AI Ejen vs Agentic AI - Analytics Vidhya

Bilakah anda mula -mula diperkenalkan kepada istilah AI AI dan Agentic AI? Kemungkinan besar, tahun lepas. Kedua -dua istilah mungkin kelihatan boleh ditukar ganti, tetapi mereka agak berbeza.

Ejen AI baik untuk mengendalikan tugas tertentu. Mereka mengikuti peraturan, menggunakan alat, dan memohon alasan untuk menyelesaikan sesuatu. Sebaliknya, Agentic AI mempunyai pelbagai ejen yang bekerja bersama secara autonomi, menyesuaikan diri dengan cabaran, dan menangani tugas yang lebih kompleks. Dalam blog ini, saya akan memecahkan perbezaan, menggunakan kes, dan cabaran berdasarkan kertas penyelidikan ini.

Jadual Kandungan

• Apakah ejen AI?
• Mengapa berpindah dari ejen ke Agentic AI?
• Contoh ejen AI vs agentik AI
• AI Agen vs Agentic AI
• Permohonan ejen AI
• Permohonan Agentic AI
• Had Ejen AI
• Batasan AIS AIS
• Kesimpulan

Apakah ejen AI?

Ejen AI adalah pembantu komputer yang dimaksudkan untuk melaksanakan tugas tertentu. Mereka berdasarkan model bahasa besar (LLMS) atau model penglihatan. Mereka beroperasi berdasarkan satu set arahan dan kadang -kadang memerlukan alat luaran. Tetapi mereka biasanya bekerja dalam sempadan yang terhad. Mereka tidak direka untuk menangani masalah yang luas tetapi hebat pada tugas berulang, berorientasikan matlamat seperti penapisan e-mel, meringkaskan laporan, atau mengambil data.

Baca artikel kami mengenai pelbagai jenis ejen AI untuk mengetahui lebih lanjut mengenai konsep ini.

Mengapa berpindah dari ejen ke Agentic AI?

Ejen AI berfungsi dengan baik tetapi mempunyai batasan mereka. Mereka baik -baik saja untuk menjawab soalan pelanggan atau melakukan tugas rutin, tetapi mereka tidak berguna apabila keadaan menjadi rumit. Mereka tidak boleh melakukan multitask atau menampung keadaan peralihan.

Di sinilah Agentic AI masuk.

Dengan beberapa ejen khusus yang bertindak bersama, Agentic AI boleh mengendalikan aliran kerja yang rumit. Ejen -ejen ini bercakap antara satu sama lain, membahagikan tugas, dan membuat keputusan bersama -sama. Dan dengan ingatan yang berterusan, mereka dapat belajar dan membuat keputusan yang lebih baik dari masa ke masa. Penyelarasan antara agen membuat perkara berjalan lancar, walaupun mereka menghadapi halangan yang mengejutkan.

Baca juga:

• Rangka kerja agentik untuk aplikasi AI generatif
• Corak reka bentuk AI AI 4 teratas

Contoh ejen AI vs agentik AI

Mari kita ambil contoh mudah. Pertimbangkan termostat pintar sebagai ejen AI. Mengikut keutamaan anda, ia mengekalkan suhu bilik yang sempurna. Apabila masa berlalu, ia memahami rutin dan membantu menjimatkan tenaga. Tetapi ia tidak disatukan dengan peranti lain atau perubahan mengikut faktor seperti cuaca atau harga tenaga. Walaupun ia berfungsi dengan sempurna, ia melakukannya secara bebas.

Bagaimanakah Agentic AI boleh menangani isu ini?

Agentic AI boleh menjadi seperti ekosistem rumah pintar. Pelbagai ejen (peramal cuaca, pengurus tenaga, monitor keselamatan) bekerjasama. Ejen cuaca mengesan gelombang panas dan memberitahu ejen tenaga untuk mendahului rumah. Sementara itu, ejen keselamatan mengaktifkan kamera pengawasan apabila anda tidak berada di rumah. Ejen-ejen ini berinteraksi antara satu sama lain dalam masa nyata, memastikan rumah anda selesa, selamat, dan cekap tenaga.

