AI 代理 vs. 代理人工智能： 了解差异

人工智能的快速发展带来了大量术语，这些术语经常被混淆、误用或误解。 其中包括人工智能代理和代理人工智能。这些术语听起来可能相似，但指的是自动化和智能的根本不同方法。 虽然两者都是为了代表用户行事而设计的，但区别在于它们的自主性、适应性和操作范围。 让我们分解一下。

AI 代理是规则驱动的系统，旨在根据预定义的输入和目标执行特定任务。 这些代理在受控环境中运行，通常作为现有软件或工作流程的扩展。 可以将它们视为可以处理自动化但最终受到预定义规则和参数限制的人工智能助手。

例如：

• 聊天机器人根据脚本响应回复客户询问。
• 一种由人工智能驱动的安全系统，可根据预设规则标记异常行为。
• 根据预定义的时间表应用安全补丁的网络自动化工具。

人工智能代理无法超越其训练数据进行自我改进，也无法超越其编码逻辑动态调整其行为。 它们的效率很高，但缺乏超出其程序范围做出决策的能力。

Agentic AI 通过引入自主性和情境适应性，使自动化更进一步。 与人工智能代理不同，代理人工智能被设计为独立地感知、推理和行动。 它不只是遵循指令；它还可以根据环境动态地确定最佳行动方案。

代理人工智能的主要特征包括：

• 自学习能力，使其能够随着时间的推移而进步。
• 态势感知，使其能够对意外情况做出反应。
• 目标寻求行为，意味着它可以重新定义自己的行为以优化结果。

例如：

• 网络安全人工智能根据不断发展的攻击模式主动实时调整安全规则，而不是遵循预设的规则。
• 自主 IT 运营 AI，可检测网络配置中的低效问题并在无需人工干预的情况下应用优化。
• 一种人工智能驱动的application交付系统，可根据预测性能模型动态地重新路由流量。

与传统的人工智能代理不同，代理人工智能不仅仅是做出反应，它还能预测、适应和制定战略。 它超越了基本的自动化，成为一个更具活力、能够解决问题的实体。

随着企业加速采用人工智能驱动的自动化，了解人工智能代理和代理人工智能之间的区别至关重要。 人工智能代理非常适合需要可预测性和控制性的重复性、基于规则的任务，而代理人工智能更适合需要适应性、弹性和自主决策的环境。

对于专注于网络安全、application交付和 IT 自动化的组织来说，向代理 AI 的转变代表着一次根本性的飞跃。 虽然人工智能代理通过处理预定义的任务来帮助减少人类的工作量，但代理人工智能能够实现主动、实时的决策，从而大规模提高效率、安全性和性能。