Agentic AI 与 AI Agent：有什么区别及其重要性

要点

• 代理人工智能是“如何”，人工智能代理是“谁”。代理人工智能是一种赋予系统规划和决策能力的方法。人工智能代理是利用这些能力来实际完成工作的工具。
• 他们在一起工作效果最好。代理人工智能负责推理，而人工智能代理则执行任务，因此工作感觉更快、更顺畅、更直观。
• 您可以使用它们来节省时间并集中精力。这些工具可以处理日常任务，让您将更多精力花在创造性或有意义的工作上。
• 无需技术专业知识。大多数人工智能代理和代理人工智能系统都是为那些想要自动化任务并更智能而不是更努力地工作的人而设计的。

在人工智能领域，有两个强大的发展：人工智能代理和代理人工智能。这些技术有望处理预订会议、创建学习指南和组织研究等任务。这些术语听起来很相似，所以它们一定是相同的，对吧？

不完全是。虽然两者都涉及可以代表您行事的人工智能，但它们的功能和运作方式存在微妙但重要的差异。了解这种区别可以帮助您针对您的具体情况选择最有效的人工智能工具。

在本文中，我们将解析代理 AI 与 AI 代理的区别——各自的含义、它们的工作原理以及如何实际使用它们——以充分利用这些强大的技术。

目录

• 代理人工智能和人工智能代理有什么区别？
• 代理人工智能和人工智能代理如何协同工作
• 人工智能代理如何工作
• AI代理的类型
• 代理 AI 和 AI 代理的真实示例
• 使用代理 AI 和 AI 代理的好处
• 使用 AI 代理和代理 AI 的局限性
• 如何开始使用代理 AI 和 AI 代理
• 代理人工智能和人工智能代理的下一步是什么
• 实际的后续步骤
• Agentic AI 与 AI Agent 常见问题解答

代理人工智能和人工智能代理有什么区别？

代理人工智能是创建能够自行计划、行动和适应的系统背后的“方式”。它植根于代理的理念——无需持续的人工输入即可做出决策并采取行动的能力。将其视为构建智能、独立系统的蓝图。

另一方面，人工智能代理是完成任务的“人”。它们是执行蓝图的工具，专为特定目的而设计，例如总结笔记、管理项目或分析数据。

有趣的是：这种关系不是一对一的。所有代理人工智能系统都充当人工智能代理，但并非所有人工智能代理都是真正的代理。一些代理只是遵循预先设定的规则来完成简单、可重复的任务。对于更复杂的工作，代理人工智能使代理能够规划、解决问题并适应事物的变化。

例如，考虑通过多个活动部分实现一个目标，例如制定研究计划或协调产品发布。

• 人工智能代理可能会执行您分配的各个步骤，例如起草大纲或组织您提供的数据。
• 代理人工智能可以确定总体目标，确定最佳步骤顺序，识别过程中的差距，并在新信息出现时调整其方法。

简而言之：AI代理执行任务；代理人工智能驱动结果。

检查 Grammarly 的 AI 代理如何工作，展示了复杂的代理 AI 的实际应用，代理可以规划、解决问题和适应，以便在工作流程的每个阶段提供帮助。这些代理不会等待提示，而是在您键入时主动工作，从集思广益到搜索和检索知识，到起草和修改内容，再到管理行动项目和后续步骤。

无论您是在起草电子邮件、完善报告还是总结想法，Grammarly 的 AI 代理都会分析您的上下文，根据您的受众和目标调整建议，并在您需要时提供相关建议。这些代理可以帮助您更清晰、更自信地进行沟通，同时让您专注于工作本身。

为什么这种区别很重要？

理解代理人工智能和人工智能代理之间的区别不仅是技术上的，而且是技术上的。这很实用。代理人工智能定义了系统如何思考和做出决策，而人工智能代理则是将这些决策变为现实的工具。

这种区别解释了为什么某些人工智能工具感觉比其他工具更智能或更具适应性。了解哪一个可以帮助您选择适合您需求的工具 - 无论您是想要一个自动执行任务的简单助手，还是一个可以自行规划和推理的更先进的系统。

代理人工智能和人工智能代理如何协同工作

当你将代理人工智能和人工智能代理放在一起时，你会得到一些非常强大的东西：半自治系统，可以处理从规划到执行的复杂工作流程。代理人工智能提供了思考和推理能力，人工智能代理依靠这些能力来完成工作并在事情发生变化时进行适应。结果呢？您可以腾出时间进行创造性和战略性的工作，而不是陷入细节之中。

假设您正在规划一个小组项目，并希望使用 AI 代理来帮助组织它。该代理可能会在后台使用代理人工智能功能来分解项目、确定任务优先级并建议所有者。然后，它可以处理后勤工作：创建任务、分配人员和检查进度。您可以专注于创意或战略部分，而人工智能则负责管理繁忙的工作。

