当今世界，人工智能的浪潮汹涌澎湃，各种新技术层出不穷，改变着我们生活的方方面面。在众多创新概念中，”AI Agent” (人工智能代理) 和 “Agentic AI” (具能代理人工智能) 这两个术语备受关注，它们都致力于提高自动化水平，解决复杂问题，但两者之间存在着显著差异，这些差异不仅关乎技术本身，更影响着企业决策、行业发展和未来世界的走向。理解这些差异对于企业和开发者来说至关重要，因为这将决定他们能否做出明智的投资，并最大限度地利用人工智能的优势。
“虚拟助手”与“自主思考者”
AI Agent，可以简单理解为“虚拟助手”，它们在预先设定的规则和参数范围内工作，像忠诚的仆人，高效地执行着被赋予的任务。比如，一个AI Agent可以被设计来自动处理电子邮件，安排会议，或者处理繁琐的数据录入。它们擅长于处理标准化、流程化的工作，核心优势在于提高效率、降低成本和减少人为错误。对于那些需要大规模自动化和成本效益的场景，AI Agent无疑是理想的选择。它们的可扩展性和成本效益使其在企业中得到广泛应用，例如在客户服务、财务管理等领域，它们可以自动化处理重复性任务，从而释放人力资源，专注于更具战略性的工作。然而，AI Agent的局限性也显而易见：它们缺乏自主性和适应性。一旦遇到超出预设范围的情况，AI Agent便无能为力，需要人工干预。这就像一个程序化的机器人，只能在既定的轨道上运行，无法根据环境变化做出灵活调整。
Agentic AI，则代表着人工智能发展的一个新阶段，它不仅仅是执行指令，更具备了自主决策、学习和解决复杂问题的能力。它更像是一位“自主思考者”，能够设定自身目标、规划多步骤行动，并根据环境变化进行调整。这种能力源于其更高级的认知能力和对上下文的理解。想象一下，一个Agentic AI被赋予“提高客户满意度”的目标，它会自主分析客户数据、识别潜在问题、制定解决方案并实施，而无需人工干预。它能够像一个经验丰富的专家一样，根据不断变化的客户反馈和市场趋势，不断调整策略，实现目标。IBM的研究指出，Agentic AI能够适应不同的情境，并根据上下文做出决策，这与生成式AI (Generative AI) 的被动响应式特性形成鲜明对比。 这种主动性和适应性使得Agentic AI 在处理复杂、动态的任务时更具优势。
“意图驱动”的未来
Agentic AI与传统AI之间的区别，在于其主动性。传统AI通常需要明确的指令才能执行任务，而Agentic AI则能够主动采取行动，预测未来场景，并朝着既定目标独立工作。这种“意图驱动”的特性，使得Agentic AI更接近人类的思维方式，也更具创新性和灵活性。UiPath 将其定义为能够分析数据、设定目标并自主采取行动的突破性人工智能。 这种“意图驱动”的特性意味着Agentic AI能够更好地应对现实世界中的不确定性和模糊性。它可以像一个经验丰富的决策者一样，在缺乏明确指令的情况下，也能做出合理的判断和行动。在金融领域，这意味着Agentic AI可以自主管理投资组合，根据市场变化调整策略，最大化收益；在网络安全领域，它可以主动检测和应对潜在威胁，保护系统安全。
然而，Agentic AI的发展也面临着挑战。如何协调多个Agent之间的合作？如何确保系统的可解释性和可控性？如何解决潜在的伦理问题？这些都是亟待解决的问题。 随着人工智能技术的不断发展，AI Agent和Agentic AI可能会相互融合，共同推动人工智能的进步，为各行各业带来更智能、更高效的解决方案。未来的企业需要深入了解这些差异，并制定相应的战略，才能在人工智能的浪潮中占据领先地位。Moveworks强调，理解这两者之间的区别，能够避免投资于不完整的解决方案。
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