AI 智能体与智能体化 AI：概念分类、应用及挑战


本综述对 AI 智能体与智能体化 AI 进行了严格区分，旨在通过提供结构化的概念分类、应用映射和挑战分析，阐明两者在设计理念与功能上的差异。我们首先概述了检索策略与基本定义，将 AI 智能体界定为由大型语言模型（LLM）和大型图像模型（LIM）驱动的模块化系统，专注于狭窄领域内特定任务的自动化。生成式 AI 被视为其前驱技术，而 AI 智能体则通过工具集成、提示工程及推理能力的增强不断发展。相比之下，智能体化 AI 系统则代表了一种范式上的转变，其核心特征包括多智能体协作、动态任务分解、持久化记忆以及精心编排的自主性。通过对架构演进、运行机制、交互模式及自主程度的逐层评估，我们对这两种范式进行了对比分析。诸如客户支持、日程规划和数据摘要等应用领域，与智能体化 AI 在科研自动化、机器人协同以及医疗决策支持等方面的部署形成了对比。我们进一步探讨了各个范式所面临的特有挑战，例如内容幻觉、系统脆弱性、突现行为及协调失灵等，并提出了针对性的解决方案，包括 ReAct 循环、检索增强生成（RAG）、编排层以及因果建模。本研究旨在为开发稳健、可扩展且可解释的 AI 驱动系统提供一份明确的路线图。


一、论文的研究目标、实际问题、科学假设及相关研究

  1. 研究目标与实际问题： 该论文的核心研究目标是严格区分AI智能体（AI Agents）和智能体AI（Agentic AI），通过提供一个结构化的概念分类、应用映射和挑战分析，以阐明它们在设计理念和能力上的差异 。 它旨在解决的实际问题是，当前AI领域对这两个术语的使用较为模糊，缺乏清晰的界限，这可能导致：

    • 在系统设计时，由于概念不清，可能无法将计算框架与问题复杂度有效对齐 。
    • 难以进行恰当的基准测试和评估，因为个体任务智能体和分布式智能体系统的性能指标、安全协议和资源需求差异显著 。
    • 开发效率低下，例如，在为单智能体执行设计的系统中错误地假设了智能体间的协作能力 。 因此，明确这两者的分类对于指导下一代智能体设计的学术和工业领域至关重要 。

  2. 是否为新问题？ AI智能体的概念并非全新，其根源可以追溯到人工智能的早期范式，特别是多智能体系统（MAS）和专家系统 。例如，Castelfranchi在社会行为、结构和心智的本体论范畴方面奠定了关键基础 ，Ferber也为MAS提供了全面的框架 。然而，自2022年（特别是ChatGPT出现后），公众和学术界对AI智能体和智能体AI的兴趣激增（如图1所示）。这反映了系统能力从规则驱动、适应性有限的早期智能体（如MYCIN专家系统 ，斯坦福推车 ，BDI架构 ）向学习驱动、具备上下文感知能力的现代AI智能体的转变 。因此，虽然智能体的概念历史悠久，但在当前大型语言模型（LLM）和大型图像模型（LIM）驱动的背景下，对“AI智能体”和更进一步的“智能体AI”进行系统性的概念区分和分类，是一个相对较新的、亟待解决的问题。

  3. 这篇文章要验证一个什么科学假设？ 作为一篇综述和概念辨析论文，它并不旨在验证一个传统的实验性科学假设。然而，其核心论点或隐含的“假设”可以理解为：通过建立一个清晰的、结构化的AI智能体与智能体AI的概念分类法，并对它们的架构、机制、应用和挑战进行对比分析，可以为学术界和工业界开发更强大、可扩展和可解释的AI驱动系统提供一个明确的指导蓝图 。论文通过文献综述、概念分析和逻辑推理来支持这一论点。

