摘要：几年前，我们还在讨论“AI 到底有什么用”，可到了 2025 年，AI Agent 已经可以自动感知环境、拆解任务、并灵活应对变化；与此同时，Agentic AI 又一次将“协作”提到新高度，让多个小团队般的 Agent 分工协作，共同实现“更高层次的目标”。
原创学术头条学术头条
几年前，我们还在讨论“AI 到底有什么用”，可到了 2025 年，AI Agent 已经可以自动感知环境、拆解任务、并灵活应对变化；与此同时，Agentic AI 又一次将“协作”提到新高度，让多个小团队般的 Agent 分工协作，共同实现“更高层次的目标”。
这两个概念最近异常火热，但在日常讨论或媒体稿件中，往往被混为一谈。
你可能经常看到——“2025 年是 Agent 爆发之年”、“这两天微软、谷歌都在密谈 Agent 技术”、或是“Gartner 将 Agentic AI 列为 2025 年十大技术趋势之一”。当我们被这些预测震撼时，不免要问：AI Agent 和 Agentic AI 之间又有着怎样的本质差别？
来自康奈尔大学的研究团队及其合作者在一篇题为 AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges 的综述中，从定义、特征、架构、应用场景以及挑战与解决方案等多个维度，拆解了两者的核心内涵和技术边界。
这项工作旨在为开发鲁棒、可扩展和可解释的 AI Agent 和 Agentic AI 驱动的系统提供明确的路线图。
首先，AI Agent 和 Agentic AI 在定义等基本方面上存在明显不同。
AI Agent 是一种自主软件实体，专为在限定的数字环境中执行目标导向的任务而设计。这些 Agent 能够感知结构化或非结构化的输入，基于上下文信息进行推理，并采取行动以实现特定目标，通常作为人类用户或子系统的替代品。与遵循确定性工作流程的传统自动化脚本不同，AI Agent 具备响应式智能和有限的适应性，能够解读动态输入并相应地调整输出。
如下图，AI Agent 在架构分类和实际部署中具有三大基础特征：自主性、任务专一性以及反应性与适应性。
图｜AI Agent 的核心特征——自主性、任务专一性和响应性。
其中，自主性指的是 Agent 在部署后能够独立行动，减少对人工干预的依赖，从而实现大规模的无人值守运行。这使得 AI Agent 能够在持续监督不切实际的应用场景中实现可扩展的部署，例如客户服务机器人或日程助手。
任务专一性则体现了 AI Agent 能够在特定功能领域（如日程安排、查询或过滤）内实现高性能优化。这使得 AI Agent 在自动化任务中高效、可解释、高精度运行，尤其是在通用推理不必要的场景中。
响应性是指 Agent 能够响应其环境（包括用户指令、软件状态或 API 响应）变化；当进一步结合适应性时，一些系统还通过反馈循环、启发式方法或更新上下文缓冲区等方式，整合了基础的学习机制，以在个性化推荐或对话流程管理等场景中逐步优化行为。
与 AI Agent 不同，Agentic AI 是一种新兴的智能架构，其利用多个专业化 Agent 协作来实现复杂且高层次的目标。这些系统由模块化的 Agent 组成，每个 Agent 负责更广泛目标的一个独特子组件，并通过集中式协调器或去中心化协议进行协调。这种结构标志着从单一 Agent 架构中通常观察到的原子化、响应式行为的概念转变，转向为一种以动态 Agent 间协作为特征的系统级智能形式。
这一范式的关键推动因素是目标分解，即规划 Agent 自动解析用户指定的目标，并划分为更小、更易于管理的任务。这些子任务随后被分配到 Agent 网络中。多步推理和规划机制促进了这些子任务的动态排序，使系统能够实时适应环境变化或部分任务失败。这确保了即使在不确定性条件下，也能鲁棒地执行任务。
同时，不同 Agent 通过分布式通信渠道通信，例如异步消息队列、共享内存缓冲区或中间输出交换，从而实现无需持续集中监督的协调。
此外，反思性推理和记忆系统使 Agent 能够在多次交互中存储上下文，评估过去的决策，并迭代优化其策略。这些能力共同使得具身 AI 系统能够展现出灵活、适应性强且协作的智能，超越了单个 Agent 的操作限制。
研究团队通过智能家居系统案例阐释了 AI Agent 和 Agentic AI 之间的区别。
图｜AI Agent 与 Agentic AI 在概念上的对比。
