Agentic AI vs AI Agent: concepts
Summary
Agentic AI refers to the practice of combining multiple specific-purpose AI agents to accomplish more complex tasks. This approach allows users to consult multiple agents or large language models to cross-reference insights and improve problem-solving capabilities.
Key Points
- Agentic AI combines multiple AI agents to achieve complex tasks.
- An AI agent is defined as an entity that interacts with the environment, takes action, and achieves a specific purpose.
- Single AI agents are limited by finite resources and often lack scalability.
- Large Language Model (LLM) agents use prompts, memory, and tools to execute tasks.
- Agentic AI has four key features: modularity, scalability, interoperability, and reinforcement learning.
- Modularity allows Agentic AI to be simple, easy to design, implement, and manage.
- Scalability enables Agentic AI to add new functionality as needed.
- Interoperability enables agents to communicate and coordinate with each other to complete tasks.
Translation
Summary
人工智能代理式（Agentic AI）是指将多个特定目的的AI代理人集合起来，以达到更复杂任务的处理。这种方法允许使用者咨询多个代理人或大型语言模型来交叉参考见解，提升解决问题的能力。
代理人（AI Agents）的定义是：一个实体跟环境互动，采取行动，实现特定目的。这类代理人具有自主性、反应性和社交能力。然而，单一的AI代理人可能受限于有限的资源，而其扩展性通常不够。
大型语言模型（LLM）的代理人（LLMAgent）则是使用提示词、内存和工具来执行任务。在这种情况下，提示词定义了代理人的目标，而内存保存了过去的一些沟通文字，帮助代理人理解上下文和连贯性。
Key Points
- 代理式人工智能（Agentic AI）是指将多个特定目的的AI代理人集合起来，以达到更复杂任务的处理。
- 代理人（AI Agents）的定义：一个实体跟环境互动，采取行动，实现特定目的。
- 单一的AI代理人可能受限于有限的资源，而其扩展性通常不够。
- 大型语言模型（LLM）的代理人（LLMAgent）是使用提示词、内存和工具来执行任务。
- Agentic AI具有四个特色：模块化（Modularity）、可扩展性（Scalability）、互操作性（Interoperability）和强化学习（Reinforcement learning）。
- 模块化特性使得Agentic AI能够简单、易于设计、实施和管理。
- 可扩展性特性使得Agentic AI能够根据需求添加新的功能。
- 互操作性特性使得代理人之间能够进行沟通协调，以完成任务。
Reference:
https://aisera.com/blog/agentic-ai/, https://www.gartner.com/en/articles/top-technology-trends-2025