Lebih kuat, bukan?

Mesti Baca: Bagaimana Menjadi Pakar AI Agentik Pada tahun 2025?

AI Agen vs Agentic AI

Sekarang, mari kita menyelam spesifik bagaimana kedua -dua istilah ini berbeza di pelbagai faktor seperti fungsi, seni bina, dan koordinasi. Kami juga akan melihat kekuatan dan cabaran masing -masing. Inilah kerosakan:

• Skop dan kerumitan : Ejen AI sangat bagus untuk tugas-tugas tertentu, tetapi agentik AI mengendalikan matlamat yang lebih kompleks, pelbagai aspek.
• Tujuan Teras: Ejen AI mempunyai tugas tunggal untuk melaksanakan, sedangkan AGENTIC AI menyelaraskan proses rumit dengan beberapa ejen yang bekerjasama.
• Komponen Senibina: Ejen AI diasaskan pada LLM, sedangkan Agentic AI mempunyai beberapa LLM dan biasanya menggabungkan sistem yang berbeza. Ia juga melibatkan beberapa ejen yang bekerjasama antara satu sama lain, sedangkan agen AI biasanya beroperasi secara bebas.
• Proses Operasi: Ejen AI beroperasi dengan menggunakan alat untuk pelaksanaan tugas, sedangkan Agentic AI menggunakan interaksi antara agen dan koordinasi melalui beberapa langkah.

Ringkasan Taksonomi Paradigma Agen AI

Fungsi teras dan matlamat

Komponen seni bina

Mekanisme operasi

Skop dan kerumitan

Interaksi dan autonomi

Permohonan ejen AI

Mari lihat beberapa usecases ejen AI:

Automasi sokongan pelanggan

Ejen AI memudahkan sokongan pelanggan dan carian dalaman. Untuk sokongan, mereka menjawab soalan -soalan seperti "Di mana pesanan saya?" Dengan mengekstrak maklumat dari sistem syarikat dan bertindak balas dalam beberapa saat. Mereka juga boleh memantau pesanan atau memulakan pulangan. Di dalam organisasi, pekerja memanfaatkan AI yang sama untuk mencari perkara seperti minit pertemuan atau perubahan dasar. Cuma tanya soalan, dan ia memberikan jawapan yang ringkas dan ringkas dengan petikan. Masa Itsaves, Deceasessupportrequests, andenableSeamStoworkmorequicklyandIntelly.

Cadangan kandungan yang diperibadikan

Ejen AI membantu membuat kandungan peribadi dan boleh diakses. Di laman web seperti Amazon atau Spotify, mereka mengetahui apa yang orang suka dengan memerhatikan klik, carian, dan pembelian. Dari ini, mereka mencadangkan produk, video, atau lagu yang serupa dengan minat anda -seperti mengesyorkan buku berkebun selepas membeli alat. Dalam perniagaan, ejen AI dalam produk seperti Power BI Copilot membolehkan sesiapa untuk menimbulkan persoalan seperti "Bandingkan jualan Q3 dan Q4" dalam bahasa semula jadi. AI kemudian menukarkannya ke dalam carta atau laporan tanpa bantuan penganalisis data. Ini meningkatkan penglibatan untuk pengguna dan mempercepatkan dan memudahkan pelaporan data untuk pasukan.

Permohonan Agentic AI

Marilah kita mempertimbangkan beberapa usecases Agentic AI:

Sokongan Keputusan Perubatan Kerjasama

Di hospital, pelbagai ejen melakukan pelbagai tugas: satu ulasan sejarah pesakit, satu jam tangan vitals, dan yang ketiga mengesyorkan rawatan. Mereka bekerjasama, bertukar maklumat dan memastikan nasihatnya boleh dipercayai dan konsisten. Sebagai contoh, dalam ICU, satu ejen mengiktiraf petunjuk awal sepsis, seseorang mendapat pembedahan baru -baru ini, dan satu menawarkan cadangan berdasarkan garis panduan perubatan. Mengkaji semula doktor dan mengesahkan pelan akhir. Thiscollaborationlightenstheloadonphysicians, accelerateSdecision-in-pembuatan, andenhancespatient care inriskysettingssuchasicus and cancerunits.

