【康奈尔大学-伯罗奔尼撒大学】AI智能体与代理式AI-概念分类、应用与挑战

近日，【康奈尔大学-伯罗奔尼撒大学】联合发布了一份名为“AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges”的行业研究报告。这份报告深入探讨了AI智能体与代理式AI之间的概念分类、应用场景和面临的挑战，旨在阐明这两种设计哲学和能力上的差异，并提出了相应的解决方案。报告中不仅包含了对AI智能体和代理式AI系统的详细分析，还对比了它们在不同应用领域中的表现，提供了一个清晰的框架来理解这两种技术的发展和未来趋势。这份报告是理解和应用AI智能体及代理式AI不可或缺的资源，为学术界和工业界提供了宝贵的指导和深刻的洞见。

AI的发展正在经历一场革命，这场革命的核心是AI代理和代理式AI。这两种技术虽然都基于大型语言模型（LLMs），但它们在设计哲学和能力上有着根本的不同。AI代理是模块化的系统，它们通过调用外部工具和应用顺序推理来完成具体的任务。而代理式AI则代表了一种范式转变，它通过多代理协作、动态任务分解和协调自主性来解决分布式问题解决、集体机器人技术和合成世界模拟中的复杂问题。

AI代理的兴起与大型生成模型的出现密切相关。这些模型，如GPT-4和PaLM，通过在大量文本数据上进行训练，展现出了在自然语言理解、问题回答、文本摘要和对话连贯性等方面的应急能力。AI代理利用这些模型作为核心决策引擎，能够解析用户查询、规划多步骤解决方案并生成自然反应。例如，一个由GPT-4驱动的AI客户支持代理可以理解客户投诉，通过工具集成查询后端系统，并以情境适当和情感感知的方式做出回应。

然而，尽管AI代理在特定任务中表现出色，但它们在处理复杂、多步骤或合作场景时的能力受限。这促使了代理式AI的发展。代理式AI系统由多个专业代理组成，它们通过结构化通信、共享内存和动态角色分配来协作实现复杂目标。在这些系统中，一个用户指定的目标会自动解析并分解为更小、更易管理的任务，然后这些子任务在代理网络中分配。这种系统能够适应实时环境变化或部分任务失败，确保即使在不确定性下也能稳健执行任务。

代理式AI的应用范围正在不断扩大。在研究自动化领域，代理式AI系统通过协同工作的多个代理来自动化多阶段知识工作。例如，一个代理可能检索先前资助的提案并提取结构模式；另一个扫描近期文献以总结相关工作；第三个代理则将提案目标与特定机构的征集语言对齐；还有一个格式化代理则根据合规指南结构化文档。这种多代理系统显著加快了起草时间，提高了叙述的连贯性，并确保了监管对齐，为学术和研发密集型行业提供了一种可扩展、自适应的方法。

在机器人技术领域，代理式AI支持多机器人系统中的协作行为。每个机器人作为任务专业化的代理运营，如采摘器、运输器或绘图器，而一个协调器监督和适应工作流程。这些架构依赖于共享空间内存、实时传感器融合和代理间同步，以协调物理行动。应用案例包括仓库自动化、基于无人机的果园检查和机器人收割。

在医疗决策支持领域，代理式AI通过将任务分配给专业代理来实现分布式医疗推理。例如，一个代理可能检索患者历史记录，另一个验证诊断指南中的发现，第三个提出治疗方案。这些代理通过共享内存和推理链进行同步，确保一致、安全的建议。应用案例包括ICU管理、放射学分流和大流行应对。

尽管AI代理和代理式AI取得了显著进展，但它们仍面临一系列挑战和限制。对于AI代理来说，缺乏因果推理是一个根本性的问题。大多数AI代理依赖于统计相关性而非因果模型，导致在分布变化下泛化能力差。此外，AI代理在长期规划和恢复能力方面也存在限制，这使得它们在需要长期一致性或应急规划的任务中表现不佳。

对于代理式AI系统，挑战进一步放大。这些系统涉及复杂的代理间动态，每个代理的行为可能影响其他代理的决策空间。在没有强大的因果推理能力的情况下，这些系统难以有效协调并适应不可预见的环境变化。此外，代理式AI系统在实现有效的代理间通信和协调方面面临挑战，尤其是在动态环境中需要精确对齐、同步执行和稳健通信协议。

为了克服这些挑战，研究者们提出了一系列潜在的解决方案。例如，通过检索增强生成（RAG）来扩展静态LLM知识，通过工具增强推理来扩展AI代理与现实世界系统的交互能力，以及通过代理式反馈循环来提高代理的自我评估能力。这些策略不仅作为技术修复，而且作为扩展代理式系统到高风险领域的基础要求。

这篇文章的灵感来自于《AI代理与代理式AI：概念分类、应用与挑战》这份报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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