在比較 agent AI 與 agentic AI 時,團隊常會把任務自動化和工作流程自動化混為一談。AI agent 可以執行明確定義的任務,但周邊流程仍可能需要人為引導。Agentic AI 則解決了這個更廣泛的挑戰,讓系統能在既定範圍內追求目標,並自行決定下一步該做什麼。本文將解釋兩者的區別,協助你選擇合適的方式。
什麼是 AI agent?
AI agent 是一種軟體系統,能接收資訊並在既定的操作範圍內決定該採取什麼行動。它可能使用規則、大型語言模型,或多種軟體元件的組合。外部工具讓 agent 能夠查詢資料或執行動作,而不只是回傳文字。它負責的任務可以很單一,也可以包含多個相關步驟。
AI agent 的關鍵特徵
既定的操作範圍
Agent 通常具有一個角色、一個目標,以及被允許的行動範圍。它的操作範圍決定了它能存取哪些內容,以及能做出哪些決策。例如,一個工單處理 agent 可以對問題進行分類並轉派到相應的佇列,而無需負責整個支援流程。
觸發式執行
許多 agent 是在使用者請求或系統事件發生後才啟動。有些則會持續監控環境,在符合特定條件時採取行動。觸發方式說明的是 agent 何時啟動,而不是它的自主程度有多高。
工具驅動的行動
單獨的模型互動通常只會產生生成內容。而 agent 在解讀請求後,可以呼叫已核准的工具,然後讀取結果,並判斷任務是否已完成。
可配置的狀態
有些 agent 在任務結束後會捨棄上下文;另一些設計則會保留會話狀態,或使用外部記憶。較長的工作流程需要知道哪些步驟已經完成。
人類設定的限制
人負責設定目標與操作限制,agent 則在這些範圍內獨立運作。當出現不確定性、權限問題或影響重大的決策時,應觸發轉交人工處理。這是受控的授權,而不是不受限制的自主行動。
Agent 可以在其操作範圍內進行規劃與調整。多個 agent 也可以各自獨立運作,而不共用同一個計畫。單看 agent 的數量並不能決定一個系統是否具備 agentic 特性。
什麼是 agentic AI?
Agentic AI 描述的是一種具備更強目標導向執行能力的系統。它不需要等待人為定義每一個下一步,而是根據目標,在其防護機制內自行找出合適的路徑。它可以制定計畫、追蹤進度,並在情況變化時重新考量下一步行動。這類系統仍須在政策、權限和人工核准規則的約束下運作。因此,agentic AI 更適合理解為一種系統行為或架構模式,而非單一的產品類別。
一個 agentic 系統可能只包含一個能力足夠的 agent,也可能協調多個專精化的 agent 或一般軟體服務共同運作。具體架構取決於工作流程本身,單純增加 agent 數量並不會讓簡單的流程變得更好。
Agentic AI 的核心能力
目標導向的推理
Agentic AI 的起點是一個預期的結果。它會評估目前的狀態,找出尚未解決的部分,再依據這一差距選擇下一步行動。清晰的完成條件十分重要,因為再高的自主性也無法彌補模糊不清的目標。
多步驟規劃
一個複雜的目標可能包含多個相互依賴的任務。系統可以將工作拆分成較小的單元,並決定其執行順序。它可以在執行前先規劃完整路徑,也可以逐步修訂路徑。規劃者所擁有的自由度,應與工作流程的風險相匹配。
動態調整
當工具回傳錯誤,或新資訊改變了情況時,計畫可能會失敗。此時,agentic 系統會評估問題,並在有合適選項時選擇已核准的替代方案;若沒有安全的替代方案,則會請求人為介入。動態調整並不意味著系統會從每一次互動中永久學習。
工作流程的連續性
較長的工作流程需要的不只是一連串的提示詞。系統必須知道哪個步驟已經完成,以及目前正在等待什麼。它應保留必要的狀態,以便在延遲或中斷之後能夠繼續進行。這種連續性讓系統能夠管理更大範圍的成果,而不是把每個動作都當作單獨的請求來處理。
隨著操作範圍的擴大,治理機制也變得更加重要。影響重大的行動應設有核准關卡,工具呼叫和狀態變化都應予以記錄,以便操作人員日後查明發生了什麼事。
關鍵區別:AI agent 與 agentic AI
「agentic AI 與 AI agent 的差異」這個問題,最容易從範圍和責任的角度來理解。AI agent 通常是承擔特定角色的一個元件,而 agentic AI 則描述的是能夠協調多方進展、朝向某個結果邁進的更大系統。兩者可以同時存在於同一個架構之中。
| 面向 | AI agents | Agentic AI |
|---|---|---|
| 主要角色 | 執行指定的任務 | 追求更廣泛的成果 |
| 範疇 | 通常侷限於單一角色或任務 | 常延伸至整個工作流程 |
| 規劃 | 可能依循已知路徑 | 可以制定或修訂計畫 |
| 下一步行動 | 在局部脈絡中選定 | 依整體工作流程狀態選定 |
| 記憶 | 可能使用工作階段脈絡 | 保留延續性所需的狀態 |
| 工具使用 | 使用指派給該 agent 的工具 | 協調整個工作流程中的工具 |
