引言
人工智能领域近期出现了两个容易混淆的概念：“Agent AI”（通常指人工智能代理）与“Agentic AI”（通常译作能动型人工智能或具代理能动性的AI）。随着2022年底大型语言模型（LLM）的突破（如 ChatGPT 的发布）引发了自治代理的热潮，这两个术语的使用频率大增 。尽管二者名称相似，都涉及自主智能体的理念，但在学术定义、体系架构和能力上存在显著差异。本文从学术研究和技术实现层面，对 Agent AI 与 Agentic AI 进行深入比较。我们将分别阐述它们的定义与核心理念、主流文献中的区分、体系结构、决策与学习机制、记忆与规划能力差异，并列举代表性研究成果和实现框架。最后，通过一张对比表格直观总结两者的关键区别。
概念定义与核心理念
Agent AI（人工智能代理） : Agent AI 一般指传统意义上的AI智能体或自治代理。早期AI文献将“智能代理”定义为能够自主感知环境、具有一定自主性并采取行动完成特定任务的计算机系统 。典型的AI代理具有感知-决策-执行循环（如 Russell & Norvig 所述的感知-思考-行动架构），可以是软件机器人或物理机器人。在现代背景下，AI Agent 通常指由大型模型驱动、面向狭窄任务自动化的模块化系统 。例如，集成LLM的对话代理、通过工具使用和提示工程来增强能力的自动客服机器人等，都是 Agent AI 的范畴。其核心理念是在特定预定义范围内自主完成任务，具有一定的自主决策能力，但通常局限于预先设定的目标或单一步骤任务。
Agentic AI（能动型人工智能） : Agentic 一词强调“能动性”或“主动性”。权威定义将 Agentic AI 描述为一种新兴范式，指能够在最少人类干预下自主追求复杂目标的人工智能系统 。这类系统具有高度的适应性和高级决策能力，能够在动态、开放的环境中自主设定子目标并完成长程任务 。简单来说，Agentic AI不只是一个单一智能体，而是由多个智能体协作组成的自治体系，可以通过自组织来拆解任务、分配子任务并逐步完成复杂目标 。其核心理念是一种范式转变：从单一代理转向多代理协同、自主规划和持续学习，体现更高层次的自主性和“能动性”。因此，Agentic AI 更接近于人们设想的自治智能体生态，在较少人工指导下完成以往需要人工分解的复杂流程。
从概念和理念上看，Agent AI 与 Agentic AI 并非完全一致。前者涵盖广义上的AI代理，包括早期专家系统、强化学习代理等；而后者专指近年来兴起的、更高自治级别的多智能体协作系统，是建立在 AI Agent 基础之上的新阶段 。简言之，Agentic AI 可以被视为 Agent AI 的拓展和升级——强调多步规划、主动性和协同能力，能够自主应对复杂开放任务 。
学术文献中的区分
近年来主流学术界已开始明确区分 Agent AI 与 Agentic AI 的概念。例如，Sapkota 等人（2025）在一篇综述中专门比较了 “AI Agents” 和 “Agentic AI” ，提供了系统的概念分类与应用映射 。该工作指出，传统的 AI Agent 是由LLM等基础模型驱动的模块化系统，专注于狭窄任务的自动化；而 Agentic AI 则是范式上的飞跃，体现为多代理协作、动态任务分解、持久记忆和自主协调等特征 。这一区别在学术上日渐清晰，被认为是后-ChatGPT时代 AI 发展的一条主线。另一项权威综述（Acharya 等，2025）也将 Agentic AI 描述为**“自主智能代理”发展的质变**，强调其能够在变化环境中自行设定复杂目标并追求之 ；同时区分了传统规则型代理、强化学习代理与 Agentic AI 三者在目标复杂度、自适应性和学习机制等方面的差异 。
