒、查询天气、播放音乐等，依赖预定义命令处理简单重复任务。

电子邮件管理： 能对邮件分类、标记重要邮件、提供智能回复，像 Google 的 Gmail 智能撰写功能，节省用户时间。

生产力工具： GitHub Copilot 等可在软件开发中提供代码建议、协助调试，提升开发效率。

Agentic AI 应用场景

自动驾驶： AI 系统感知路况、做出驾驶决策并不断学习。特斯拉的全自动驾驶系统从驾驶环境学习，调整行为提升安全性与效率。

供应链管理： 自主管理库存、预测需求、实时调整配送路线。亚马逊仓库机器人在复杂环境自主导航、搬运货物。

网络安全： 分析网络活动，自动响应潜在漏洞。Darktrace 公司利用 Agentic AI 实时检测、响应网络威胁。

医疗保健： 协助诊断、提供治疗建议、管理患者护理。IBM 的 Watson Health 分析医疗数据，辅助医生决策。

五、面临的挑战及解决方案

AI Agent 面临的挑战

缺乏因果理解： 难以区分相关性和因果关系，在新情况中表现不佳。

LLM 限制： 基于的大语言模型存在幻觉、脆弱性、可解释性差、知识截止、偏见等问题，影响性能与可靠性。

不完全的智能体属性： 自主性、主动性、响应性和社交能力不足，限制应用范围。

可靠性和安全性问题： 在分布性变化下行为不可预测，影响可靠性与安全性。

解决方案

检索增强生成（RAG）： 将用户查询与向量数据库语义匹配，实时引用外部信息，减少幻觉生成。

Agentic 循环（ReAct Loop）：“推理→执行→观察” 构成闭环，每次调用工具或 API 后先验证结果，再进行下一步推理，持续校正纠错。

多层次记忆架构：包括情景记忆（记录交互过程和反馈）、语义记忆（保存结构化领域知识）与向量记忆（支持相似度检索），提升学习与适应能力。

Agentic AI 面临的挑战

因果性难题升级：智能体（Agent）之间的相互作用会放大因果性方面的不足，进而引发协调障碍与错误扩散。

通信与协调梗阻：智能体之间难以实现高效、精准的沟通与协作，这会对系统的性能及效率产生不利影响。

涌现行为与可预测性问题：复杂的交互过程可能催生难以预测的行为，导致系统出现不稳定状况。

可解释性与可验证性困境：对智能体的行为进行解释、对决策的正确性加以验证存在难度，这会削弱用户的信任度。

安全性与对抗风险隐患：容易遭受攻击，例如对抗性样本攻击、模型中毒等，从而对可靠性与安全性构成威胁。

伦理与治理难题：在责任界定、公平性保障以及价值一致性维护等方面存在困难，进而影响社会对其的接受度和伦理层面的合法性。

解决方案

因果建模与模拟规划： 把因果推断融入 Agent 推理过程，对关联关系与因果关系加以区分，并开展干预模拟；借助规划语言清晰界定行动的条件和效果，从而实现安全可靠的协作。

治理感知架构： 通过访问控制、沙箱机制以及身份管理，确保决策处于可控范围，同时实现行为的可追溯性。

强化学习优化： 运用强化学习算法对 Agent 的决策策略进行优化，增强其性能与稳定性。

六、结论

AI Agent 与 Agentic AI 虽都为人工智能领域重要发展方向，但在定义、特征、架构及应用等方面存在显著差异。AI Agent 专注特定任务，具有一定自主性与适应性；Agentic AI 则强调多智能体协作实现复杂目标，具备更强的自主性、推理规划及学习能力。二者在各自适用场景发挥重要作用，同时也面临不同挑战。未来，随着技术发展，两者有望相互融合补充，突破现有局限，推动人工智能迈向更高水平，为各行业带来更多创新应用与变革。

七、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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