  4. 有哪些相关研究？如何归类？ 论文提及的相关研究非常广泛，可以大致归类如下：

    • AI智能体的理论基础：
      • 早期多智能体系统（MAS）理论：如Castelfranchi关于社会行为的研究 和Ferber对MAS的定义与应用 。
      • 专家系统：如MYCIN 。
      • 信念-愿望-意图（BDI）架构：用于目标导向行为 。
    • 生成式AI (Generative AI)：被定位为智能体智能的先驱 。代表模型如GPT系列, PaLM, Midjourney, DALL-E。
    • AI智能体 (AI Agents)：通常指由LLM驱动、具有工具使用、顺序推理能力的单体系统 。
      • 代表性框架和模型：AutoGPT, BabyAGI, LangChain, ReAct框架, Anthropic的“Computer Use”项目中的Claude 。具体应用如GitHub Copilot, Jasper 。
    • 智能体AI (Agentic AI)：指多个专业化智能体协作、动态分解任务、共享记忆以实现复杂目标的多智能体系统 。
      • 代表性框架和模型：CrewAI, AutoGen, ChatDev, MetaGPT 。
      • 相关协议：谷歌的Agent-to-Agent (A2A)协议 。
    • 核心技术和模型：
      • 大型语言模型 (LLMs)：GPT-3, GPT-4, LLaMA, PaLM, T5, Baichuan 2, Claude 。
      • 大型图像模型 (LIMs)：CLIP, BLIP-2 。
      • 工具增强型LLM智能体：Easytool, Gentopia, ToolFive 。

  5. 谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？

    • 该论文的作者：Ranjan Sapkota, Konstantinos I. Roumeliotis, Manoj Karkee（均来自康奈尔大学等机构）。
    • 在AI智能体和智能体AI框架开发方面做出贡献的研究者，例如AutoGPT、AutoGen、CrewAI、MetaGPT等框架的开发者。
    • 早期在MAS和智能体理论方面有奠基性贡献的学者，如C. Castelfranchi 和 J. Ferber 。
    • 大型语言模型和多模态模型（如GPT系列、LLaMA、CLIP）的主要研究和开发团队（如OpenAI, Meta AI, Google AI的研究人员）。
    • 在智能体安全、伦理和治理方面进行深入研究的学者。

二、论文新的思路、方法或模型

由于这是一篇综述和概念辨析论文，它主要提出的是一种新的概念框架和分类法，而不是一个具体的技术模型或算法。

  1. 新的思路/框架：

    • 核心思路：明确区分“AI智能体”和“智能体AI”这两个易混淆的概念，并建立一个结构化的分类体系来理解它们之间的演进关系和核心差异 。
    • 分类法：论文提出了一种从“生成式AI”到“AI智能体”再到“智能体AI”的演进路径。
      • 生成式AI：作为基础和先驱，主要负责基于提示生成内容，但缺乏自主性和目标持久性 。
      • AI智能体 (AI Agents)：在生成式AI基础上，通过工具集成、提示工程和推理增强，实现了针对特定狭窄任务的自动化 。它们通常是模块化的、由LLM/LIM驱动的单体系统 。
      • 智能体AI (Agentic AI)：代表了一种范式转变，其特点是多智能体协作、动态任务分解、持久记忆和精心策划的自主性 。这些是更复杂的、通常涉及多个专业化智能体协同工作的系统 。
    • 多维度对比分析：通过一系列详细的对比表格（表I至表IX），从核心功能、架构组件、操作机制、范围与复杂性、交互与自主性等多个维度对这些概念进行了细致的比较 。
    • 顺序性评估结构：论文采用一种顺序的、分层的结构来组织内容，反映了这些范式在历史和技术上的演进过程 。

  2. 解决方案之关键 (即论文为解决概念混淆问题提出的关键点)：

    • 清晰的定义：为AI智能体和智能体AI提供明确的操作性定义。AI智能体被定义为执行特定任务的自主软件程序 ；而智能体AI则被定义为多个AI智能体协作以实现复杂目标的系统 。
    • 核心特征的识别：
      • AI智能体的核心特征：自主性（在特定任务内）、任务特异性、反应性（如图4所示）。
      • 智能体AI的关键特性：多智能体协作、动态任务分解、持久记忆、更高层次的自主性、精心设计的协调机制 。
    • 架构演进的阐释：详细描述了从AI智能体的核心子系统（感知、推理、行动）到智能体AI中更高级组件（专业化智能体、高级推理与规划、持久记忆、编排层）的演进过程（如图8所示）。

