文章系统阐述了AI Agent、Agentic Workflow与Agentic AI三个概念的区别与联系。AI Agent是具备自主执行能力的独立计算实体；Agentic Workflow是基于Agent构建的结构化任务执行框架；Agentic AI是以Agent为核心构建单元的系统级AI范式。三者形成"顶层框架-执行单元-流程载体"的协同关系，共同构成AI自主行动的完整体系，并通过案例分析和论文推荐帮助读者理解这一体系的技术原理与应用价值。
随着大模型的多次迭代、更多技术架构的提出以及多样化产品的出现，加上学术界对于Agentic AI与AI Agent的全新诠释，可能技术、产品等圈子已经对这几个概念有了更深的认知。但是各领域的相关从业者，对着几个概念仍旧很模糊。
从概念说起
Agentic AI、AI Agent和Agentic Workflow，是人工智能领域三个密切相关但侧重点不同的概念。三者的概念、特征、范畴及关注点如下。
AI Agent
AI Agent是具备自主任务执行（目标、感知—决策—执行）能力的独立软件计算实体，核心特征是能通过感知环境状态、动态决策规划、主动执行操作的闭环流程达成预设目标，是Agentic AI体系中可独立运行的核心执行单元。
典型实践中，如AWS解决方案中的AI Agent可自主处理客户咨询、检索内部知识库并输出解决方案，全程无需人工介入；Salesforce的AI Agent则能实现全天候客户对接，精准理解自然语言诉求并提供数据洞察与决策支持。
图源：论文The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents
AI Agent的主要特征如下：
- 核心能力：形成“感知-决策-行动”完整闭环。通过传感器或数据接口获取环境信息（感知），基于规则引擎、算法模型或大语言模型生成执行方案（决策），借助执行器对环境或系统产生作用（行动）。
- 模块构成：包含感知模块、决策引擎（规则/算法/LLM驱动）、长短期记忆模块、行动执行模块，各模块协同支撑自主运行。
AI Agen的关注点聚焦单个或多个Agent的底层设计、技术实现与行为特性优化，核心回答如何打造高效可靠的自主执行单元，是Agentic AI的具象化落地载体，也是Agentic Workflow的核心执行主体。其类型范畴和应用范畴如下：
- 类型范畴：涵盖从简单反射型Agent（如基础自动应答工具），到目标驱动型、强化学习型的复杂Agent（如自动驾驶无人机、企业智能运维Agent），适配不同复杂度需求。
- 应用范畴：具体落地形态包括智能聊天机器人、游戏AI角色、自动化文件管理工具、工业巡检无人机、客户服务Agent等多元场景。
Agentic Workflow
Agentic Workflow是基于一个或多个AI Agent构建的结构化任务执行框架，核心是通过任务拆解、角色分工、流程编排，将复杂目标转化为可落地的分步执行路径。它可以把任务拆成一系列由（单个或多个）Agent按序或并行完成的步骤与交互模式，因此更加关注流程、接口与调度。
Agentic Workflow依托AI Agent的推理能力、工具调用能力与记忆能力，实现流程的自适应调整与自我进化，为AI Agent提供明确的角色定义、目标边界与执行规范，确保复杂任务高效闭环。Weaviate等实践案例表明，Agentic Workflow通过结构化设计，让AI Agent明确分工协作逻辑，大幅提升复杂场景下的任务完成效率。
Agentic Workflow的主要特征如下：
- 流程设计：具备任务分层拆解、执行路径规划的能力，支持顺序、并行、分支等多元流程形态。
- 流程设计：可实现AI Agent与工具（API、插件、多模态工具等）的灵活对接，完成数据传递与操作执行。
- 流程设计：内置任务效果评估与流程反思机制，能根据执行结果动态调整路径，实现自我进化。
- 流程设计：支持多Agent分工协作，明确角色边界与通信规则，适配复杂协同场景。
Agentic Workflow的关注点聚焦如何通过结构化流程设计最大化AI Agent的执行价值，核心是构建高效、灵活、可进化的任务执行蓝图，是Agentic AI落地的关键流程载体，与AI Agent形成“执行单元-流程框架”的并列支撑关系。
- 技术范畴：涵盖流程编排引擎、任务调度算法、资源（工具/数据）分配机制、容错与异常处理体系等核心技术。
