自从吴恩达提出“Agentic AI”这个概念后，很多文章把它们混在一起讲，结果大家越看越迷糊。其实**Agent 是“个体”，Agentic AI 是“范式+能力体系”，**就像“球员”与“现代足球体系”的关系：球员可以很普通，也可以在体系加持下更主动、更有协作与决策力。

定义

• Agent（智能体）：能接收输入、基于策略做决策并执行动作的“软件个体”。它可以非常简单：规则脚本、对话机器人、RPA 都可算一种 Agent。
• Agentic AI（具主体性/能动性的 AI）：强调目标导向、自主规划、反思修正、记忆进化、工具协作、多智能体协同的一整套方法与工程实践。它不是单一模型或单一产品，而是一种让 Agent 具备“能动性”的系统化能力堆栈。

核心差别

1. 目标驱动

• Agent：常由外部指令一步步驱动，缺少“自己拉任务”的能力。
• Agentic AI：接到高层目标后，会自行拆解子任务、排序、并持续拉动下一步。

2. 自主性与持续性

• Agent：多为“请求—响应—结束”的短会话。
• Agentic AI：具备长会话与持续运行的设计，能够监测环境变化，必要时重启流程或改计划。

3. 记忆与进化

• Agent：上下文短，知识多靠静态配置。
• Agentic AI：短期记忆（对话上下文）+长期记忆（用户画像、任务经验）+检索知识库；还能做自我反思，把“踩过的坑”写入经验层。

4. 工具与行动空间

• Agent：可能只会调用一两个固定接口。
• Agentic AI：工具箱化，会根据任务动态选择搜索、数据库查询、代码执行、第三方 API、工作流编排等。

5. 评估与自我修正

• Agent：结果正确与否多靠人工验收。
• Agentic AI：内置计划-执行-评估-反思循环，出现偏差会自动回溯原因并修正路径。

6. 单体 vs. 多智能体协同

• Agent：单兵作战为主。
• Agentic AI：天然支持多角色协同（如“规划-执行-审核”三角），并且能动态分工与合并成果。

7. 工程化与安全边界

• Agent：工程要求较轻。
• Agentic AI：强调可观测性、可控性、沙箱、权限最小化、审计日志、回放等，保障在“更自主”的同时不越界。

对比

维度	传统 Agent	Agentic AI
任务形态	单轮或短任务	长任务、链式任务
目标处理	被动执行指令	主动拆解与推进
记忆	上下文短、静态配置	短期+长期记忆+检索
工具使用	固定少量工具	动态选择多工具
自我反思	基本没有	计划-执行-评估-反思循环
协作	单体为主	多智能体协同
安全与观测	轻量	权限、审计、回放、红队化

典型架构

Agentic AI 通常包含以下层次：

1. 目标与约束层：目标、KPI、权限边界、预算上限。
2. 规划层：目标拆解、任务排序、依赖管理、并行度控制。
3. 记忆与知识层：短期上下文、长期用户画像、经验库、向量检索。
4. 工具与环境层：API、数据库、RPA、代码执行沙箱、外部系统。
5. 评估与反思层：过程监控、结果校验、错误聚类、策略更新。
6. 协同编排层：多智能体角色（规划者、执行者、审计者）与消息路由。
7. 可观测与安全层：日志、回放、AB 实验、权限与风控。

技术要点

• 规划器（Planner）：把高层意图拆成可执行步骤；支持回滚与重排。
• 执行器（Executor）：与工具交互，处理状态、超时与重试。
• 评估器（Evaluator）：判定阶段性成果是否达标，触发反思或人工介入。
• 记忆体（Memory）：短期上下文、长期用户与任务画像、经验库与向量检索。
• 协调器（Orchestrator）：多智能体消息路由、任务分配、并行度控制。
• 安全与观测：令牌/密钥隔离、操作白名单、操作日志、可回放流水线。

结语：一句话带走

**Agent 是载体，Agentic AI 是让载体“会设目标、会拆解、会反思、会协同、会守规矩”的整套方法与工程。**当你在评估方案或写招标文件，只要沿着“目标—规划—记忆—工具—评估—协同—安全—观测”这条主线检查能力，基本就能分辨：这是一个“会聊天的 Agent”，还是一套“能把事办成的 Agentic AI 系统”。

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