  3. 跟之前的方法相比有什么特点和优势? 这篇论文本身不是一种“方法”的提出，而是对现有“方法”和“概念”的梳理与辨析。其“优势”在于：

    • 提供了清晰度：针对当前领域内对“AI智能体”和“智能体AI”术语使用的混乱状况，提供了一个结构化的理解框架，有助于研究者和开发者更精确地进行讨论、设计和评估。
    • 促进了标准化词汇：试图建立一套共享的词汇表来描述不同类型的智能体系统及其特性 。
    • 指导了系统设计与评估：通过明确不同范式的能力边界和适用场景，有助于避免“用牛刀杀鸡”（过度工程化简单任务）或“用小刀砍大树”（低估复杂任务所需能力）的情况 。
    • 揭示了研究空白和未来方向：通过分析各自的挑战和局限性，为未来的研究指明了方向 。

    与以往可能零散地讨论AI智能体或多智能体系统的文献相比，这篇论文的特点在于其系统性、全面性和前瞻性，它试图在一个统一的框架内整合从生成式AI到复杂智能体AI系统的整个演进谱系，并对未来发展趋势进行了展望。

三、实验设计、数据、结果及其对科学假设的支持

由于这是一篇综述性（review）和概念性（conceptual）论文，它不包含传统的实验设计、数据收集和结果分析。其“实验”可以理解为其文献研究和概念综合的方法学。

  1. “实验”设计 (即文献研究方法学)：

    • 研究策略：论文采用了结构化的、多阶段的方法论来捕捉AI智能体和智能体AI的演进、架构、应用和局限性 。这个过程在图3中有可视化总结 。
    • 文献检索：实施了混合搜索方法，结合了传统学术数据库（如Google Scholar, IEEE Xplore, ACM Digital Library, Scopus, Web of Science, ScienceDirect, arXiv）和AI增强的文献发现工具（如ChatGPT, Perplexity.ai, DeepSeek, Hugging Face Search, Grok）。
    • 检索词与标准：使用了诸如 "AI Agents," "Agentic AI," "LLM Agents," "Tool-augmented LLMs," "Multi-Agent AI Systems" 等关键词的布尔组合进行检索 。同时，也使用了更具针对性的查询，如 "Agentic AI + Coordination + Planning" 。文献纳入标准包括新颖性、实证评估、架构贡献和引用影响力 。
    • 分析框架：分析框架遵循了从基本智能体概念到高级多智能体编排系统的演进路径 。具体步骤包括：
      1. 建立对AI智能体的基础理解（定义、设计原则、架构模块）。
      2. 探讨LLM作为核心推理组件的角色及其局限性 。
      3. 阐述智能体AI的出现，强调从工具增强的单智能体到协作式分布式智能体生态系统的转变 。
      4. 对比AI智能体和智能体AI系统的架构演进，包括持久记忆、元智能体协调、多智能体规划循环等增强功能 。
      5. 分析AI智能体和智能体AI的应用领域，并结合真实案例 。
      6. 评估两种范式各自面临的挑战和局限性 。
      7. 概述克服这些挑战的潜在解决方案 。

  2. “实验”数据和结果 (即文献综合的发现与结论)： 论文的主要“结果”是其提出的概念分类体系和对比分析，这些都通过大量的表格（表I至表IX）和图示（图2至图14）进行了呈现。

    • 核心发现1：AI智能体的特征：自主性（任务内）、任务特异性、反应性与适应性 。它们是模块化的、由LLM/LIM驱动的系统，用于狭窄、明确定义的任务自动化 。
    • 核心发现2：智能体AI的特征：多智能体协作、动态任务分解、持久记忆、精心策划的更高层次自主性、分布式认知 。它们是为实现复杂、高层目标而设计的系统 。
    • 核心发现3：演进路径：从基础的生成式AI（主要功能是内容生成），发展到能够使用工具执行任务的AI智能体 ，最终演进到能够进行复杂协作和工作流程编排的智能体AI系统 。
    • 应用领域的区分：
      • AI智能体应用：客户支持自动化、企业内部搜索、邮件过滤、个性化内容推荐、基本数据分析报告、自主调度助手 。表X提供了更多例子 。
      • 智能体AI应用：多智能体研究助手、智能机器人协调、协作式医疗决策支持、多智能体游戏AI、自适应工作流自动化 。表XI提供了更多例子 。
    • 挑战的区分：AI智能体面临的主要挑战包括缺乏因果理解、LLM的固有局限性（如幻觉、浅层推理）、不完整的智能体特性、长远规划和恢复能力有限等 。智能体AI则面临更高级别的挑战，如智能体间的错误级联、协调瓶颈、涌现行为的不可预测性、可扩展性、可解释性缺陷、安全风险和治理挑战等 。这些挑战在图12中有总结 。
    • 解决方案的提出：针对上述挑战，论文总结了多种潜在解决方案，如RAG、工具增强推理、智能体循环（ReAct）、记忆架构、多智能体编排、自反思机制、因果建模等（如图13所示）。

