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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。

现在AI Agent已经成为AI应用主流形态，基于Agent的AI系统也真正开始从被动响应工具向主动执行任务的Agentic AI系统演进。在这一过程中，AI Agent、Agentic Workflow、Agentic AI等术语也正在被大量使用。但在不同论文、框架与产品中，其指代对象与层级往往并不一致。

这种概念混淆往往会带来一些不是很好的结果，最直接的体现就是：

• 系统能力被误判，将单体Agent误认为系统级智能；
• 架构设计失焦，以流程复杂度代替制度设计；
• 治理与安全问题被系统性忽视。

最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

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虽然从应用角度上，当前的AI Agent、Agentic Workflow及Agentic AI说的都是基于LLM的主动式AI应用，但还是有必要弄清这几个概念之间的区别和联系。理解这三者之间的内在联系，对于清晰认识未来自动化与智能协作的演进方向很重要。

那么，它们之间究竟是何种关系？是相互独立的概念，还是层层递进的体系？

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。

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。

*回顾与总结*

下面，我们再来回顾并强化三者的区别与联系。

AI Agent是一个具备目标感知→决策→行动→反馈闭环的智能执行体。Agentic Workflow是对多个Agent的任务拆解、协作顺序、反馈回路、控制逻辑的流程化设计。Agentic AI则是一种以AI Agent为核心构建单元，通过Agentic Workflow组织行为，实现长期目标、自主运行与系统级智能的AI范式，一种“怎么构建AI系统”的方法论。

AI Agent是系统中的基本行为单元，Agentic Workflow关注多个Agent之间的任务拆解、协作顺序、反馈回路与控制机制，是组织Agent行为的流程化结构；Agentic AI则是以AI Agent为核心构建单元、通过Agentic Workflow组织其行为、从而实现系统级智能的新型AI架构范式，可以成为组织战略。

以人类组织来对比，如果AI Agent是能独立行动的人，Agentic Workflow就是组织这些人的协作方式，Agentic AI则是一种用Agent作为基本单元来构建AI系统的新范式。

Agentic AI并不是某一具体模型或产品，也不是某种能力或功能的单一Agent,而是一种新的制度设计：以AI Agent为基本构建单元，以Agentic Workflow为组织机制，通过工作流与反馈机制组织其行为，构建可持续运行智能系统。

因此，Agentic AI的关键并不在于创造更强的智能体，而在于如何通过制度化的工作流与反馈机制等组织方式，将多个Agent的行为协调为能实现长期目标与复杂任务的可持续运行智能系统。

*后记：三位一体推进**Agentic AI*

Agentic AI是一个领域/范式研究如何构建自主行动的AI，Agentic Workflow是一个或多个AI Agent为了完成任务而遵循的工作流程/操作方法，AI Agent是遵循Agentic AI理念构建出来的具体执行者/实体。

这种关系，推动了Agentic AI其在多个领域的应用潜力。如果你关心AI的自主能力，重点是Agentic AI；如果你需要一个独立运行的智能实体，那就是AI Agent；如果你想设计一个多Agent协同的自动化流程，那就用Agentic Workflow。

当前的Agentci AI的行业挑战包括伦理考虑、系统成本和可信性问题。商业实施中从AI Agent转向Agentic Workflow的焦点转移，反映了工作流在实际应用中的重要性。而企业越发关注Agentic AI，也表明它正在成为组织运营的重要战略。

Agentic AI代表了现阶段AI的主要形态，而它的主要落地方式就是AI Agent和Agentic Workflow。

在这个逻辑下，不管大家是在做Agent，做Agentic Workflow还是设计Agentic AI系统，只要从事相关技术与产品的设计、研发与应用，都是参与Agentic AI，都是在推动Agentic AI的进步与发展。

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