- 应用范畴：聚焦企业业务流程自动化（如财务报销、客户生命周期管理）、复杂问题解决（如科研数据分析、项目管理协同）等需要多步骤、多角色协作的场景。
Agentic AI
Agentic AI是一种系统/范式，把Agent当作基本构建块来设计整套AI系统（治理、架构、协作、标准与生命周期管理），强调多Agent协作、自治与可治理性。它整合AI Agent与Agentic Workflow的顶层系统及战略范式，核心是赋予AI系统自主决策、主动执行的主体性能力，目标是构建可实现高度自治与复杂任务闭环的智能体系。
Agentic AI突破了AI仅作为“被动工具”的定位，不再局限于模型预测准确性等单一智能指标，更强调将智能转化为动态环境中的自主行动，推动AI向自主执行者或协同伙伴演进。其技术实现以大语言模型为核心支撑，融合多类AI技术，可完成多步骤复杂任务并适配实时数据动态调整。
▲ 使用AWS Bedrock打造的面向零售宠物店的Agentic AI系统
Agentic AI特征如下：
技术层面：融合机器学习、强化学习、自然语言处理（核心为LLM）、多模态AI等前沿技术，形成技术协同体系。
能力层面：具备自主感知环境、动态决策规划、复杂任务执行的全流程能力。
能力层面：可在动态变化的场景中与人类、其他系统高效协同，适配多元需求。
Agentic AI聚焦赋予AI系统主体性的底层原理、技术路径与工程实现，是AI Agent的理论与技术基础，也是Agentic Workflow的设计依据，核心关注如何构建具备自主行动能力的完整智能体系。其理论、技术与应用范畴如下：
- 理论范畴：涵盖智能体基础理论（如BDI信念-愿望-意图模型）、任务规划算法、决策论、多Agent协同机制等核心理论。
- 技术范畴：包含LLM核心引擎、长短期记忆系统、工具调用框架（如ReAct范式）、多模态感知融合技术等关键技术模块。
- 应用范畴：覆盖企业业务自动化、智能客服与运维、自动驾驶、个人智能助手、工业智能调度等多元场景。
上面讲了很多，如果大家暂时还未理解，可以记住下面一句话：
AI Agent是构件，Agentic workflow是运行这些构件完成任务的流程，Agentic AI是把构件与流程、治理、运维与生态整体化、产品化的系统性范式。
这样来记，是不是简单多了。
三者之间的关系
Agentic AI、Agentic Workflow与AI Agent之间的关系是近年来人工智能领域的重要研究话题，尤其是在企业自动化和复杂任务处理中的应用。下面王吉伟频道从背景定义、层级关系及关系模型等角度对其进行分析。
从定义和功能角度进行分析，三者的关系如下：
AI Agent是执行单元。AI Agent是Agentic AI系统中的具体行动者，负责感知环境、制定决策并执行任务。例如，在客服场景中，AI Agent可以回答问题、检查账户余额并推荐解决方案。
Agentic Workflow是指导框架。Agentic Workflow为AI Agent提供了结构化流程，定义了它们如何工作、如何规划任务以及如何与工具和数据交互。比如Agentic Workflow进行任务分解，将复杂任务拆分为较小的子任务，通过决策过程选择最佳行动方案，还能通过迭代和多步骤方法，提高任务执行的准确性。
Agentic AI是整体系统。Agentic AI整合AI Agent和Agentic Workflow的技术框架，旨在实现高度自治的目标。Agentic AI通过整合Agent相关技术达成实时数据、自治操作、多理多Agent协作和多模态交互等，实现前两种技术单独所无法实现的企业级用例。
Agentic AI、Agentic Workflow与AI Agent共同构成“顶层框架-执行单元-流程载体”的协同关系：Agentic AI作为顶层理念与技术框架，为自主智能系统的构建提供核心理论基础与技术指引；AI Agent是其具体落地的核心执行单元，以独立计算实体的形态承载自主执行能力；Agentic Workflow则是关键流程落地载体，通过结构化设计指导单个或多个AI Agent协作完成复杂任务。
三者的关系模型可以视作一个层次结构：Agentic AI是顶层概念，代表能够自主行动的AI系统；AI Agent是中间层，是具体执行任务的个体实体；Agentic Workflow是底层框架，指导AI Agent如何行动。下面这张图片，能够展现三者之间的层级递进与嵌套关系。