  3. 对科学假设的支持： 论文通过详尽的文献回顾、系统的概念梳理和细致的对比分析，清晰地阐释了AI智能体和智能体AI在定义、架构、能力和应用上的区别，并指出了各自的挑战和未来发展方向。这一系列工作有力地支持了其核心论点，即一个清晰的分类法和对比框架能够为该领域的未来发展提供有价值的指导和路线图 。读者通过阅读该论文，确实可以对这两个概念及其相关技术获得更深刻和结构化的理解。

四、论文贡献

  1. 主要贡献：

    • 提供了一个结构化的概念分类法 (Conceptual Taxonomy)：明确区分了AI智能体和智能体AI，阐明了它们的设计哲学和能力差异 。
    • 梳理了演进路径：阐述了从生成式AI到AI智能体，再到智能体AI的技术和概念演进过程 。
    • 进行了全面的多维度对比分析：通过多个表格详细比较了不同范式在架构、机制、自主性、应用范围等方面的差异 。
    • 映射了应用领域：清晰地划分了AI智能体和智能体AI各自的典型应用场景 。
    • 分析了挑战并提出了解决方案：系统地总结了两种范式面临的挑战，并概述了潜在的缓解策略和未来研究方向 。
    • 为未来发展提供了路线图：展望了AI智能体和智能体AI的未来发展趋势（如图14）。

  2. 对业界的影响：

    • 提升行业沟通效率和准确性：通过提供共享词汇和清晰定义 ，减少因概念混淆导致的误解和沟通障碍。
    • 指导系统设计和技术选型：帮助开发者和决策者根据任务的复杂性和需求，选择合适的智能体范式（AI智能体或智能体AI），避免过度工程化或能力不足的问题 。
    • 促进标准化和基准测试：清晰的分类有助于为不同类型的智能体系统建立合适的评估标准和基准测试方法 。
    • 加速创新和投资：通过揭示当前技术的局限性和未来潜力，可能引导研究和投资向更有前景的方向发展。
    • 推动负责任的AI发展：对挑战（尤其是伦理和治理方面）的分析，有助于业界更早地考虑和应对潜在风险 。

  3. 潜在应用场景和商业机会： 论文详细列举了AI智能体和智能体AI的应用场景（见上一节Q3中的“应用领域的区分”部分和图9 ，以及表X 和表XI 中的具体模型示例）。

    • AI智能体的商业机会：
      • 企业级自动化工具：如更智能的客户服务机器人 、内部知识搜索引擎 、高级邮件管理系统 。
      • 个性化服务：更精准的内容推荐引擎 、个人生产力助手（如日程管理 ）。
      • 轻量级数据分析与报告工具 。
    • 智能体AI的商业机会：
      • 复杂研发辅助平台：如用于科研文献分析、药物研发、材料科学的多智能体研究助手 。
      • 高级机器人协调与控制系统：应用于智能制造、智慧农业（如机器人采摘 ）、自主物流。
      • 协作式医疗诊断与决策支持系统：例如，在ICU中辅助医生进行复杂病例管理 。
      • 大规模复杂系统仿真与优化：如城市交通管理、供应链优化、金融风险建模。
      • 高度自适应的企业工作流自动化平台：例如，网络安全应急响应系统 。
      • 开发和销售智能体编排 (Orchestration) 平台和工具。

  4. 作为工程师的我应该关注哪些方面?

