Agent元年:AI Agent的“骨架”与Agentic AI的“灵魂”

多客科技

作者：微信文章

传统的AI Agent像一个严格遵循菜谱做菜的厨师，而Agentic AI则像一个能够根据现有食材和食客口味，自主创作新菜品，并能在失败中总结经验的大厨。



数据来源：论文《AI Agents vs. Agentic AI: A ConceptualTaxonomy, Applications and Challenges》

2025年被称为“Agent元年”。从AutoGPT的惊艳亮相，到 Devin 这类“AI软件工程师”的诞生，再到各大厂商纷纷布局，似乎万物

皆可Agent。然而，在这股浪潮之下，一个更深层次的概念——Agentic AI——正悄然浮现。

对于我们这些身处牌桌上的技术开发者、创业者和投资者而言，清晰地辨析 AI Agent 与 Agentic AI 的区别，不仅是技术认知上的“正本清源”，更是把握下一波AI浪潮、做出正确商业决策的关键。今天，我想结合一份深度研讨材料，和大家聊聊这两个概念的底层逻辑、应用边界以及未来图景。

本文的核心洞察来源于北京大学AI肖睿团队在DeepSeek内部的研讨分享

《AI Agent与Agentic AI：原理与应用洞察与未来展望》（文末有下载方式）。



图片来源：论文《AI Agents vs. Agentic AI: A ConceptualTaxonomy, Applications and Challenges》

一、 AI Agent：从“听指令”到“办事”的智能实体

首先，我们来厘清什么是AI Agent。

根据经典定义，Agent是“任何能够通过传感器感知其环境，并通过执行器对环境产生行动的事物” 。这个定义非常宽泛，冰箱的恒温器其实就是一个简单的Agent 。

而我们今天热议的 AI Agent，则是这个概念在人工智能领域的现代化身。它是一个由AI驱动的智能实体，其核心架构通常包含三个关键模块 ：

感知 (Perception): 像人的五官，负责接收和理解来自外部世界的信息，如用户指令、文本、图像，甚至是API返回的数据 。

认知与决策 (Cognition & Decision-Making): 这是Agent的“大脑”，通常由大语言模型（LLM）担任核心引擎 。它基于感知到的信息和内部知识，进行思考、推理、规划，并最终做出决策 。

行动 (Action): 如同Agent的“双手”，负责执行决策，通过调用工具（API）、执行代码或与用户交互，对外部世界施加影响 。

目前市面上大多数Agent应用，从智能客服到自动化营销工具，都属于AI Agent的范畴 。它们的核心价值在于自主性和处理复杂、多步骤任务的能力 。它们不再仅仅是“一问一答”的聊天机器人，而是能够将一个模糊的目标（如“帮我规划一次北京三日游”）分解为一系列具体、可执行的子任务，并按步骤完成 。

应用范围： AI Agent特别适用于目标明确、流程相对固定的场景，能够极大地提升特定任务的自动化效率 。例如，Devin作为AI软件工程师，其成功之处在于将复杂的编程任务分解为标准化的步骤，并高效执行 。

二、 Agentic AI：追求更高阶自主性的“灵魂”

如果说AI Agent是一个“能干活的系统”，那么 Agentic AI 描述的则是一种设计哲学和追求的更高阶智能形态 。

一个系统可以是一个AI Agent，但它不一定足够“Agentic”。“Agentic”这个词，强调的是AI系统所具备的自主性 (Autonomy)、目标驱动 (Goal-driven)、环境交互 (Environment Interaction) 和学习能力 (Learning Capability) 的程度 。

与单个AI Agent不同，一个Agentic AI系统通常具备以下几个关键特征：

多智能体协同 (Multi-Agent Collaboration):

这不再是一个“独行侠”的故事。Agentic AI系统通常由多个拥有不同“角色”和“专长”的AI Agent组成（例如“规划师Agent”、“执行者Agent”、“审查员Agent”）。它们像一个高效的人类团队一样，通过复杂的交互协议进行沟通、协作、辩论，共同完成一个宏大而复杂的任务。

动态任务分解与规划 (Dynamic Task Decomposition):

面对一个模糊的目标，比如“提升我们公司第三季度社交媒体的用户参与度”，Agentic AI系统能够自主地将其分解成一系列可执行的子任务，并动态调整规划。

持久化记忆与学习 (Persistent Memory & Learning):

Agentic AI拥有长期记忆，能够从过去的成功和失败中学习，不断迭代和优化自己的行为策略。这种“经验”的积累，是它能够处理越来越复杂问题的关键。

反思与自我批评 (Reflection & Self-Criticism):

在执行任务后，系统会进行“复盘”，评估自己的表现，找出不足之处，并在下一次任务中进行改进。这是一种高阶的认知能力，也是迈向真正智能的重要一步。

二者区别：



AI Agent与AgenticAI的对比示意图，综合概念差异。

左侧：单任务AI代理。右侧：多代理协作型AI系统。

AI Agent更侧重于如何构建一个能完成任务的系统，其核心是模块化的架构和对预设工具的调用。它的智能在很大程度上依赖于开发者预先定义的规则和工作流。

Agentic AI则更关注智能的本质，追求的是系统内在的自主思考、规划和适应能力。它的目标是构建能够像智能生物一样，在复杂动态环境中主动感知、理解、行动并持续进化的系统。