如果说Agentic AI是能够制造自主行动的机器人的科学，AI Agent就是制造出来的那个具体的机器人，Agentic Workflow则是这个机器人（一群机器人）打扫房间、做饭或执行其他复杂任务时所遵循的具体步骤和方法。
比如在自动驾驶场景中：AI Agent是车辆的驾驶系统，能够感知道路、避开障碍物并规划路线；Agentic Workflow是驾驶系统的决策过程，包括导航、避障和路线规划；Agentic AI是整合传感器、机器学习模型和控制系统的技术框架，使车辆能够自主驾驶。
几篇论文深入了解
对于想进一步了解与挖掘三者之间的关系的朋友，这里推荐几篇论文，帮助大家深入了解Agentic AI与AI Agent的详细区别，详细了解每一个概念。不方便科学上网的朋友，可以回复251218，获取这几篇论文。
1、AI Agents vs.Agentic AI:A Conceptual Taxonomy,Applications and Challenges（2025）
作者：Ranjan Sapkota,Konstantinos I.Roumeliotis,Manoj Karkee
系统性定义并区分单体AI agent与更大层级的agentic AI系统。提出概念分类法（taxonomy）、比较架构特征、职责范围、交互模式与自主性。分析典型应用与挑战，同时给出未来发展方向。是目前最明确、学术性最强的论文之一，对二者概念差异做出了结构化说明，非常适合文献综述写作。
阅读：https://arxiv.org/abs/2505.10468
2、Agentic AI:A Comprehensive Survey of Architectures,Applications,and Future Directions（2025）
作者：Mohamad Abou Ali,Fadi Dornaika等
从符号与神经双范式审视Agentic AI的体系架构。分析不同应用领域（如医疗、金融、机器人）对agentic系统的影响。讨论伦理、治理与未来融合方向。全面survey类型论文，有助于将agentic AI作为一个广泛研究方向来定位，与传统AI agent的发展起点联系起来。
阅读：https://arxiv.org/abs/2510.25445
3、EvoFlow:Evolving Diverse Agentic Workflows On The Fly（2025）
作者：Guibin Zhang,Kaijie Chen,Guancheng Wan等
提出了一个用于自动进化agentic工作流的框架EvoFlow。该方法通过进化算法自动搜索和生成异构、多样性的agentic workflow，而非手工设计单工作流。这有助于提升workflow多样性、性能与成本效率。
阅读：https://arxiv.org/abs/2502.07373
4、Advances and Challenges in Foundation Agents:From Brain-Inspired Intelligence to Evolutionary,Collaborative,and Safe Systems(2025)
作者：MetaGPT等20机构47位学者
首创基础智能体(Foundation Agent)概念，构建类脑模块化架构(认知核心、多层记忆、世界模型等七大组件)，探讨自进化与安全对齐。
地址：https://arxiv.org/abs/2504.01990
5、Agent AI:Surveying the Horizons of Multimodal Interaction(2024)
作者：李飞飞(斯坦福)等14位学者
定义Agent AI"为多模态感知-认知-行动系统，提出包含环境感知、认知、行动、学习、记忆五模块的闭环架构，强调大模型赋能的思考与行动能力。理解多模态智能体的权威框架，对视觉-语言等跨模态交互有系统分析。
阅读：https://arxiv.org/abs/2401.03568
6、The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents(2023)
作者：复旦大学NLP团队，86页，600+参考文献
系统梳理LLM-Agent三大范式(单代理、多代理、人机交互)，构建"控制端-感知端-行动端"通用框架。中文团队在该领域的奠基之作，文献覆盖面最广，AI Agent入门必读。
阅读：https://arxiv.org/abs/2309.07864
几个案例加深理解
下面我们通过几个案例，分别感受几个概念不同。