如上图所示，左侧展示了一个传统的 AI Agent，即智能恒温器。它接收用户设定的温度值，并自主控制加热或冷却系统以维持目标温度。虽然它能够表现出一定的自主性，比如学习用户的作息时间或在无人时减少能耗，但它仅在孤立状态下运行，执行单一且明确的任务，而不涉及更广泛的环境协调或目标推断。
相比之下，右侧则展示了一个嵌入智能家居生态系统中的 Agentic AI 系统——多个专业化 Agent 协同互动，管理诸如天气预测、日常安排、能源定价优化、安全监控以及备用电源激活等多种功能。它们不仅仅是响应式模块，还可以动态通信、共享记忆状态，并协同实现高层次系统目标，如实时优化舒适性、安全性和能源效率等。例如，天气预测 Agent 可能会发出热浪预警，能源管理 Agent 则会协调使用太阳能提前预冷，以避免高峰时段的高电价。同时，Agentic AI 系统还可能在无人时推迟高能耗任务或激活监控系统，实现跨领域的决策整合。
另外，AI Agent 和 Agentic AI 在应用场景方面也存在不同。如下：
AI Agent：
客户支持自动化和内部企业搜索：利用检索增强的 LLM 和企业知识库，AI Agent 可以自动回答用户查询、处理工单、检索文档等，从而提高效率并降低成本。电子邮件过滤和优先排序：AI Agent 可以分析邮件内容和元数据，自动分类、提取任务、建议回复等，从而帮助用户管理电子邮件，提高工作效率。个性化内容推荐和基本数据报告：AI Agent 可以分析用户行为和兴趣，生成个性化推荐或数据报告，从而提高用户体验并支持数据驱动的决策。自主调度助手：AI Agent 可以根据用户偏好和日历，自动安排会议、预订行程等，从而提高日程管理效率和灵活性。Agentic AI：
多智能体研究助理：多个 AI Agent 协同工作，检索、总结、起草科学内容，从而加速科研进程并提高效率。智能机器人协调：多个机器人协作完成任务，例如仓库自动化、农业无人机检测、机器人采摘等，从而提高效率和生产力。协作医疗决策支持：多个 AI Agent 协同工作，进行诊断、监测、治疗规划等，从而提高医疗诊断的准确性和治疗的有效性。多 Agent 游戏 AI 和自适应工作流自动化：多个 AI Agent 协同工作，进行游戏探索、流程自动化等，从而提高游戏体验和业务流程的效率。图 | AI Agents 和 Agentic AI 在八个核心功能领域的分类应用。
此外，AI Agent 和 Agentic AI 面临的挑战也不同。
AI Agent 在利用 LLM 和工具使用接口自动化结构化任务方面，存在可靠性差、泛化能力不足和长期自主性弱等问题。这些挑战既源于其对静态预训练模型的依赖，也在于其难以具备因果推理、规划和鲁棒适应等 Agent 特性，主要分为以下 5 点：
缺乏因果理解：AI Agent 难以区分相关性和因果关系，导致在面临新情况时表现不佳。LLM 限制：LLM 存在一些固有的限制，例如幻觉、脆弱性、可解释性差、知识截止日期、偏见等，这些限制会影响 AI Agent 的性能和可靠性。不完全的智能体属性：AI Agent 的自主性、主动性、响应性和社交能力不足，这限制了它们的应用范围和功能。有限的长期规划和恢复能力：AI Agent 难以进行多步骤规划和处理任务失败，这限制了它们在复杂环境中的适应能力。可靠性和安全性问题：AI Agent 在分布性变化下可能出现不可预测的行为，这会影响它们的可靠性和安全性。尽管多 Agent 架构使得自动化的目标更加宏大，但它为 Agentic AI 系统带来了一系列放大和全新的挑战，这些挑战加剧了基于 LLM 的单个 Agent 所固有的局限性，具体如下：
因果性挑战加剧：Agent之间的相互作用会放大因果性缺陷，导致协调问题和错误传播。通信和协调瓶颈：Agent 之间难以进行高效、精确的沟通和协调，这会影响系统的性能和效率。涌现行为和可预测性：Agent 之间的复杂交互可能导致不可预测的行为和系统不稳定，这会影响系统的可靠性和安全性。可扩展性和调试复杂性：随着 Agent 数量和功能的增加，系统变得越来越复杂，难以调试和维护。可解释性和可验证性：难以解释 Agent 的行为和验证其决策的正确性，这会影响用户对系统的信任度。安全性和对抗性风险：易受攻击，例如对抗性样本攻击和模型中毒，这会影响系统的可靠性和安全性。伦理和治理挑战：难以确定责任、公平性和价值一致性，这会影响系统的社会接受度和伦理合法性。检索增强生成（RAG）：通过将用户查询与向量数据库（如 FAISS、Pinecone）语义匹配，AI Agent 可实时引用外部信息，减少幻觉生成。对于 Agentic AI 系统，统一的检索生成流水线可为各子 Agent 提供共享记忆，提升一致性与抗误导能力。
