AI -Agenten gegen Agenten KI

Wann wurden Sie zum ersten Mal in die Begriffe AI Brokers und Agentic AI vorgestellt? Höchstwahrscheinlich struggle es letztes Jahr. Die beiden Begriffe scheinen austauschbar zu sein, aber sie sind ganz anders.

KI -Agenten eignen sich intestine zum Umgang mit bestimmten Aufgaben. Sie befolgen Regeln, verwenden Instruments und wenden Argumentation an, um Dinge zu erledigen. Auf der anderen Seite hat Agentic AI mehrere Agenten, die autonom zusammenarbeiten, sich an Herausforderungen anpassen und viel komplexere Aufgaben angehen. In diesem Weblog werde ich die Unterschiede, Anwendungsfälle und Herausforderungen basierend darauf brechen Forschungspapier.

Was sind AI -Agenten?

KI -Agenten sind Computerassistenten, die bestimmte Aufgaben ausführen sollen. Sie basieren auf großen Sprachmodellen (Llms) oder Visionsmodelle. Sie arbeiten basierend auf einer bestimmten Reihe von Anweisungen und erfordern manchmal externe Werkzeuge. Aber sie arbeiten normalerweise innerhalb einer begrenzten Grenze. Sie sind nicht für die Bewältigung von großen Problemen konzipiert, sind jedoch hervorragend darin, sich wiederholende, zielorientierte Aufgaben wie Filtern von E-Mails, Zusammenfassungen von Berichten oder das Abrufen von Daten.

Lesen Sie unseren Artikel über verschiedene Arten von AI -Agenten Um mehr über dieses Konzept zu erfahren.

Warum von Agenten zu Agenten zu Agenten KI wechseln?

KI -Agenten funktionieren intestine, haben aber ihre Grenzen. Sie sind in Ordnung, um Kundenfragen zu beantworten oder Routineaufgaben zu erledigen, aber sie sind nicht nützlich, wenn die State of affairs kompliziert wird. Sie können keine Multitasking -Verschiebungsbedingungen aufnehmen.

Hier kommt die agierende KI ins Spiel.

Mit mehreren spezialisierten Wirkstoffen, die zusammen handeln, kann die Agentic AI komplizierte Workflows verarbeiten. Diese Agenten sprechen miteinander, teilen Aufgaben und treffen gemeinsam Entscheidungen. Und mit anhaltendem Gedächtnis können sie im Laufe der Zeit lernen und bessere Entscheidungen treffen. Die Koordination zwischen Agenten lässt die Dinge reibungslos verlaufen, auch wenn sie überraschende Hindernisse treffen.

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Beispiel für AI Agent gegen Agentic AI

Nehmen wir ein einfaches Beispiel. Betrachten Sie einen intelligenten Thermostat als KI -Agent. Nach Ihren Vorlieben behält es die Raumtemperatur perfekt bei. Im Laufe der Zeit versteht es Ihre Routine und hilft dabei, Energie zu sparen. Es integriert sich jedoch nicht in andere Geräte oder ändert sich entsprechend Faktoren wie Wetter- oder Energiepreisen. Obwohl es seine Arbeit perfekt macht, macht es es unabhängig.

Wie kann agenten KI dieses Downside angehen?

Die Agenten -KI kann wie ein ganzes Sensible -House -Ökosystem sein. Mehrere Agenten (Wettervorhersagen, Energiemanager, Sicherheitsmonitore) arbeiten zusammen. Ein Wettermittel erkennt eine Hitzewelle und informiert den Energievertreter, das Haus vorzukühlen. In der Zwischenzeit aktiviert ein Sicherheitsvertreter die Überwachungskameras, wenn Sie nicht zu Hause sind. Diese Wirkstoffe interagieren in Echtzeit miteinander und stellen sicher, dass Ihr Zuhause komfortabel, sicher und energieeffizient ist.

Viel mächtiger, oder?

Muss lesen: Wie werde ich 2025 ein Agenten -KI -Experte?