    • 基础模型 (Foundational Models)：深入理解LLM和LIM的核心原理、能力边界以及如何通过API有效利用它们（如OpenAI, HuggingFace, Google Gemini提供的服务）。
    • 智能体架构 (Agent Architectures)：
      • AI智能体：学习如何围绕LLM构建包含感知、推理、行动和学习模块的单智能体系统 。掌握工具调用（Function Calling）机制 、提示工程（Prompt Engineering）、以及ReAct 等推理与行动循环框架。
      • 智能体AI：理解多智能体系统的设计原则，包括专业化智能体的角色定义 、智能体间的通信协议 、共享记忆机制（如情景记忆、语义记忆、向量记忆）、以及编排层（Orchestration Layers）或元智能体（Meta-Agents）的设计与实现 。
    • 核心技术与算法：
      • 检索增强生成 (RAG)：如何构建高效的RAG系统以提高智能体的事实性和知识时效性 。
      • 记忆机制：不同类型的记忆（短期、长期、工作记忆）在智能体中的实现方式及其对持续学习和上下文保持的作用 。
      • 规划与推理：如CoT (Chain-of-Thought), Tree of Thoughts 等增强LLM推理能力的技术，以及在多智能体环境下的分布式规划。
      • 因果建模 (Causal Modeling)：理解其重要性，并关注如何将因果推理能力集成到智能体中以提高其鲁棒性和泛化能力 。
    • 开发框架与平台：熟悉主流的智能体开发框架，如LangChain, AutoGen, CrewAI, MetaGPT, ChatDev 。
    • 评估与调试：学习如何评估智能体（特别是智能体AI系统）的性能，以及如何调试这种复杂分布式系统 。
    • 安全、伦理与治理：关注智能体系统的安全风险（如对抗性攻击 ）、偏见问题 、以及如何设计具有问责机制和符合伦理规范的系统 。

五、值得进一步探索的问题和挑战

  1. 值得进一步探索的问题和挑战： 论文第六节详细讨论了AI智能体和智能体AI各自面临的挑战（图12 ）。

    • 对AI智能体而言：
      • 缺乏因果理解：智能体难以区分相关性和因果性，导致在分布变化或新情境下表现脆弱 。
      • LLM的固有局限性：幻觉 、提示敏感性 、浅层推理 、计算成本与延迟 、静态知识与偏见 。
      • 不完整的智能体特性：在自主性、主动性、反应性和社交能力方面仍有不足 。
      • 长远规划与恢复能力有限：难以处理需要扩展时间一致性或复杂应急计划的任务 。
      • 可靠性与安全顾虑：缺乏形式化验证，难以保证在关键基础设施中的安全部署 。
    • 对智能体AI而言 (挑战被放大或产生新的挑战)：
      • 放大的因果性挑战：智能体间的相互影响使得因果推断更为复杂，易导致协调故障和错误级联 。
      • 通信与协调瓶颈：目标对齐、共享上下文、通信协议限制、资源竞争等问题阻碍高效协作 。
      • 涌现行为与可预测性：多智能体交互可能产生未预期的、甚至有害的系统级行为，难以预测和控制 。
      • 可扩展性与调试复杂性：随着智能体数量和角色多样性的增加，系统可靠性和可解释性维护变得极其复杂，调试困难 。
      • 信任、可解释性与验证：分布式架构加剧了不透明性，难以追踪决策链和进行形式化验证 。
      • 安全与对抗风险：攻击面扩大，单个智能体被攻破可能危及整个系统，智能体间动态易被利用 。
      • 伦理与治理挑战：问责机制模糊、偏见传播与放大、价值对齐困难等问题更为突出 。
      • 不成熟的基础理论与研究空白：缺乏标准架构、因果基础和基准测试方法 。

    论文还展望了未来发展路线图（图14 ），包括AI智能体向主动智能、工具集成、因果推理、持续学习、信任安全发展 ；智能体AI向多智能体扩展、统一编排、持久记忆、模拟规划、伦理治理、领域专用系统发展 。特别提到了AZR (Absolute Zero)框架，通过强化自博弈推理实现零数据学习，为智能体自主进化开辟了新路径 。