此外，学术会议和期刊也纷纷探讨 Agentic AI 的独特挑战与机遇。例如，Hughes 等（2025）通过多专家分析讨论了 AI代理与 Agentic 系统的区别和联系，涵盖认知架构和社会影响等方面 。总的来说，主流学术文献已经将 Agentic AI 视为一个独立概念，并通过综述和分类研究对其进行定义和阐释。这表明 Agentic AI 不只是流行术语，而是有明确技术内涵的新研究方向。
系统架构对比
Agent AI 的架构通常是单智能体架构，围绕一个核心代理设计。这个代理可以是一个大型语言模型加上一些工具使用接口（如检索、计算器API等），在接收到用户请求或感知到环境状态后，经过内部推理直接输出行动或答案 。传统Agent架构强调感知-决策-执行链条，可能包括模块化的感知模块、决策模块和效应器。近年来的 AI Agent 经常采用“大模型+插件”的模式：例如使用LLM读取指令并调用外部工具完成任务（微软的 HuggingGPT 就是典型例子），或通过提示链让模型一步步完成复杂查询。总体而言，Agent AI 的体系结构以“一个智能体解决一个任务”为特点，缺少内部复杂的子代理分工。
Agentic AI 的架构则更为复杂，通常是多智能体协作框架。它包含多个专门化的代理（子Agent） ，以及用于协调这些代理的机制（可能是一个调度/组织者代理，或去中心化通信协议）。在Agentic系统中，大型模型可能分担不同角色：例如在软件开发场景下，某一代理充当产品经理，另一代理负责编码，还有代理负责测试 。这些子代理通过自然语言或其他协议相互通信、共享信息，共同推进任务。Agentic 架构的关键元素包括： (1) 任务分解模块：能够将高层目标自动拆解为子任务；(2) 调度与通信机制：在代理间分配任务、汇总结果的策略；(3) 长期记忆模块：用于在整个任务生命周期中存储和检索信息，以支撑上下文一致性和长期规划 。例如，ChatDev 框架通过一组由LLM驱动的专业代理团队来模拟完整的软件开发流程，每个代理在架构中承担特定角色并在各阶段通过交流完成协作 。因此，相较于 Agent AI，Agentic AI 的系统架构更加注重组件化协同和持久性：它不仅要有感知与行动能力，更要有内部的组织结构以应对复杂任务。正如文献所指出，这代表了从单智能体到多智能体生态系统的架构演进 。
决策机制与自主性
决策机制方面，Agent AI 通常采用反应式 (Reactive) 或简单规划的策略。在传统代理中，决策往往是在当前感知到的状态下，依据预设规则或训练好的策略直接产生动作 。例如，一个客服聊天机器人在用户提问后基于匹配规则或检索模型给出答复；强化学习代理则根据策略网络在当前状态选择动作。这类代理很少主动发起未被请求的行动，即它们的行为往往由外部触发（用户Prompt或环境变化），目标也是预先设定的 。即使是融入LLM的现代代理，默认也是遵循提示进行反应的模式，而不会自行追加新目标 。自主性主要体现在执行层面：Agent AI 可以在具体任务中自主完成细节步骤（例如自动驾驶系统在车道保持任务中自主转向和加速），但不会越出既定任务范围。其决策过程一般是一轮一决策，缺少长时的连续自主规划。
Agentic AI 的决策机制则更加主动式 (Proactive) 和计划性 (Planful) 。在Agentic系统中，智能体可以自主制定子目标和多步计划，而不仅仅被动响应即时输入 。决策往往从一个高层次目标出发，由主代理或协作机制触发，然后进行任务分解和步骤规划。这意味着Agentic AI具备*“目标驱动”*的特性：可以在没有人明确指令每一步的情况下，自己决定下一步做什么以逐步逼近最终目标。例如，AutoGPT/BabyAGI 等开源实验展示了这种能力：给定一个模糊的高层目标，这些代理利用LLM作为规划者和执行者，会不断生成待办子任务、调用工具获取信息、监控执行结果，然后调整下一步计划 。这种循环式决策机制（又称 ReAct 反思-行动循环）通过让AI代理产生中间思考步骤和行动指令交替执行，从而实现连续的多步推理与决策 。总之，Agentic AI 在决策上更接近人类的做法——先设定目标，分解步骤，再逐步执行并根据反馈调整计划，自主性体现在能够长时间、不间断地朝着复杂目标推进。