工具化增强推理（Function Calling）：Agent 可调用 API、执行脚本或查询数据库，实现动态感知与任务执行，如天气查询、日程安排、运行代码等。多 Agent 协作中，借助函数接口实现职责分工与有序衔接。
Agentic 循环（ReAct Loop）：将“推理→执行→观察”构成闭环，Agent 在每次调用工具或 API 后，先对结果进行验证，再进行下一步推理，从而在单次任务中反复校正、持续纠错。多 Agent 场景下，需要基于共享日志和统一的反馈机制，将各自的观察结果汇聚、对齐，确保系统整体的反思能力不分裂。
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）；在多 Agent 系统中，各 Agent 可维护本地记忆并访问共享全局记忆，实现跨任务的连续性、个性化和长期规划。
多角色协同：为应对复杂任务，系统引入策划者、摘要者、审校者等专精角色，由元 Agent 协调，提升可扩展性与容错能力。
反思与自我批评机制：Agent 完成初步输出后，利用二次推理流程对自身结果进行审视和验证。在 Agentic AI 中，可让“审核者”Agent 专门对其他 Agent 的成果进行交叉检查，实现协作式质量把关，促进系统在迭代中不断自我优化。
程序化提示工程：避免手工调参带来的不可复现和脆弱性，通过代码化的任务模板、上下文填充器及检索变量，动态生成结构化提示。各角色 Agent 统一使用此流水线，确保消息格式、依赖追踪和语义对齐的一致性，杜绝多 Agent 协作中的“提示漂移”现象。
因果建模与模拟规划：将因果推断嵌入 Agent 推理，使其能够区分关联与因果、进行干预模拟。例如在供应链场景中，Agent 可预测延迟对下游节点的因果影响。在多 Agent 协调时，通过 STRIPS 或 PDDL 等规划语言，明确定义行动的前置条件和效果，实现更安全、更可靠的协作。
监控、审计与可解释性：记录提示、工具调用、记忆更新和输出日志，为事后分析与故障排查提供依据。多 Agent 环境下，串联各 Agent 的审计痕迹和对话重放，帮助开发者迅速定位错误源头，并通过可视化管道提高系统透明度。
治理感知架构：通过访问控制、沙箱机制与身份管理，实现决策可控与行为可追溯。多 Agent 系统中，凭借责任归属和合规检查，构建可信的 AI 生态，降低在医疗、金融等敏感领域的应用风险。
最后，研究团队还提出了 AI Agent 和 Agentic AI 的未来发展路线图。
图｜AI Agent 和 Agentic AI 的未来路线图
AI Agents 将在五个关键领域实现突破：主动推理、工具集成、因果推理、持续学习与可信操作。
首个重要转变是从被动响应向主动智能迈进。Agent 将基于模式、上下文或潜在目标主动发起任务，并能动态接入数据库、API 等系统以完成复杂任务。因果推理的发展也至关重要，使 Agent 能理解因果关系，从而更好地支持诊断、规划和预测。为保持适应性，Agent 需具备持续学习能力，借助反馈和情境记忆不断调整行为。这些能力将推动 Agent 从静态工具演变为具备自主性和可控性的认知系统。
Agentic AI 是在此基础上的自然延伸，强调多 Agent 协作、上下文持久化和任务编排。未来系统将支持多 Agent 并行协作，类似人类团队，通过协调层分配角色、管理依赖关系并解决冲突。持久记忆架构将保障长任务协调和状态感知。模拟规划也将成为核心能力，帮助 Agent 在执行前测试策略、预测结果并优化行为。同时，伦理治理框架将确保 Agent 网络的责任归属与价值对齐。各行业也将涌现出领域专用系统，利用上下文知识实现比通用 Agent 更强的能力。
研究团队还提到了清华大学黄高教授团队提出的新型学习范式 AZR（arXiv:2505.03335），该研究使 AI 不再依赖外部数据，而通过自主生成、验证与解决任务实现自我进化，借助如代码执行等可验证机制推动学习。这为在数据稀缺环境中实现真正自主、可适应的推理 Agent 提供了可能。
结合 AZR，多个专用 Agent 可在协调工作流中共同进化。例如，科学研究可由提出假设、模拟实验、验证结果、调整策略的 Agent 自动完成，完全通过自我博弈与可验证推理，无需持续人工介入。研究团队认为，AZR 为 AI Agent 和 Agentic AI 向下一代 AI 的转变奠定了基础。
作者：锦鲤
来源：人工智能学家