在智能體研究領(lǐng)域，一篇由康奈爾大學(xué)等高校團(tuán)隊(duì)撰寫的綜述論文近期引發(fā)了廣泛關(guān)注。該論文在社交媒體上獲得了超過70萬的閱讀量，并被眾多學(xué)者收藏，成為智能體研究領(lǐng)域的熱門話題。
論文深入探討了智能體研究中的兩個(gè)核心概念——AI Agents與Agentic AI，并對(duì)智能體技術(shù)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)及解決方案進(jìn)行了詳細(xì)闡述。論文長達(dá)32頁，內(nèi)容全面且深入，為智能體研究提供了新的視角和思考。
AI Agents與Agentic AI雖然都屬于智能體范疇，但兩者存在本質(zhì)區(qū)別。AI Agents是以大模型為基礎(chǔ)，專注于執(zhí)行特定任務(wù)的自主體，適用于單一任務(wù)的自動(dòng)化處理，如客服自動(dòng)化、郵件分類等。而Agentic AI則是由多個(gè)協(xié)作智能體組成的系統(tǒng)，具備復(fù)雜任務(wù)拆解、自主決策和多步驟協(xié)同能力，更接近于人類的組織式智能，典型應(yīng)用包括多智能體研究助手、智能機(jī)器人協(xié)作等。
論文指出，AI Agents雖然已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域取得應(yīng)用，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)，如幻覺問題、推理深度有限、無因果建模能力等。為解決這些問題，研究者提出了多種解決方案，如引入檢索增強(qiáng)生成（RAG）、因果建模、多智能體記憶架構(gòu)等。這些方案有助于提升AI Agents的智能水平和任務(wù)執(zhí)行能力。
相比之下，Agentic AI系統(tǒng)則面臨智能體間協(xié)同失敗、錯(cuò)誤傳播和安全風(fēng)險(xiǎn)等問題。為解決這些問題，研究者提出了專責(zé)智能體協(xié)作體系、高級(jí)推理與規(guī)劃能力、持久化記憶架構(gòu)以及編排層/元智能體等架構(gòu)改進(jìn)方案。這些方案有助于提升Agentic AI系統(tǒng)的整體性能和協(xié)作能力。
論文還介紹了AI Agents與Agentic AI的典型應(yīng)用場(chǎng)景。AI Agents廣泛應(yīng)用于客服自動(dòng)化、企業(yè)內(nèi)部搜索等領(lǐng)域，而Agentic AI則更多地應(yīng)用于科研助手、多機(jī)器人協(xié)調(diào)系統(tǒng)等復(fù)雜任務(wù)場(chǎng)景。這些應(yīng)用場(chǎng)景展示了智能體技術(shù)在不同領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用和巨大潛力。
在論文的最后部分，研究者對(duì)AI Agents與Agentic AI的未來發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了展望。他們認(rèn)為，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展，AI Agents將逐漸演變?yōu)榫邆洹爸鲃?dòng)智能”的智能體，而Agentic AI的多智能體協(xié)作框架也將進(jìn)一步成熟與精細(xì)化，形成具備高度組織能力的“系統(tǒng)智能”。這將為智能體技術(shù)在更多領(lǐng)域的應(yīng)用提供有力支持。
