AI Agents与Agentic AI：技术演进与应用场景解析

关键点

• AI Agents是当前主流的单体智能系统，专注于结构化、可预测的任务，具有可靠性和可控性，但在因果推理、长期规划和复杂任务处理方面存在局限性。
• Agentic AI是新兴的协作智能系统，通过多个智能体的动态协作和任务分解，能够处理更复杂的任务，应用场景包括医疗诊断、科学研究和机器人集群等。
• 两种系统在技术架构上差异明显：AI Agents采用线性处理模式，而Agentic AI采用分布式架构，支持并行处理和动态协调。
• AI Agents的关键技术包括检索增强生成（RAG）和工具增强推理，而Agentic AI则依赖多智能体编排、角色专业化和基于仿真的规划技术。
• 未来，AI Agents将向主动智能、持续学习和信任安全方向发展，Agentic AI则将致力于多智能体扩展、伦理治理和领域特定系统的优化。