AI Agent案例
1、企业Web数据抓取与监控Agent
企业：TinyFish
应用场景：构建自动化Web Agent，用于替代手工、易碎的脚本采集工作。
功能：类人网页浏览与互动，自动抓取动态价格、库存、供应信息，处理复杂变化的页面结构。
价值：帮助企业实时监控竞争对手价格及库存状况，提高市场敏捷性。展示了AI Agent在复杂异构Web环境下自动执行任务的能力
2、智能员工查询Agent
企业：德国电信
应用场景：推出内部AI Agent“askT”，支持员工查询内部政策、流程甚至执行任务（如申请休假）。
功能：解析自然语言查询提供内部知识库检索结果部分场景下自动提交系统任务（如填写表单）
价值：每天有约10,000名员工使用askT处理查询与操作。企业内部智能体数字员工”案例，从简单查询扩展到执行任务，实现员工日常工作自动化。
Agentic Workflow案例
1、客户支持自动化与工单路由
企业：ServiceNow
应用场景：企业技术支持中心自动化处理支持工单
实现方式：Agentic Workflow读取支持请求→检索知识库→总结问题→提交相关解决建议→路由至人工或自动完成解决。
特征：多步骤工作流结合知识检索、智能总结与审批节点，实现安全、可审计的响应流程。
2、电商订单处理与售后流程自动化
企业：Appen
应用场景：电商平台自动处理订单查询、物流状态、退货/退款请求
实现方式：消息触发→RAG检索订单数据→自动查询系统→执行退款或补发API→用户通知
特征：多步骤状态驱动，通过Agentic Workflow无需人工介入即可完成业务操作。
Agentic AI案例
- 1、汽车与供应链：SAP推动的Sales+Supply Chain Agent
- 企业：SAP
- 应用场景：销售智能优化与供应链协同
- 实施方案：销售Agent预测最优价格/产品组合时机，供应链Agent实时获取库存和交付时间，数据Agents之间协作，为业务决策提供自主推荐。
- 价值：通过Agent协同解决跨业务系统的动态资源调配和决策问题，而不是单一的规则引擎。
2、智能IT运维和监控系统（IBM Watson AIOps）
- 企业：IBM
- 应用场景：企业级IT事件关联、告警噪声过滤与自主修复建议
- 核心功能：自动识别关键事件，关联多源日志与信号，自动触发修复动作或建议。
- 价值：典型的Agentic AI与AIOps融合案例，将智能体作为自动分析与决定执行单元。事件解决速度提高约60%，错误告警数量减少约80%，系统稳定性与可靠性提升明显。
3、大型银行内部多任务Agent平台（Citi Pilot）
- 企业：花旗银行（Citigroup）
- 应用场景：企业内部知识检索、数据调研、报告生成
- 核心功能：一个统一Agent平台自动访问内部/外部系统数据，从单一提示语（single prompt）触发多步骤任务：收集数据、整理分析、输出结果。
- 价值：Agentic AI在企业决策支持系统上的落地方向，突破传统交互式问答工具的限制。截至2025年秋季，先行试点约5,000名用户，作为业务分析与决策助手。
Agentic AI工作流程
在具体应用上，目前单Agent仍旧只能完成相对简单的任务，大多用于C端应用。B端应用则更多是多Agent与Agentic Workflow的整合使用，这样就能完成相对复杂的任务。
同时在企业的复杂业务流程中，当前大模型与Agent的能力尚不能支持一个超级Agent去完成长流程业务，通过Agentic Workflow去编排多个Agent与AI应用是Agent企业级应用的必选项。当多Agent通过Agentic Workflow去执行业务流程并加上治理、协作、标准与生命周期管理等分层管理措施，它就变成了一个Agentic AI系统。
事实上，企业级Agent应用目前正在向Agentic AI系统过渡，而更多的Agentic AI系统还是在原有端到端全生命周期系统的基础上引入多Agent和Agentic Workflow并加强对其的治理与管控，一个面向自有业务流程的Agentic AI系统也就此而生。当然，最近一年以来随着Agent的企业级应用市场的旺盛需求，也诞生了一批企业级Agentic AI应用框架。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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