在人工智能技术快速演进的浪潮中，AI Agent与Agentic AI的差异认知正成为企业智能化转型的关键分水岭。尽管二者都承载着自动化与智能化的使命，但其技术内核与应用价值存在本质区别。理解这种差异不仅关乎企业技术选型的准确性，更影响着企业未来三到五年的竞争力构建。
接下来深演 AI 研究院将结合技术专家、营销与社会科学爱好者埃德温・利索夫斯基(Edvin · Lisowski)对 AI Agent 和 Agentic AI 的观点和企业在两者之间的实际需要，为大家分享AI Agent与Agentic AI 的区别、实际应用和发展前景的解读。
什么是 AI Agent 和 Agentic AI ？
在深入细节之前，先从基础讲起。
什么是 Agentic AI ？从本质上讲， Agentic AI 是一种关乎自主性的人工智能。这意味着它能够自行做决策、采取行动，甚至学习以实现特定目标。它有点像一个虚拟助手，能够思考、推理并适应不断变化的情况，而无需持续的指导。通常情况下， Agentic AI 将在感知、推理、行动、学习四个关键阶段运作。
这使得 Agentic AI 具有高度自主性，能够处理需要推理、解决问题和适应新情况的复杂任务。
那什么是 AI Agent ？
相对于Agentic AI 的自主能力， AI Agent 更像是为执行特定任务而构建的。它们旨在帮助你完成某些事情 —— 比如回答问题、安排日程，甚至管理电子邮件收件箱。 AI Agent 擅长自动化简单、重复的任务，但不具备 Agentic AI 那样的自主性或决策能力。可以把它们想象成完全按照你的指示行事、不会自行思考的虚拟助手。
可利用的具体场景也非常广泛，比如微信客服AI Agent、广告投放AI Agent、电商大屏AI Agent、私域培育AI Agent、本地化内容AI Agent等，这些场景都可以印证 AI Agent 在营销中的核心价值。
两者的区别？
这是重点。尽管 AI Agent 和 Agentic AI 都由人工智能驱动，但它们的运作方式其实截然不同。
Agentic AI 是具备「战略思维」的自主系统，能在动态环境中持续进化（如特斯拉自动驾驶实时应对突发路况），而 AI Agent 则是「战术专家」，精准执行预设程序（如银行智能客服处理标准化咨询）。
二者的核心区别体现在三个维度：
- 决策自由度：Agentic AI 拥有多路径决策树，AI Agent 仅沿单线程执行；
- 环境适应性：Agentic AI 如同具备神经可塑性的大脑，AI Agent 类似条件反射的脊髓；
- 价值创造模式：Agentic AI 通过未知问题求解创造增量价值，AI Agent 通过已知流程优化释放存量效率。
Agentic AI 和 AI Agent 都已开始在各个行业中涌现，且它们的应用场景也已愈加广泛。
企业如何利用Agentic AI？
自动驾驶汽车： Agentic AI 最体现价值的用途之一就是在自动驾驶车辆中。这些 AI 系统感知周围环境、做出驾驶决策，并从每次行程中学习。随着时间的推移，它们在道路导航和应对新挑战方面变得更加出色。例如，特斯拉的完全自动驾驶系统就是 Agentic AI 的一个例子，它不断从驾驶环境中学习并调整行为以提高安全性和效率。
供应链管理： Agentic AI 也在帮助企业优化供应链。通过自主管理库存、预测需求并实时调整配送路线，AI可以确保运营更加顺畅和高效。亚马逊由AI驱动的仓库机器人就是一个例子 —— 这些机器人在复杂环境中导航，适应不同条件，并在仓库中自主搬运货物。
医疗保健：AI在医疗保健领域也发挥着重要作用。 Agentic AI 可以协助诊断、提供治疗建议和患者护理管理。它分析医疗数据、识别模式，并帮助医生做出更明智的决策。例如，IBM 的 Watson Health 利用AI分析大量医疗保健数据，从新信息中学习，提供有助于医生和医疗专业人员的见解。
不过 Agentic AI 对于场景复杂，需要灵活决策的企业来说，目前发展的还不够完善。企业现阶段更适合通过对AI Agent 能力的挖掘来实现既定的企业目标。
企业如何利用 AI Agent？
客户支持： AI Agent 最常见的用途之一是在客户服务中。聊天机器人可以回答问题、解决问题并引导客户完成流程 —— 所有这些都无需人工干预。AI聊天机器人帮助企业快速有效地回应客户查询，作为一个 AI Agent 处理常见问题，大大降低人工客服成本。
内容生产：AI Agent 在营销中的典型应用之一是自动化内容生产，在社交媒体场景下，AI Agent系统能够实时分析社交媒体趋势，自动生成符合品牌调性的文案和视觉素材。例如当监测到「纯欲风妆容」在TikTok的搜索量单日暴涨时，系统立即产出15套教程图文与短视频脚本，同步推送至全球各区域账号，使内容生产效率提升数倍，人工创意团队得以聚焦核心策略的创新和制定。
电子邮件管理： AI Agent 也非常适合管理你的收件箱。它们可以对电子邮件进行分类、标记重要邮件，甚至提供智能回复以节省你的时间。一些邮箱的智能撰写功能就是 AI Agent 在工作的一个很好的例子，它根据上下文提供短语建议，帮助用户更快地回复电子邮件。
生产力工具：像 GitHub Copilot 这样的工具就是 AI Agent ，它通过提供代码建议和协助调试来帮助软件开发人员。它们就像一双时刻准备提供帮助的第二双眼睛。通过实时提供代码建议，这个 AI Agent 提高了开发人员的生产力，使他们能够专注于工作中更具创造性的方面。
未来前景预测
「优势」
- 变革行业： Agentic AI 和 AI Agent 都在改变行业。无论是使自动驾驶汽车成为现实还是实现客户服务自动化，人工智能都在使事情变得更高效、更具成本效益。
- 更好的决策： Agentic AI 有潜力处理大量数据、识别模式，并做出通常比人类更准确的决策。
- 个性化：在金融等行业，AI可以提供高度个性化的服务 —— 根据实时数据和预测调整财务建议或投资策略。
- 「风险和挑战」
- 工作岗位流失：随着AI接管更多任务，人们担心在客户服务、驾驶甚至医疗保健等领域会出现失业。但AI也有可能创造新的工作岗位和机会。
- 伦理和责任：随着人工智能系统变得更加自主，责任问题随之而来。如果 Agentic AI 犯了错误，谁来负责？这些系统应该有多透明？
- 数据隐私：随着更多AI系统处理敏感数据，隐私问题日益严重。公司将如何保护用户数据，有哪些保障措施？
AI Agent 和具有能动性的人工智能都在以不同的方式改变世界。随着人工智能的持续发展， AI Agent 和 Agentic AI 之间的界限可能会进一步模糊。这些技术相互补充的潜力巨大 ，一个 AI Agent 能够像 Agentic AI 一样学习和适应，从而为自动化任务和决策提供更强大的能力。虽然 AI Agent 非常适合自动化重复任务和处理特定行动，但具有能动性的人工智能通过做决策、从经验中学习和解决复杂问题，正在拓展人工智能的边界。两者都是塑造技术未来和我们生活方式的宝贵工具。
文中部分内容来源于 AI Agent s vs Agentic AI : What’s the Difference and Why Does It Matter,埃德温・利索夫斯基,技术专家、营销与社会科学爱好者
