在快速发展的人工智能世界中，两个术语正日益主导相关讨论：“AI agents（AI智能体）与agentic AI（自主型AI）”。虽然这两个词听起来很像，也常被混用（甚至存在多种中文译名），但它们代表的是两种截然不同的AI能力路径。搞清这个区别不只是学术问题——它直接关系到你能否为自己的业务选对真正合适的AI解决方案。。

AI术语的自然演化

　　就像许多新兴技术一样，AI领域的术语总是在快速变化，常常跑在我们理解力的前面。“AI agents”和“Agentic AI”这两个术语如今已悄然进入日常商业对话，有时甚至被当作同义词使用，尽管它们指代的概念其实大不相同。这种语言上的自然演进本身并不奇怪，也不成问题——语言本来就会随着现实变化而调整。

　　然而，这种自然的术语转变确实给决策者带来了挑战。我看到过许多组织在努力理解他们真正需要的东西。一个能独立评估风险、提出建议并可能采取行动的复杂系统，与一个仅仅提供现有数据对话接口的系统，两者之间存在显著差异。当这些不同的能力被混在相似的术语下时，明确指出适合具体需求的正确解决方案就会变得困难。

什么是AI agents

　　根据ISACA的《人工智能：机器学习、深度学习和神经网络入门》中的定义，“agent是做出决策并执行操作的实体或机器，更准确地说，是学习算法。”但关键点在于：成为agent并不等于拥有自主性。

　　Anthropic（一家成立于2021年的美国人工智能公司）将所有利用大语言模型（LLM）完成任务的AI系统都归为“Agentic系统”，但其中存在一个重要的架构差异：

　　● 工作流（workflows）：LLM 和工具通过预设代码路径协调运行。

　　● 智能体（agents）：LLM 能动态指挥自己的流程和工具调用。

　　简单来说，AI Agents是一种能够响应输入并执行特定任务的接口或实体。当环境越复杂，AI系统越能通过自然语言指令代表用户自主行动时，它们就展现出越强的Agentic特性。这类系统包括：

　　● 企业AI平台中的"Agents"：在企业AI平台中帮助用户在不同AI模型之间进行选择的模型筛选接口。

　　● 传统聊天机器人：遵循"输入→处理→输出"模式的响应式系统。

　　● 客服机器人：处理常规咨询的规则遵循型系统。

　　需要强调的是，这些系统都并非完全自主运作。它们始终响应人类指令，并在预设的参数范围内运行。

理解Agency与Agents的区别

       在AI和认知科学语境中，Agency 指的是一个系统作为“行动主体”（agent）所具备的“自主发起、目标导向、承担责任”的能力。它源于社会学（如 Giddens 的结构化理论）和哲学（如自由意志讨论），强调 “我不是被驱动的，我是主动做的”。

　　以上定义可以帮助我们理解agent与agency之间的差异：

　　● 一个AI可以是agent（智能体），但不一定具备真正的agency（能动性）。

　　● Agency意味着能够基于目标独立评估、决策并采取行动。

　　● 传统聊天机器人属于agents，因为它们能够响应输入，但缺乏agency，因为它们不追求独立目标。

什么是Agentic AI?

　　Agentic AI代表了具备真正agency的更高级AI形态。与传统AI不同，Agentic AI系统被设计为高度自主运行，能够独立完成假设生成、文献综述、实验设计和数据分析等任务。这类系统具备以下能力：

　　● 自主设定目标与优先级。

　　● 规划多步骤行动以实现目标。

　　● 根据经验自主适应与学习。

　　● 无需人类明确指令即可主动行动。

　　● 采取前瞻性运作模式而非被动响应。