AI Agent gegen Agentic AI

Lassen Sie uns nun in die Besonderheiten eingehen, wie sich diese beiden Begriffe in verschiedenen Faktoren wie Funktion, Architektur und Koordination unterscheiden. Wir werden uns auch mit ihren jeweiligen Stärken und Herausforderungen befassen. Hier ist eine Aufschlüsselung:

• Umfang und Komplexität: KI-Agenten eignen sich hervorragend für bestimmte, definierte Aufgaben, aber die Agenten-KI verarbeitet komplexere, facettenreiche Ziele.
• Kernzweck: KI -Agenten haben eine einzige Aufgabe, während die Agenten -KI -Förderung komplizierte Prozesse mit mehreren Mitarbeitern operieren.
• Komponenten der Architektur: AI -Agenten sind auf LLMs gegründet, während die Agentic AI mehrere LLMs aufweist und typischerweise verschiedene Systeme enthält. Es beinhaltet auch mehrere Agenten, die miteinander zusammenarbeiten, während die KI -Wirkstoffe normalerweise unabhängig arbeiten.
• Betriebsprozess: KI-Agenten arbeiten mit dem Aufrufen von Instruments für die Ausführung von Aufgaben, während die Agenten-KI-Interaktion und Koordination in mehreren Schritten interagierende Interaktion und Koordination verwendet.

Taxonomie Zusammenfassung der AI -Agenten -Paradigmen

Kernfunktion und Ziel

Architektonische Komponenten

Betriebsmechanismus

Umfang und Komplexität

Interaktion und Autonomie

AI -Agentenanwendung

Schauen wir uns einige Verwendungen von AI -Agenten an:

Automatisierung des Kundensupports

KI -Agenten vereinfachen den Kundensupport und die interne Suche. Für die Unterstützung antworten sie auf Fragen wie „Wo ist meine Bestellung?“, Indem sie Informationen aus Unternehmenssystemen extrahieren und in Sekundenschnelle antworten. Sie können auch Bestellungen überwachen oder Rückgaben einleiten. Innerhalb der Organisation nutzen die Arbeitnehmer die gleiche KI, um Dinge wie das Besprechungsprotokoll oder die Änderungen der Richtlinien zu finden. Stellen Sie einfach eine Frage, und sie bietet eine kurze, direkte Antwort mit Zitaten. Es spart Zeit, verringert Supportanfragen und ermöglicht es den Groups, schneller und intelligenter zu arbeiten.

Personalisierte Inhaltsempfehlung

KI -Agenten helfen dabei, Inhalte persönlich und zugänglich zu machen. Auf Web sites wie Amazon oder Spotify entdecken sie, was Menschen mögen, indem sie Klicks, Suchanfragen und Einkäufe beobachten. Daraus schlagen sie Produkte, Movies oder Songs vor, die Ihren Interessen ähneln – wie die Empfehlung von Gartenbüchern nach dem Kauf von Instruments. In Unternehmen ermöglichen AI -Agenten in Produkten wie Energy Bi Copilot jedem, Fragen wie „Viertel Q3 und This fall -Verkauf“ in natürlicher Sprache zu stellen. Die KI wandelt diese dann ohne die Unterstützung eines Datenanalysten in ein Diagramm oder einen Bericht um. Dies erhöht das Engagement für die Benutzer und beschleunigt und vereinfacht die Datenberichterstattung für Groups.

Anwendungen der Agenten -KI

Berücksichtigen wir einige Verwendung von agentischer KI:

Unterstützung für kollaborative Unterstützung für medizinische Entscheidungen

In Krankenhäusern führen verschiedene Wirkstoffe verschiedene Aufgaben aus: Eine Überprüfung der Patientenanamnese, man beobachtet Vitale, und ein dritter empfiehlt eine Behandlung. Sie arbeiten zusammen, tauschen Informationen aus und stellen sicher, dass der Rat zuverlässig und konsistent ist. In einer Intensivstation erkennt ein Agent beispielsweise frühzeitige Anzeichen von Sepsis an, eine jüngste Operationen, und eine Empfehlungen auf der Grundlage medizinischer Richtlinien. Ärzte überprüfen und validieren den endgültigen Plan. Diese Zusammenarbeit erhöht die Belastung für Ärzte, beschleunigt die Entscheidungsfindung und verbessert die Patientenversorgung in riskanten Umgebungen wie Intensivstationen und Krebseinheiten.