现在我们已经了解了它们如何协同工作，让我们重点关注“执行者”本身（即人工智能代理），并了解它们的运作方式。

人工智能代理如何工作

人工智能代理通过一个简单但强大的循环（感知、计划、行动和学习）工作，以最少的监督实现目标。他们收集信息和上下文，用它来决定采取哪些操作，通过连接到您的工具来执行这些操作，然后根据您的反馈进行调整。简单的代理可能遵循预定义的规则，而更复杂的代理则使用代理人工智能（通常由大型语言模型提供支持）进行复杂的推理和规划。无论是帮助您撰写电子邮件还是组织您的研究，代理都会不断地执行这四个步骤的流程来执行任务并更好地为您提供帮助。

要通过实际示例更深入地了解此过程的具体工作原理，请查看我们的 AI 代理指南，其中详细介绍了每个步骤。

AI代理的类型

人工智能代理有多种类型，每种类型都旨在解决不同的问题，从简单的基于规则的代理到更高级的推理系统。它们通常分为两层：由最基本的代理组成的核心组和以它们为基础来处理更复杂挑战的高级代理。

以下是五种核心类型的简要概述：

• 简单的反射代理遵循预先编程的“如果 X，则 Y”规则，但无法处理这些规则之外的情况。
• 基于模型的反射代理也依赖于规则，但可以跟踪发生的情况并在环境发生变化时进行调整。
• 基于目标的代理可以计划并执行实现目标所需的步骤。
• 基于效用的代理与基于目标的代理类似，不同之处在于它们可以权衡实现目标的不同选项并选择提供最大价值的选项。
• 学习代理从经验中学习并利用反馈来提高其性能。

高级代理以这些核心类型为基础，以实现更复杂的目标：

• 多代理系统 (MAS)：代理团队致力于完成小任务以实现共同目标。
• 分层代理：MAS 的更有组织的版本，其中“经理”代理将任务分配给“工人”代理。
• 混合复合代理：这些代理将不同类型混合在一起（例如反射、基于目标和学习）以平衡速度、适应性和智能。

我们针对不同 AI 代理类型的指南提供了更详细的示例，说明每种类型的工作原理以及如何为您的任务选择正确的代理类型。

代理 AI 和 AI 代理的真实示例

现代人工智能工具越来越多地将代理智能（推理、计划和适应的能力）与执行行动以实现特定目标的代理相结合。它们共同为人们今天所依赖的许多体验提供了动力。

让我们看看这在常见用例的实践中是如何发挥作用的。

• 写作和编辑：人工智能写作工具的作用不仅仅是纠正语法或释义句子。主体部分确定你的写作目标——例如提高语气、清晰度或说服力——并计划如何实现它。然后，代理通过实时生成重写、插入建议和应用样式编辑来执行这些步骤。其结果是一个写作助手不仅能对输入做出反应，还能预测什么会加强你的信息。
• 研究和信息收集：在研究某个主题时，代理人工智能可以制定一个计划：确定需要哪些信息，识别可靠的来源，并决定如何构建研究结果。然后，人工智能代理遵循该计划——搜索数据库、总结要点并组织结果。这种合作将数小时的手动搜索变成了一个专注的、目标驱动的过程。
• 学习和学习：在自适应学习工具中，代理人工智能会监控进度并分析下一步要关注的内容。它设定目标，例如强化需要更多练习的概念或以正确的速度引入新材料，而人工智能代理则通过生成个性化测验、示例或解释来执行该计划。随着时间的推移，系统会学习如何让每个学习者面临挑战并获得支持。
• 创意头脑风暴：对于创意任务，代理人工智能会解释提示背后的意图（例如针对活动或产品名称进行头脑风暴），并制定计划来探索不同的方向。然后，代理生成并完善选项，并从反馈中学习。这种配对将创造力转化为对话：系统协同提出、测试和发展想法。
• 项目管理：在项目管理工具中，代理人工智能监督总体目标和依赖性。当它检测到延迟或优先级发生变化时，它会重新规划工作流程并确定后续步骤。然后，代理会采取行动——更新时间表、重新分配任务并自动通知队友。结果是一个系统不仅可以跟踪进度，还可以积极帮助工作按计划进行。

使用代理 AI 和 AI 代理的好处

Agentic AI 和 AI 代理协同工作，承担重复性任务并协助完成更复杂的工作，让您能够专注于创造性和战略性思维。一般来说，代理能力赋予人工智能系统计划、推理和适应的能力，而代理则通过特定的行动来执行这些计划。以下是他们如何在实践中提供帮助：