一个形象的比喻是：传统的AI Agent像一个严格遵循菜谱做菜的厨师，而Agentic AI则像一个能够根据现有食材和食客口味，自主创作新菜品，并能在失败中总结经验的大厨。

应用范围： Agentic AI的用武之地是那些动态、开放、不确定的复杂环境 。在这些场景中，预设的规则和流程往往难以奏效，系统必须具备高度的自主性和适应性才能完成任务。例如，一个管理智能家居的Agentic AI系统，不仅能执行“调高温度”的指令，还能在无人指示的情况下，学习主人的生活习惯，预测需求，并主动优化能源使用、在食物快用完时自动下单 。

三、Agent产品应用端

目前，一些创新公司和研究机构已经在积极探索和构建AI Agent相关平台：

Agent构建平台（Low-code/No-code）

此类平台旨在降低AI Agent的构建门槛，使编程经验有限的用户也能通过可视化界面和预置组件快速创建和部署Agent。代表性工具包括Coze（扣子）、Dify、FastGPT等。

Agent开发框架

为开发者提供以代码为中心的工具库和组件，用于构建、定制和管理AI Agent。代表性工具包括AutoGen、LangGraph、CrewAI等。

Agentic应用/产品

直接面向终端用户，提供特定任务或信息服务的AI驱动型应用。代表性产品包括Genspark、秘塔AI、Perplexity AI、Fellou、Dia等。

通用智能Agent

这类Agent具备广泛的能力，旨在理解和执行跨多个领域的各种任务，追求更接近人类的通用智能。代表性产品如Manus、Coze空间等。

专用领域Agent

对特定行业或领域（如研究报告、艺术设计）进行深度优化，集成领域知识和专用工具，以实现高性能的专业任务处理。代表性产品如Deep Research Agents  (Gemini DeepResearch)、Lovart等。



这些产品和平台，无论是开源框架还是商业应用，都在不断推动着AI Agent技术的成熟和落地。

以上内容详情可以查看开源资料《AI Agent与Agentic AI：原理与应用洞察与未来展望》

四、挑战与局限：通往“真智能”的漫漫长路

无论是AI Agent还是Agentic AI，在走向成熟商业化的道路上，都面临着一系列严峻的技术挑战。

规划能力的脆弱性： 当前Agent在复杂任务中时常出现推理链断裂，尤其在需要高度抽象思维的领域表现不佳 。很多决策仍依赖预设的工具链，离真正的自主规划还有距离 。

行动能力的瓶颈： Agent对工具的调用仍面临诸多问题。当工具库庞大时，会导致“提示词膨胀”，影响LLM选择工具的准确性 。同时，如何协调多个工具的依赖关系和潜在冲突，也是一大难题 。

记忆的局限： Agent的记忆能力仍显初级。短期记忆受限于上下文窗口长度，长期记忆方案RAG则面临embedding质量和召回准确率的挑战，难以实现真正有效的知识积累与利用 。

幻觉问题： 这是LLM的“原罪”，也直接影响了Agent的可靠性。Agent可能会生成看似合理却完全错误的规划或信息，这在金融、医疗等高风险领域是致命的 。

多Agent协同的混乱： 在多Agent系统中，如何高效地进行状态同步、任务分配和冲突解决，仍然缺乏成熟的通用机制，常常导致重复劳动或交互死循环 。

对于追求更高自主性的Agentic AI而言，这些挑战被进一步放大。如何界定其行为的责任边界、如何构建有效的“数字员工”监管体系，都是亟待解决的开放性问题 。

五、未来展望：“模型即服务”与“Agent优先”的时代

尽管挑战重重，但AI Agent和Agentic AI的未来依然无比广阔。行业的主流观点认为，未来的发展将趋向于“模型即产品、模型即服务”。

这意味着，发展的重心将从外部复杂的工作流编排，转向将自主能力内化到模型本身。未来的大模型，其本身就将是一个强大的Agent，出厂时就内置了高级的规划、推理和工具使用能力。DeepSeek R1、Gemini 2.5 Pro等推理模型的出现，正印证了这一趋势。

对于我们从业者来说，这意味着几个可能的方向：

智能体操作系统 (AgentOS) 的出现： 未来的操作系统可能以智能体为核心，用户通过自然语言与AgentOS交互，就能调动所有应用和服务，实现“所想即所得”。

通用与专业Agent并存： 类似个人助理的“通用智能体”将服务于广泛场景，而在医疗、金融、设计等垂直领域，“专业智能体”将凭借深厚的领域知识提供高精度服务。

“Agent优先”时代的来临： 正如Google CEO所说，AI正演化为一种全新的交互范式。未来的应用开发，或许将从“Mobile First”变为“Agent First”，优先考虑如何通过Agent为用户自主完成复杂任务。

结语

从AI Agent的“术”到Agentic AI的“道”，我们正处在一个由AI重塑世界的范式转换期。理解这两者的区别，不是文字游戏，而是帮助我们看清技术演进的脉络，思考更有价值的商业模式，并最终找到自己在智能时代的位置。

“Agent”的号角已经吹响，这趟通往未来的列车，你准备好上车了吗？
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