在人工智能技術快速演進的浪潮中，AI Agent與Agentic AI的差異認知正成為企業智能化轉型的關鍵分水嶺。盡管二者都承載著自動化與智能化的使命，但其技術內核與應用價值存在本質區別。理解這種差異不僅關乎企業技術選型的準確性，更影響著企業未來三到五年的競爭力構建。

接下來深演 AI 研究院將結合技術專家、營銷與社會科學愛好者埃德溫?利索夫斯基(Edvin · Lisowski)對 AI Agent 和 Agentic AI 的觀點和企業在兩者之間的實際需要，為大家分享AI Agent與Agentic AI 的區別、實際應用和發展前景的解讀。

什么是 AI Agent 和 Agentic AI ?

在深入細節之前，先從基礎講起。

什么是 Agentic AI ?

從本質上講， Agentic AI 是一種關乎自主性的人工智能。這意味著它能夠自行做決策、采取行動，甚至學習以實現特定目標。它有點像一個虛擬助手，能夠思考、推理并適應不斷變化的情況，而無需持續的指導。通常情況下， Agentic AI 將在感知、推理、行動、學習四個關鍵階段運作。

這使得 Agentic AI 具有高度自主性，能夠處理需要推理、解決問題和適應新情況的復雜任務。

那什么是 AI Agent ?

相對于Agentic AI 的自主能力， AI Agent 更像是為執行特定任務而構建的。它們旨在幫助你完成某些事情 —— 比如回答問題、安排日程，甚至管理電子郵件收件箱。AI Agent 擅長自動化簡單、重復的任務，但不具備 Agentic AI 那樣的自主性或決策能力。可以把它們想象成完全按照你的指示行事、不會自行思考的虛擬助手。

可利用的具體場景也非常廣泛，比如微信客服AI Agent、廣告投放AI Agent、電商大屏AI Agent、私域培育AI Agent、本地化內容AI Agent等，這些場景都可以印證 AI Agent 在營銷中的核心價值。

兩者的區別?

這是重點。盡管 AI Agent 和 Agentic AI 都由人工智能驅動，但它們的運作方式其實截然不同。

Agentic AI 是具備「戰略思維」的自主系統，能在動態環境中持續進化(如特斯拉自動駕駛實時應對突發路況)，而 AI Agent 則是「戰術專家」，精準執行預設程序(如銀行智能客服處理標準化咨詢)。

二者的核心區別體現在三個維度：

決策自由度：Agentic AI 擁有多路徑決策樹，AI Agent 僅沿單線程執行;

環境適應性：Agentic AI 如同具備神經可塑性的大腦，AI Agent 類似條件反射的脊髓;

價值創造模式：Agentic AI 通過未知問題求解創造增量價值，AI Agent 通過已知流程優化釋放存量效率。

Agentic AI 和 AI Agent 都已開始在各個行業中涌現，且它們的應用場景也已愈加廣泛。

企業如何利用Agentic AI?

自動駕駛汽車：Agentic AI 最體現價值的用途之一就是在自動駕駛車輛中。這些 AI 系統感知周圍環境、做出駕駛決策，并從每次行程中學習。隨著時間的推移，它們在道路導航和應對新挑戰方面變得更加出色。例如，特斯拉的完全自動駕駛系統就是 Agentic AI 的一個例子，它不斷從駕駛環境中學習并調整行為以提高安全性和效率。

供應鏈管理：Agentic AI 也在幫助企業優化供應鏈。通過自主管理庫存、預測需求并實時調整配送路線，AI可以確保運營更加順暢和高效。亞馬遜由AI驅動的倉庫機器人就是一個例子 —— 這些機器人在復雜環境中導航，適應不同條件，并在倉庫中自主搬運貨物。

醫療保健：AI在醫療保健領域也發揮著重要作用。Agentic AI 可以協助診斷、提供治療建議和患者護理管理。它分析醫療數據、識別模式，并幫助醫生做出更明智的決策。例如，IBM 的 Watson Health 利用AI分析大量醫療保健數據，從新信息中學習，提供有助于醫生和醫療專業人員的見解。不過 Agentic AI 對于場景復雜，需要靈活決策的企業來說，目前發展的還不夠完善。企業現階段更適合通過對AI Agent 能力的挖掘來實現既定的企業目標。

企業如何利用 AI Agent?

客戶支持：AI Agent 最常見的用途之一是在客戶服務中。聊天機器人可以回答問題、解決問題并引導客戶完成流程 —— 所有這些都無需人工干預。AI聊天機器人幫助企業快速有效地回應客戶查詢，作為一個 AI Agent 處理常見問題，大大降低人工客服成本。

內容生產：AI Agent 在營銷中的典型應用之一是自動化內容生產，在社交媒體場景下，AI Agent系統能夠實時分析社交媒體趨勢，自動生成符合品牌調性的文案和視覺素材。例如當監測到「純欲風妝容」在TikTok的搜索量單日暴漲時，系統立即產出15套教程圖文與短視頻腳本，同步推送至全球各區域賬號，使內容生產效率提升數倍，人工創意團隊得以聚焦核心策略的創新和制定。

電子郵件管理：AI Agent 也非常適合管理你的收件箱。它們可以對電子郵件進行分類、標記重要郵件，甚至提供智能回復以節省你的時間。一些郵箱的智能撰寫功能就是 AI Agent 在工作的一個很好的例子，它根據上下文提供短語建議，幫助用戶更快地回復電子郵件。

生產力工具：像 GitHub Copilot 這樣的工具就是 AI Agent ，它通過提供代碼建議和協助調試來幫助軟件開發人員。它們就像一雙時刻準備提供幫助的第二雙眼睛。通過實時提供代碼建議，這個 AI Agent 提高了開發人員的生產力，使他們能夠專注于工作中更具創造性的方面。

未來前景預測

「優勢」

變革行業：Agentic AI 和 AI Agent 都在改變行業。無論是使自動駕駛汽車成為現實還是實現客戶服務自動化，人工智能都在使事情變得更高效、更具成本效益。

更好的決策：Agentic AI 有潛力處理大量數據、識別模式，并做出通常比人類更準確的決策。

個性化：在金融等行業，AI可以提供高度個性化的服務 —— 根據實時數據和預測調整財務建議或投資策略。

「風險和挑戰」

工作崗位流失：隨著AI接管更多任務，人們擔心在客戶服務、駕駛甚至醫療保健等領域會出現失業。但AI也有可能創造新的工作崗位和機會。

倫理和責任：隨著人工智能系統變得更加自主，責任問題隨之而來。如果 Agentic AI 犯了錯誤，誰來負責?這些系統應該有多透明?

數據隱私：隨著更多AI系統處理敏感數據，隱私問題日益嚴重。公司將如何保護用戶數據，有哪些保障措施?

AI Agent 和具有能動性的人工智能都在以不同的方式改變世界。隨著人工智能的持續發展， AI Agent 和 Agentic AI 之間的界限可能會進一步模糊。這些技術相互補充的潛力巨大 ，一個 AI Agent 能夠像 Agentic AI 一樣學習和適應，從而為自動化任務和決策提供更強大的能力。雖然 AI Agent 非常適合自動化重復任務和處理特定行動，但具有能動性的人工智能通過做決策、從經驗中學習和解決復雜問題，正在拓展人工智能的邊界。兩者都是塑造技術未來和我們生活方式的寶貴工具。

文中部分內容來源于 AI Agent s vs Agentic AI : What’s the Difference and Why Does It Matter,埃德溫?利索夫斯基,技術專家、營銷與社會科學愛好者

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