• 减少忙碌的工作：这些系统擅长自动执行不需要深厚专业知识的重复性、耗时的任务。在融资平台上工作？代理人工智能可以制定收集市场洞察或验证统计数据的计划，而人工智能代理则执行该计划并根据您的输入完善其方法，以便您可以专注于构建引人入胜的故事。
• 获取更相关的反馈：这些工具不是提供一刀切的建议，而是可以根据您的风格、目标和背景来学习，以提供适合您工作的反馈。例如，人工智能助理可以根据您的品牌基调审查营销文案，或调整其对学术写作的反馈以符合教授的期望。
• 使复杂的项目易于管理：大型项目可能会让人感到不知所措。代理人工智能可以通过将它们分解为清晰、可实现的步骤来提供帮助，而人工智能代理则负责执行——研究、总结和组织信息。他们共同将复杂的任务（例如撰写研究论文）转变为结构化的分步过程。
• 简化协调：管理进度和沟通可能会花费与工作本身一样多的时间。具有代理功能的人工智能系统可以监控时间线和依赖关系，而代理则在截止日期之前采取行动——分配任务、更新状态或标记风险。这样，您就可以专注于结果而不是物流。
• 在需要之前获取帮助：代理人工智能可以推理出您即将实现的目标，并提出有用的后续步骤，而不是等待您提出请求。例如，如果您即将进行考试，它可能会识别需要复习的领域，而人工智能代理会生成适合您表现的练习题或学习材料。

使用 AI 代理和代理 AI 的局限性

虽然人工智能代理和代理人工智能是强大的技术，但它们也有真正的缺点——也就是说，它们可能会犯错误，无意中滥用敏感数据，如果你过于依赖它们，它们可能会成为你的拐杖。这些挑战并不是回避该技术的理由，但它们确实需要仔细的设计、审查和治理。以下是需要牢记的最重要的问题和实际的缓解措施。

• 幻觉：当这些系统遇到障碍（例如知识差距或过时的信息）时，它们可能会产生幻觉（即编造事实）。不幸的是，这些错误的说法往往听起来很有道理。始终通过可信来源验证重要事实，并尽可能要求引用。
• 过度信任：应该赢得信任，对于人工智能来说也是如此。不要只接受表面上的一切，而应将人工智能生成的内容视为初稿。仔细审查它，对关键主张进行事实核查，并在发布之前添加您自己的判断。
• 透明度差距：这些系统通常感觉像一个黑匣子。你向他们抛出一些指令并获得输出，但你不知道中间发生了什么。你只能猜测他们的推理。相反，询问系统其来源或其输出背后的推理，以便您可以验证其假设。
• 协调挑战：有时人工智能代理会互相踩踏。当人工智能代理群体一起工作时，如果没有明确的协调，它们可能会重复工作或产生相互矛盾的结果。通过为每个系统定义特定角色并定期测试您的工作流程以发现任何问题，可以避免混淆。
• 偏见：人工智能从我们那里学习它所知道的一切，包括我们的卑鄙倾向。人工智能系统从人类创建的数据中学习，这意味着它们可以吸收社会偏见和不公平模式。定期审查输出是否存在潜在偏差并纠正有问题的输出。
• 数据隐私和安全：您共享的内容并不总是留在您和您的人工智能之间。这些系统需要信息来帮助您，但您的输入可能会泄漏。尽量避免共享机密或敏感信息，并检查您的隐私设置，以确保系统正确使用和存储您的数据。
• 技能维护：就像自行车不使用就会生锈一样，你自己的能力也会发生同样的情况。随着时间的推移，使用这些工具作为拐杖可能会削弱你的创造力和战略技能。深思熟虑如何使用人工智能——将手动工作委托给它，同时为自己保留有意义、有挑战性的工作。

以下是这些技术的所有重大限制以及如何克服这些限制的并排分析：

如何保持对人工智能工具的控制

使用这些工具感觉就像解锁作弊代码，但事情是这样的：你应该始终坐在驾驶座上。请注意如何使用该工具、指导流程、检查输出并做出最终决定。如果您跳过这些步骤，您可能会发现自己陷入困境，例如意外发布不准确的结果或让您的技能随着时间的推移而生锈。

参与其中的另一个好处是，您很快就会发现这些工具的优点和不足之处。这些见解将帮助您形成关于在哪里使用它们以获得最大收益的直觉。

如何开始使用代理 AI 和 AI 代理

开始使用代理人工智能和人工智能代理并不一定是一个庞大而费力的项目。相反，尝试效果最好。从小事做起，检查输出，然后尝试其他任务。以下是您可以使用的流程的演练：

1. 确定重复性任务：您知道那些耗费时间的任务会让您远离有意义的工作，例如总结文章、发送后续电子邮件、组织笔记或格式化幻灯片吗？这些是这些工具的理想首要任务。
2. 选择正确的方法：当今许多流行的产品都具有人工智能代理和代理人工智能功能。对于简单的、基于规则的任务，可以从您已知的工具中的人工智能代理开始，用它们来总结笔记、格式化文档或发送标准的后续电子邮件。对于需要规划和推理的复杂任务，例如分析研究趋势或管理多步骤工作流程，请寻找支持细致决策的代理 AI 功能。
3. 审查和完善：查看结果以确保它们符合您的期望。如果它们看起来不正确，请向 AI 代理提供反馈。您提供的指导越多，代理就越能满足您的偏好。
4. 逐步扩展：一旦您对结果感到满意并且更好地了解了代理的优势，您就可以构建更复杂的代理来协助完成更大的任务，例如构建宣传材料。