学习方式与适应能力
在学习与适应方面，Agent AI 与 Agentic AI 也存在显著区别。传统 Agent AI 的学习通常发生在部署之前：例如通过监督学习训练一个对话模型，或通过强化学习在仿真环境训练一个策略网络。一旦投入使用，其行为方式基本固定（除了在有限范围内进行参数更新或策略微调）。一些Agent具备有限的在线学习能力，比如基于用户反馈更新推荐结果，但总体来说适应性有限 。经典AI代理主要依赖单一范式的学习：要么是监督学习（专家系统、决策树按规则学习），要么是强化学习（通过奖赏信号优化策略） 。适应环境变化时往往需要人工干预或重新训练模型，自动的环境适应和知识更新能力较弱。
Agentic AI 强调持续学习和自适应。这类系统往往采用混合的学习方式，结合强化学习、元学习以及检索增强型生成 (RAG) 等方法 。在Agentic框架中，代理能够在运行过程中从交互中学习：例如通过试错逐步改进策略（强化学习在其中扮演重要角色 ），或者利用自我反馈机制调整提示和行为。一个突出特征是引入了知识检索与记忆，使Agentic系统可以随时查询外部知识库或内部记忆，从而等价于拥有不断增长的知识基础。这提升了系统在新情境下的表现，因为它不再仅局限于训练时学到的知识。例如，当环境规则或数据分布发生变化时，Agentic AI 可以通过检索最新信息（如联网查询实时数据）并调整决策，从而适应新情况 。另外，Agentic AI 经常集成元学习（学习如何学习）和自我反省机制，使其能够总结经验、调整策略参数，实现更高层次的适应能力 。综上，Agentic AI 在学习方式上更加灵活多样，倾向于边运行边学习，通过多源信息和反馈不断优化自身。
记忆与规划能力
记忆机制是两类系统的重要差别之一。传统 Agent AI 一般只有短期记忆能力，要么仅依赖当下输入（如一次对话的上下文窗口），要么在有限范围内维护状态（如强化学习中的环境状态）。它们缺乏将长期交互历史加以存储和利用的框架。例如，一个客服聊天代理通常无法记住多天前与同一用户的对话内容，除非专门硬编码了用户资料调用。相反，Agentic AI 通常配备持久化的记忆模块。这可以是一个向量数据库或知识图谱，用于存储长期经验、过去对话、环境变化等信息，以供后续检索 。具身的例子是 Park 等人提出的“生成智能体”（Generative Agents）：他们为每个代理维护了一个完整的自然语言形式的记忆日志，记录其经历，并对记忆进行提炼以形成更高层次的反思，从而在日后行为规划中调用 。这使得代理能够“记住”过去发生的事件并据此调整未来行动，从而表现出类似人类的连续性和一致性。Agentic AI 的记忆不仅容量更大，而且结构更复杂（包含情景记忆、语义记忆等），支持跨会话、跨任务的知识累积 。因此，Agentic AI 不仅有短期工作记忆，还有长期经验记忆，这为复杂任务的长期规划提供了基础。
规划能力方面，Agent AI 通常只能进行有限深度的规划。一些高级AI代理会使用规划算法（如基于搜索的路径规划、象棋博弈中的minimax等），但这些规划往往局限在单一领域，步骤相对少且范围固定。缺乏记忆支撑的代理也难以规划过长的步骤，因为它无法保留和利用中间结果。相比之下，Agentic AI 具备强大的分层规划与执行能力。它可以根据总体目标动态地规划一系列子任务，在执行过程中根据反馈调整计划，再继续执行后续任务，形成闭环。例如，Agentic系统中的主管代理可以先制定一个高层计划，然后安排多个子代理并行或按序执行各子任务；子任务完成后再由主管汇总结果，决定下一步计划是否需要修正。