Penyelarasan Robotik Pintar

Di kebun atau gudang, pelbagai robot memainkan pelbagai peranan, beberapa buah panen, yang lain membuat peta atau beban pengangkutan. Seorang tuan AI, yang disebut sebagai orkestra, memastikan mereka berkolaborasi dengan lancar. Sebagai contoh, di ladang Apple, pokok tinjauan dron dan cari buah masak. Robot pemetik dihantar ke lokasi yang optimum, dan peti pengangkutan bot pengangkutan di sekitar mengikut keperluan masa nyata. Apabila satu robot gagal, yang lain mengimbangi secara automatik. Susunan ini meningkatkan produktiviti, mengurangkan perbelanjaan buruh, dan bertindak balas terhadap peralihan yang tidak dijangka lebih berkesan daripada robot program tetap tradisional.

Had Ejen AI

Walaupun ejen -ejen yang tidak disengajakan, mereka yang tidak dapat dipisahkan:

• Fokus jangka pendek: AI Agentsareooratlong-terman perancangan dan kebolehlaksanaan, dan yang tidak sesuai dengan foraktiviti yang sesuai.
• Causalmisundersters: merekaTendtoconfuseCorrelationWithCausation, yang CangeneratemisleadingConclusion.
• Warisan yang diwarisi dari llms: becauseai agentsrelyonllms, theriskinheritingbiases, yang sensitif-sensitif-sensitif, danbearinghigh operationalexpenses.

Batasan AIS AIS

Agentic AI, walaupun lebih mampu, bukan tanpa cabaran sendiri:

• Peningkatan kerumitan : Oleh kerana terdapat beberapa ejen yang bertindak serentak, sebab menjadi lebih sukar untuk mengenal pasti dan meramalkan hasil.
• Isu Penyelarasan : Interaksi antara ejen kadang -kadang boleh menyebabkan kelewatan atau kesilapan.
• Skalabiliti : Apabila sistem AI AI meningkat, mereka menjadi lebih sukar untuk skala dan debug, dengan masalah yang sukar diperbaiki.
• Keselamatan dan Etika : Lebih banyak ejen ada, semakin tinggi risiko pelanggaran keselamatan dan isu etika. Menjaga sistem ini selaras dengan peraturan yang sesuai semakin sukar apabila mereka skala.
• Tingkah laku yang muncul : Sebagai ejen berkomunikasi lebih kerap, tingkah laku mereka menjadi lebih rawak, menjadikannya lebih sukar untuk mengandungi atau meramalkan hasil.

Mahu meneroka kerjaya di Agentic AI? Semak Program Eksklusif Agent AI Eksklusif kami!

Kesimpulan

Ejen AI dan AIS AI adalah alat yang berkuasa, tetapi mereka melayani tujuan yang berbeza. Ejen AI adalah sempurna untuk tugas tunggal, yang jelas, sementara Agentic AI mengambil perkara ke peringkat seterusnya, menguruskan aliran kerja kompleks dengan pelbagai ejen. Walau bagaimanapun, kedua -dua menghadapi cabaran, terutamanya ketika datang ke koordinasi dan skalabilitas. Dengan memahami perbezaan ini, kita boleh menggunakan alat yang tepat untuk pekerjaan ini kerana teknologi ini terus berkembang.

Jadi pada masa akan datang seseorang mencampurkannya, anda akan tahu bagaimana untuk menetapkannya lurus!

Semua imej dan jadual yang digunakan dalam artikel diambil dari kertas penyelidikan ini.

Atas ialah kandungan terperinci AI Ejen vs Agentic AI - Analytics Vidhya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!