  2. 可能催生的新技术和投资机会： 针对上述挑战，论文第六节也总结了多种潜在解决方案（图13 ），这些解决方案本身就代表了新技术和投资机会：

    • 新技术：
      • 高级RAG系统：更智能的检索、上下文选择与融合技术 。
      • 稳健的工具使用框架 (Function Calling)：更安全、更高效的外部API和工具调用机制 。
      • 高级智能体循环 (Agentic Loops) 与规划器：如更强大的ReAct变体，以及能够进行长远规划和动态调整的规划算法 。
      • 复杂记忆架构：支持多智能体共享与同步、具备长期记忆和高效检索能力的记忆模块 。
      • 智能体编排与协作平台：提供标准化的通信协议、角色定义、任务分配和冲突解决机制的平台 。
      • 自反思与自我批判 (Self-Critique) 机制：使智能体能够评估自身或同伴的输出质量，并进行修正 。
      • 程序化提示工程 (Programmatic Prompt Engineering)：自动化和优化提示生成，以提高一致性和减少人工干预 。
      • 集成因果推理的AI模型：能够进行反事实思考和干预模拟的智能体 。
      • 智能体监控、审计与可解释性工具：用于追踪、理解和验证复杂智能体AI系统行为的工具 。
      • 治理感知型智能体架构：内置问责制、角色隔离和伦理检查的系统设计 。
    • 投资机会：
      • AI智能体/智能体AI开发平台即服务 (PaaS)：提供快速构建、部署和管理不同复杂度智能体应用的云平台。
      • 垂直领域智能体解决方案：针对特定行业（如医疗、金融、法律、科研、农业 ）的定制化AI智能体或智能体AI系统。
      • AI安全与可信公司：专注于提供智能体幻觉检测、偏见审计、对抗性攻击防御、可解释性报告等服务的公司。
      • 因果AI初创企业：开发能够赋予AI系统真正因果理解能力的工具和模型。
      • 去中心化智能体网络与协议：探索基于区块链或其他去中心化技术构建更安全、更自主的智能体协作网络。
      • 下一代人机交互界面：专为与高级AI智能体和智能体AI系统交互而设计的、更自然和高效的界面。

六、论文存在不足及缺失

  1. 存在的不足及缺失：

    • 分类界限的模糊性：尽管论文致力于清晰区分，但在实践中，一个高度复杂的“AI智能体”（例如，具有复杂内部记忆、多工具调用链和一定规划能力）与一个相对简单的“智能体AI”（例如，仅有两个简单智能体进行基础协作）之间的界限可能仍然存在模糊地带。分类法本身是一个理想化的抽象。
    • “生成式智能体 (Generative Agent)”的定义与地位：论文在表II和表V-IX中引入了“推断的生成式智能体 (Generative Agent (Inferred))” ，但对其定义、来源以及与另外两个核心概念（AI智能体、智能体AI）的关系论述相对简略，更多是作为一种参照或中间形态。这一概念的必要性和清晰度可能需要进一步加强。
    • 解决方案的成熟度：论文列举了诸多针对挑战的潜在解决方案（如图13 ），但这些方案大多本身也处于研究阶段，其大规模应用的有效性、成本和技术壁垒尚未完全明确。
    • 对“智能 (Intelligence)”本身的探讨不足：论文更多是从架构、功能和自主性等操作层面区分不同范式，但对于这些系统所体现的“智能”的本质、层次和与人类智能的差异等更深层次的哲学或认知科学问题涉及较少。
    • 对非LLM/LIM驱动的智能体的覆盖不足：尽管论文承认早期智能体根植于符号AI等，但主要焦点还是围绕LLM/LIM驱动的现代智能体。对于那些不主要依赖大型生成模型的智能体（例如，纯强化学习智能体、传统机器人控制系统中的智能体）如何融入此分类体系，讨论不够充分。

  2. 需要进一步验证和存疑之处：

    • 分类法的普适性和接受度：该论文提出的分类法是作者基于当前文献的理解和综合。其在学术界和工业界的普适性、接受度以及能否真正成为指导未来研究和开发的“标准”，有待时间的检验和更广泛的讨论。
    • 技术演进的预测准确性：论文对未来AI智能体和智能体AI的发展方向进行了预测（如图14 ）。AI技术发展迅速且充满不确定性，这些预测的准确性有待观察。
    • “绝对零 (Absolute Zero, AZR)”框架的实际影响：论文最后提及AZR框架作为一种革命性的学习范式 。这一框架本身非常前沿，其对AI智能体和智能体AI的实际改造能力和应用前景，还需要大量后续研究来验证。
    • 对“智能体（Agent）”一词历史演变的追溯：虽然论文提及AI智能体一词始于1998年 ，并简要回顾了早期MAS和专家系统，但对于“智能体”这个核心术语在不同AI发展阶段（符号AI、连接主义、当前生成式AI浪潮）的具体内涵演变和传承关系，或许可以更深入地挖掘。
    • Google Trends数据的解读：图1显示了“AI Agents”和“Agentic AI”搜索趋势的上升 。虽然这反映了关注度的提高，

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