AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenge

Описание

Агенты ИИ против Агентного ИИ: Таксономия, Приложения и Вызовы

В данном обзоре проводится критическое различие между Агентами ИИ (AI Agents) и Агентным ИИ (Agentic AI), предлагается структурированная концептуальная таксономия и анализ. Исторически автономные агенты были основаны на правилах, таких как экспертные системы и многоагентные системы, предшествуя современным возможностям. Генеративный ИИ, основанный на LLM и LIM, является предшественником, в первую очередь реактивным и сфокусированным на создании контента без присущей автономии или памяти. Агенты ИИ строятся на этом фундаменте, интегрируя LLM с внешними инструментами для узкой, специфичной для задачи автоматизации через последовательное рассуждение и использование инструментов. Основные характеристики Агентов ИИ включают ограниченную автономию для конкретных задач, специфичность задачи и реактивность с некоторой адаптацией через обратную связь. Агентный ИИ представляет собой значительную эволюцию, включающую множество специализированных агентов, которые сотрудничают, динамически декомпозируют сложные задачи и поддерживают постоянную память. Архитектурно это переход от одноагентных циклов к оркестрованным многоагентным системам с продвинутым планированием, общим контекстом и механизмами координации. Агенты ИИ находят применение в таких областях, как поддержка клиентов и планирование, в то время как Агентный ИИ превосходит в сложных областях, таких как автоматизация исследований и координация интеллектуальной робототехники. Вызовы для Агентов ИИ включают галлюцинации и ограниченное планирование, в то время как Агентный ИИ добавляет проблемы, такие как сбои координации между агентами, непредсказуемое возникающее поведение и масштабируемость. Решение этих ограничений требует интеграции решений, таких как генерация с дополнением извлекаемыми данными, сложные архитектуры памяти, многоагентная оркестрация и каузальное моделирование для создания надежных будущих систем.

документ - https://arxiv.org/pdf/2505.10468v1
подписаться - https://t.me/arxivdotorg
создано с помощью NotebookLM

Автор

Paper debate