这样的分层规划机制让Agentic AI可以应对开放式、复杂的问题，而不仅仅是线性流程。文献中将这种能力描述为**“处理多步骤复杂任务的能力” ，是Agentic AI区别于传统Agent的标志 **。一个具体实例是，AutoGPT 代理曾展示出在市场分析任务中自主规划多步骤流程：如顺序执行网页搜索、数据汇总、报告生成等一系列操作来完成用户的高层指令 。总而言之，记忆的引入与多代理的协作，使Agentic AI能够进行远超单一Agent的长程规划：它不仅能计划做什么，还可以记住做过什么以及接下来为何这样做，从而在复杂环境中实现连贯而有目的性的行为。
应用方向与研究趋势
由于上述差异，Agent AI 与 Agentic AI 在应用领域和研究方向上也有所区别。Agent AI 广泛应用于单一任务自动化场景，例如客服对话系统、智能虚拟助理、推荐系统、游戏NPC等 。这些应用特点是任务目标明确、范围相对封闭，可由单一智能体在短时间内完成。这类研究传统上属于人工智能的子领域（如对话系统、专家系统、机器人控制等），注重提高特定任务的性能和可靠性。而Agentic AI 更适合复杂、多步骤的任务或流程自动化。研究者将其应用在供应链管理、业务流程优化、科研自动化、机器人协同、医疗决策支持等需要多个步骤和持续调度的领域 。例如，在供应链场景下，一个 Agentic AI 系统可以包含采购代理、库存代理和运输代理，彼此沟通来实时优化整个链条 。又如在研究自动化方面，多个AI代理分工筛选文献、设计实验、分析数据，协作推进科学发现 。可以看到，Agentic AI 的应用更偏向开放环境和复杂决策，其研究也与多智能体系统（MAS）、自治决策、长时序规划等课题紧密相关 。近一两年，随着 AutoGPT 等案例引发关注，Agentic AI 成为热门研究趋势，相关开源项目层出不穷，学术界也在探讨其涌现行为、协调机制、错误鲁棒性等挑战 。总之，Agent AI 在既有狭窄任务上继续精耕细作，而 Agentic AI 则开辟了让AI系统解决更广泛、更复杂目标的新路径，两者在未来可能融合推进通用人工智能的发展。
代表性论文、系统与框架
近年来涌现出一批有关 Agentic AI 的代表性研究和实现，既包括学术论文也包括工业界和开源社区的实践。以下列出数个具有代表性的成果：
AutoGPT & BabyAGI (2023) – 开源社区率先推出的自治代理实验项目 。这两个系统利用 GPT-4 等LLM同时充当规划者和执行者，循环生成行动计划并自我反馈调整 。它们展示了让AI代理基于高层目标动态生成子任务、调用工具并适应反馈的能力，被视为Agentic AI的早期雏形。
Generative Agents (Park et al., 2023) – 斯坦福大学的研究者提出的“生成代理”架构 。他们构建了一个模拟虚拟人类的小镇环境，让25个由LLM驱动的代理角色自主互动。每个代理拥有完整的记忆存储、规划和反思模块，能够根据过去的记忆动态规划未来行为 。该工作证明了引入记忆和自我反省的代理可以产生逼真的连续行为，被认为是 Agentic AI 在交互模拟领域的里程碑。
ChatDev (Zhou et al., 2023) – 一种多代理协作的软件开发框架 。ChatDev 将软件公司开发流程中的角色（设计、编码、测试等）分配给不同的LLM代理，由一个组织者代理协调它们按瀑布模型顺序完成任务 。各代理通过自然语言沟通分享进展，最终在无人干预下产出运行的软件。这一系统验证了Agentic AI 在复杂工程流程自动化上的潜力。
AutoGen (Wu et al., 2023) – 微软提出的开放源码多代理对话框架 。AutoGen 提供了一个通用平台，可方便地构建由多个LLM代理彼此对话完成任务的应用 。开发者能够定义代理的角色和交互模式，让它们协同解决如编程问答、数学推理、决策规划等问题。AutoGen 证明了通过灵活的代理对话编排可以提升复杂任务的解决效果。