代理人工智能和人工智能代理的下一步是什么

目前，大多数人工智能工具都是孤立工作的——你必须兼顾多个系统，或者依赖一个试图做所有事情但并不擅长做任何事情的人工智能。随着越来越多的工具支持人工智能代理，并且代理人工智能变得更加强大，这种情况将会改变，从而带来更大的自主性和协作性。以下是一些值得关注的趋势：

• 代理团队一起工作：我们已经看到代理团队一起工作，在最少的人工监督下从头到尾处理复杂的项目。这种趋势只会增长，因为这些代理系统效率更高并且可以承担更大的项目。很快，您可能就会拥有一个个人人工智能助理，它可以自动与同事的助理协调来安排会议、准备议程和跟进。
• 专业代理：我们将看到专为特定角色设计的代理，例如写作专家、数据分析师或研究专家，而不是一个人工智能试图做所有事情。这些代理可以插入您现有的工具并与人类团队一起工作。很快，您将拥有自己的人工智能写作专家团队，他们将提供专业知识（例如科学写作或营销文案写作）来提供建议，帮助您将工作提升到新的水平。
• 跨工具工作的代理：如今，代理通常直接内置到您已使用的软件中：您的电子邮件应用程序、日历、文档和项目管理工具。很快，这些代理将通过不同的工具相互通信，从而减少您必须执行的复制粘贴和手动协调工作。想象一下，当客户回复时，您的电子邮件人工智能会自动更新您的项目管理工具，而您的日历人工智能会根据新的时间表重新安排相关任务。

实际的后续步骤

Agentic AI 和 AI 代理就像蝙蝠侠和罗宾：两者在一起时效果最佳。代理人工智能是创建可以计划、思考和推理的系统的方法，而人工智能代理是可以完成任务的程序，无论有没有代理人工智能。将它们组合在一起，您将获得强大的、大部分独立的系统，可以用最少的用户输入从头到尾处理任务。

Grammarly 的人工智能代理展示了这种配对在实践中如何运作。人工智能代理建立在代理人工智能的基础上，不仅会在您请求帮助时做出响应，还会在您请求帮助时做出响应。他们实时与您一起工作，根据您正在撰写的文档、您的收件人以及您想要实现的目标主动提供建议。由于 Grammarly 的人工智能代理直接集成到您现有的写作工具中，因此可以在流程的每个阶段（从早期的头脑风暴到最终的润色）提供上下文感知反馈。它们可以帮助您在写作时完善语气、清晰度、简洁性和结构。因此，您可以更快地行动，专注于高价值的工作，并更加自信地进行沟通。

Agentic AI 与 AI Agent 常见问题解答

代理 AI 与 AI 代理有何不同？

代理人工智能是一种设计方法或功能，使人工智能系统能够自主推理、计划和决策。人工智能代理是使用这些功能（或更简单的基于规则的逻辑）来完成任务的实际程序。将代理人工智能视为构建智能、面向目标的系统的蓝图，并将人工智能代理视为根据该蓝图构建的工具。

什么是代理人工智能？

代理人工智能是指旨在实现高度自主目标的人工智能系统。这些系统无需等待特定指令，而是可以在规定的范围内规划步骤、做出决策并采取行动，并在收集新信息时进行调整。

人工智能中的代理是什么意思？

人工智能中的“代理”意味着代理：系统能够在最少的人类指导下进行推理、计划和决策以实现目标的能力。它是构建自主系统的关键要素，该系统可以在没有持续人类指导的情况下从头到尾处理任务。

人工智能代理如何与代理人工智能一起工作？

Agentic AI 为人工智能代理提供了战略思维和规划能力，然后代理可以使用这些能力来处理复杂的多步骤任务。这种强大的组合使您能够构建半自主系统，无需持续的人工指导即可实现复杂的目标。

Grammarly 有代理 AI 和 AI 代理吗？

是的，Grammarly 拥有代理人工智能系统和人工智能代理，它们可以作为您值得信赖的个人助手团队，帮助您在您已经了解和喜爱的写作工具上起草、总结和修改最佳内容。他们可以提供针对您的目标读者的个性化反馈，提供额外的证据并对您的论点进行事实核查，并提供建议以使您的写作听起来更加自信和清晰。

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