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今天的主题是：AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges

Summary

该研究概述了人工智能代理（AI Agents）和智能代理系统（Agentic AI）的演变，从早期的特定任务系统发展到现代的复杂协作框架。文章首先定义了AI Agents的核心特性，例如其自主性、任务特异性和反应性，并解释了大型语言模型（LLMs）如何推动它们的进步，使其能够进行工具增强的推理。随后，研究转向更高级的Agentic AI，强调了其多代理协作、高级规划和协调机制，这使得它们能够处理复杂的、多步骤的系统级目标。文章还探讨了这两种范式在实际应用中的区别，从客户支持到智能机器人协调，并指出了它们各自的挑战，如因果推理不足、协调瓶颈和可解释性问题。最后，该研究提出了潜在的解决方案，例如检索增强生成（RAG）、记忆架构和因果建模，旨在为未来可信赖和可扩展的智能系统设计提供指导。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2505.10468