强化学习自治代理 – 在机器人和游戏AI领域，也有将Agentic理念融入的尝试。例如 Voyager (Wang et al., 2023) 提出了一个在 Minecraft 游戏中不断探索和终身学习的新型代理 。Voyager 通过与环境交互持续获取技能，并将技能以代码形式存储复用，实现了持续自我进化的行为方式。这体现了 Agentic AI 在具身环境中的应用前景，即代理能够不断积累经验并改善策略。
上述系统和框架只是近年出现的部分代表。产业界同样不甘落后，IBM、OpenAI 等公司纷纷推出 Agentic AI 的雏形产品或工具链。例如 IBM 的 Agentic AI 框架 (如 Crew、LangChain Agentic RAG 等) 支持构建企业流程中的多代理自动化方案 。OpenAI 的 API 也引入了函数调用等功能，便于开发工具驱动的智能代理 。可以预见，随着研究的推进和应用需求的牵引，Agentic AI 的实现将更加成熟，在更多开放场景中发挥作用。
Agent AI 与 Agentic AI 对比一览表
下表汇总了 Agent AI（传统AI代理）与 Agentic AI 在关键方面的差异：
| 比较维度 | Agent AI（AI智能代理） | Agentic AI（能动型AI系统） |
|---|---|---|
| 定义 | 独立的自主软件代理，执行特定的预定义任务 。 | 由多个AI代理组成的协作系统，共同追求复杂的整体目标 。 |
| 自主性 | 在所限定任务内具有高度自主性，但不越界；通常由外部触发执行。 | 拥有更高自主性，可自主发起和管理多步骤任务，持续运行以达成高层目标 。 |
| 任务复杂度 | 一次处理单一、具体的任务或请求。 | 能处理复杂、多步骤任务，需将目标分解并协调多个子任务 。 |
| 协作方式 | 一般独立运作，不存在多代理协同。 | 涉及多代理协作与信息共享，有协调机制组织多个智能体 。 |
| 学习与适应 | 在特定领域内学习和适应；部署后学习能力有限。 | 可在更广泛任务和环境中持续学习、自适应调整（结合记忆检索、反馈学习等） 。 |
| 典型应用 | 客服聊天机器人、虚拟助理、自动工作流等单职能场景 。 | 供应链优化、业务流程管理、虚拟项目经理等复杂决策场景 。 |
资料来源：根据 Sapkota 等 (2025) 对 AI Agents 与 Agentic AI 的比较整理 ****。
结论
综上所述，Agent AI 与 Agentic AI 代表了自主智能体发展的两个阶段或层次。Agent AI着重于让单一人工智能代理在限定情境下自动完成任务，已经在众多领域得到应用。Agentic AI 则更进一步，探索由多个智能体组成的自主协作系统，旨在解决更复杂和开放的任务，其理念与实现反映了人工智能向更高自治性和广泛适应性的演进 。近年来的学术研究和实践表明，两者在体系结构、决策机制、学习方式、记忆与规划能力等方面存在系统性区别。主流文献已经开始对这两种范式加以区分和分析 。对于研发者和研究者而言，理解这些差异有助于选择合适的方法来构建AI系统：当面对单一明确任务时，传统Agent方法可能足够；但要应对复杂多变的问题，Agentic AI的理念和框架将提供更大的潜力 。展望未来，随着Agentic AI技术的成熟，我们有望看到更加智能的自治代理系统在现实世界中发挥作用，但同时也需要关注其中的新挑战（如多智能体协调、目标对齐与安全等）。持续的研究与实践将推动Agent AI和Agentic AI逐渐融合，向通用人工智能迈进，在更高层面上实现人与AI的协同发展。
参考文献：
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