| 失敗時的反應 | 可能停止或上報處理 | 可能選擇經核准的替代方案 |
| 人員參與 | 提供指示並審核例外情況 | 設定目標並掌控核准節點 |
| 架構 | 單一行動者或工作流程元件 | 一種協調模式 |
| 運作複雜度 | 通常較容易測試 | 需要更廣泛的監控與治理 |
| 最適合 | 可預測的工作 | 帶有相依關係且不斷變化的工作 |
此表描述的是常見的部署方式，而非嚴格的技術規則。「Agent」指的是執行動作的主體，「Agentic」則描述系統追求目標的方式。AI Agent 可以展現出 Agentic 的行為，而一個 Agentic 系統也可以同時運用一般軟體與 AI Agent。
AI Agent 與 Agentic AI 的範例對比
當兩種做法處理同一項工作時，差異就更明顯了。範圍受限的 Agent 負責一項局部任務，而更偏 Agentic 的設計則管理該任務周圍的整個工作流程。
IT 支援
AI Agent 可以對工單分類並將其導向對應的處理隊列。更偏 Agentic 的系統則可以跨已核准的系統展開調查，並在證據改變時調整其處理路徑。具破壞性影響的操作仍需人工核准。
員工入職
AI Agent 可以驗證員工資訊或建立帳號。更偏 Agentic 的系統則可以追蹤整個入職流程，並在繼續之前等待所需的核准。
文件處理
AI Agent 可以擷取指定的欄位。更偏 Agentic 的系統則可以驗證擷取結果，並將不確定的案例轉交人工審查，而不是把不可靠的資料寫入下游系統。
安全事件應變
AI Agent 可以彙總告警內容或擷取日誌。更偏 Agentic 的系統則可以協調整個調查過程，並隨證據變化更新計畫。高影響性的遏制措施仍需人工授權。
研究與內容創作
AI Agent 可以回答一個明確界定的研究問題。更偏 Agentic 的系統則可以將較大的目標拆分成多個階段，並在新證據改變方向時重新調整計畫。
這些範例說明了為何「Agent」與「Agentic」並非互相競爭的標籤。一個專精的 Agent 可以負責工作流程中的某一環節，而編排層則負責協調更大範圍的目標。
如何在 AI Agent 與 Agentic AI 之間做選擇
應從工作流程本身出發，而非從技術標籤出發。先定義「完成」意味著什麼，再檢視流程如何達成這個結果。簡單且可靠的架構是一個實際的起點。
何時選擇範圍受限的 AI Agent
範圍受限的 AI Agent 適合範圍穩定的工作。輸入與輸出應該容易定義，任務完成後不需要保留大量上下文。若發生例外情況，流程應有明確的人工交接機制。
常見範例包括工單分類、常規記錄檢索與文件欄位擷取。這類任務較容易測試，因為預期結果是局部且可衡量的。
何時選擇更偏 Agentic 的系統
更偏 Agentic 的系統適合依賴多個步驟的目標。工作流程可能跨越不同系統，而下一步動作可能取決於執行過程中發現的資訊。當流程可能因等待核准而暫停時，連續性也同樣重要。
這種設計更適合用於入職流程、複雜的故障排除以及事件協調。它也需要更多的監控與治理。
無需從零打造，直接試用 Kimi Agent
自建架構能提供更精細的控制，但也需要投入編排與評估方面的工作。Kimi Agent 提供了通用的 Agent 體驗，讓想完成多步驟知識型工作任務的使用者，無需自行搭建這整套架構。
主要功能
自主任務規劃： Kimi AI Agent 可以將一個寬泛的請求拆解成一系列步驟，逐步完成所要求的成果。
即時網路搜尋： 當任務依賴最新資訊、資料來源或市場動態時，Kimi 可以使用網路搜尋來獲取當前資訊。
深度研究工作流程： 對於研究密集型任務，Kimi 可以收集、比較並整合資訊，產出更豐富的報告與多種格式的輸出成果。
文件、幻燈片、表格與網站建立： Kimi 提供針對文件、幻燈片、表格與網站的專屬任務介面，讓 Agent 的工作成果不只是純文字，而是可直接使用的產出物。
多模態推理： 當工作流程需要視覺或文件理解能力時，Kimi 可以跨文字、圖片、圖表、文件及其他上傳的資料進行推理。
Agent Swarm 編排： 對於範圍廣泛或可平行處理的工作，K2.6 Agent Swarm [Beta] 可以協調多個子 Agent，讓任務的不同部分同時推進。
如果你不想花時間去區分 AI Agent 與 Agentic AI，只是想用一個 Agent 來輔助學習、工作或其他項目，可以試試 Kimi Agent。
結語
AI Agent 與 Agentic AI 描述的是自動化架構中彼此相關的兩個層面。範圍受限的 Agent 適合結果明確、可重複執行的任務；更偏 Agentic 的系統則適合需要跨越依賴關係或應對變化條件而持續運作的工作流程。實際上的選擇並非在於選出「更先進」的那個標籤，而是應從最小可靠的設計開始，等工作流程與相應的控制機制能夠支撐時，再逐步加入自主性。