Agentic AI、AI Agents和Agents這三個詞頻繁出現在各大自媒體上。

上周和朋友討論時，我們發現很容易把這三個術語混為一談。乍看之下，它們很相似，但它們并不可互換。但是可能理解他們的區別，似乎也并不重要，當一個事情所有人都模糊的時候，那就都是對的。

從目前來看，真正的Agent/Agentic產品，似乎在擺脫Agent的概念。比如說，AI編程、AI研究...

過度強調Agent概念可能會讓用戶產生過高期待，而且堆砌高端的詞匯會拉遠用戶與產品之間的距離，相反專注于解決具體問題的產品定位更容易獲得用戶認可。

其次是用戶關心的是產品能解決什么問題，而不是它屬于哪個技術類別。cursor之所以受歡迎，是因為它能高效輔助編程，而不是因為它是個Agent。

當然，回歸到本文的主題，以下是進行搜索之后，得出的3者嚴格定義的定義：

Agents（智能體/代理）

最基礎的概念，指任何能感知環境并為達成目標而行動的實體，可以是軟件、硬件，甚至是人。關鍵是：它不需要AI也能工作。

舉個栗子：家里的熱水器恒溫器就是個典型Agent。它感知溫度（環境感知），開關加熱系統（采取行動），保持設定溫度（實現目標）。它只是按照預設規則工作，不需要任何AI能力。

AI Agents（AI智能體/代理）

這是升級版的agents，由AI驅動。它們不再只是遵循簡單規則，而是能利用機器學習、自然語言處理等AI技術做決策。

最大特點是：能從數據中學習，適應新情況，隨時間變得更聰明。

舉個栗子：Siri、小愛同學這類虛擬助手就是AI Agents。它們能理解你的語音指令，學習改進回答質量，執行設置鬧鐘、播放音樂等任務。

目前的許多AI模型（如GPT）集成到工作流程中時可以充當Agents，但它們并不完全自主。

Agentic AI

這才是真正的重頭戲！Agentic AI把AI agents帶到了一個全新境界，讓它們更加自主、適應性強且主動。

與被動等待指令的普通AI agents不同，Agentic AI能自主規劃、決策，無需人類指示就能行動。

舉個栗子：一個管理智能家居的Agentic AI系統不僅能調節溫度，還能在食物快用完時自動下單，安排家電維護，優化能源使用——全程無需你動手。

再比如，它不只是按要求幫你訂機票，還會主動監控票價，提醒你最佳購票時機，甚至在發現更優惠價格時自動重新預訂——這一切都不需要你開口。

本質區別：

• AI Agents是工具，等你使用
• Agentic AI是決策者，主動為你服務

最后

Agent作為一個熱門概念，已經被過度使用和炒作，一些成熟產品選擇回歸本質，強調其實際價值而非概念標簽。而且相比于需要學習如何與Agent互動，用戶更愿意使用看起來像傳統工具但具備AI能力的產品。

本文轉載自??探索AGI??，作者：獼猴桃