Intelligente Robotikkoordination

In Obstgärten oder Lagern spielen verschiedene Roboter verschiedene Rollen, einige Erntefrüchte, andere erstellen Karten oder Transportlasten. Eine Grasp -KI, die als Orchestratorin bezeichnet wird, stellt sicher, dass sie nahtlos zusammenarbeiten. In einer Apfelfarm werden beispielsweise Drohnen Bäume befragen und reife Früchte lokalisieren. Picker-Roboter werden an die optimalen Standorte geschickt und transportieren Bots-Shuttle-Kisten gemäß den Echtzeitanforderungen. Wenn ein Roboter fehlschlägt, kompensieren andere automatisch. Diese Vereinbarung verbessert die Produktivität, reduziert die Arbeitsaufwendungen und reagiert auf unerwartete Verschiebungen effektiver als herkömmliche Roboter mit Festprogrammen.

Einschränkungen AI -Agenten

Obwohl KI -Agenten produktiv sind, haben sie einige wichtige Einschränkungen:

• Kurzfristiger Fokus: KI-Agenten sind in langfristiger Planung und Flexibilität schlecht und eignen sich daher nicht intestine für Aktivitäten, die häufige Anpassungen benötigen.
• Kausales Missverständnis: Sie neigen dazu, die Korrelation mit der Kausalität zu verwechseln, was eine irreführende Schlussfolgerung hervorrufen kann.
• Erbte Einschränkungen von LLMs: Da KI-Agenten auf LLMs angewiesen sind, riskieren sie, Verzerrungen zu erben, in Eingangsdaten sensitiv zu sein und hohe Betriebskosten zu tragen.

Einschränkungen der Agenten -KI

Obwohl die Agent -KI, obwohl er fähiger ist, ist es nicht ohne eigene Herausforderungen:

• Erhöhte Komplexität: Da es mehrere Agenten gibt, die gleichzeitig handeln, werden die Ursachen schwieriger zu identifizieren und Ergebnisse vorherzusagen.
• Koordinationsprobleme: Die Interaktion zwischen Agenten kann manchmal zu Verzögerungen oder Fehlern führen.
• Skalierbarkeit: Mit zunehmender Agenten -KI -Systeme werden sie schwieriger zu skalieren und zu debuggen, mit Problemen, die schwer zu beheben sind.
• Sicherheit und Ethik: Je mehr Agenten es gibt, desto höher ist das Risiko für Sicherheitsverletzungen und ethische Probleme. Das Enthalten dieser Systeme mit geeigneten Vorschriften wird im Skalieren schwieriger.
• Aufstrebendes Verhalten: Wenn Agenten häufiger kommunizieren, wird ihr Verhalten zufällig, was es schwieriger macht, Ergebnisse einzudämmen oder zu prognostizieren.

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Abschluss

AI -Agenten und Agenten KI sind beide leistungsstarke Werkzeuge, dienen jedoch unterschiedlichen Zwecken. KI-Agenten eignen sich perfekt für einzelne, genau definierte Aufgaben, während die Agentic AI die Dinge auf die nächste Ebene bringt und komplexe Workflows mit mehreren Agenten verwaltet. Beide sind jedoch vor Herausforderungen, insbesondere wenn es um Koordination und Skalierbarkeit geht. Durch das Verständnis dieser Unterschiede können wir das richtige Werkzeug für den Job anwenden, wenn sich diese Technologien weiterentwickeln.

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Alle im Artikel verwendeten Bilder und Tabellen stammen aus Dieses Forschungsarbeit.

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