AI Agents 与 Agentic AI 的范式之争，谷歌A2A协议如何定义下一代智能？

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2022年11月，ChatGPT的横空出世彻底改写了AI发展的轨迹。

如今打开Google Trends，“AI Agents”与“Agentic AI”的搜索曲线自2022年底起便一路飙升，成为继生成式AI之后最受关注的两大方向。

但这两个频繁被提及的概念究竟有何区别？为何谷歌要在2025年专门推出A2A协议为其制定标准？

Cornell大学团队近期发表的《AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges》一文，为我们梳理了这一关键演进脉络，更构建了一套完整的理论框架，或许能解答关于下一代智能系统的核心疑问。

一、从MYCIN到ChatGPT：60年AI智能体的演进之路

要理解AI Agents与Agentic AI的差异，首先需要回溯智能体技术的发展历程。早在ChatGPT出现前，AI领域就已围绕“自主智能体”展开探索，但其形态与如今截然不同。

20世纪70年代，专家系统MYCIN横空出世，作为早期智能体的代表，它能通过知识库和推理引擎模拟医生诊断细菌感染，却只能遵循预设规则，无法应对未见过的病例。同一时期的DENDRAL系统虽能预测分子结构，本质仍是“规则执行者”。这些早期系统共同构成了“前LLM时代”的智能体雏形——依赖符号推理、缺乏学习能力，更谈不上自主适应环境。

此后数十年，多智能体系统（MAS）与BDI（信念-愿望-意图）架构逐步发展。Ferber在1999年提出的MAS框架，首次将智能体定义为具备自主性、感知力与通信能力的实体，可用于分布式问题解决；BDI架构则让智能体能够基于目标制定计划，如应用于空中交通管制模拟的系统。但这些进步仍未突破“预编程”的桎梏，智能体的行为边界始终被人类设定的规则所限制。

2022年11月成为关键转折点。ChatGPT的发布不仅引爆了生成式AI的热潮，更让智能体技术迎来“范式跃迁”。文章指出，ChatGPT代表的生成式AI是智能体发展的“ precursor（先驱）”——它首次展现了LLM强大的语言理解与内容生成能力，但本质仍是“被动响应者”，只能根据用户提示产出内容，无法主动规划任务、调用工具。

正是在生成式AI的基础上，AI Agents与Agentic AI逐步分化。2023年，AutoGPT、BabyAGI等框架出现，标志着AI Agents正式落地：它们将LLM与外部工具（API、搜索引擎、代码执行环境）结合，能自主完成多步骤任务，比如规划产品市场分析时，会依次调用网页搜索、数据汇总、报告生成工具。而到2023年底，CrewAI、MetaGPT等系统的出现，又推动技术进入Agentic AI阶段——多个专业智能体协同工作，像人类团队一样分工拆解复杂目标，甚至能动态调整任务分配。

谷歌2025年提出的Agent-to-Agent（A2A）协议，更是为Agentic AI制定了首个行业标准。该协议包含五大核心原则：充分发挥智能体能力、基于现有标准构建、默认保障交互安全、支持长期任务运行、确保模态无关性（文字、图像、语音等均可交互），试图解决不同框架下智能体的互操作问题。

二、AI Agents：单智能体的“工具革命”，从响应到执行的跨越

在明确演进脉络后，我们首先聚焦AI Agents的核心定义与技术细节。文章将其定义为“由LLM和LIM驱动的模块化系统，用于特定任务自动化”，它的出现填补了生成式AI“只会说不会做”的空白。

1. 三大核心特征：定义AI Agents的边界

AI Agents之所以能区别于传统自动化脚本，关键在于三大特征：

• 自主性：部署后无需持续人工干预，能自主感知环境输入、推理决策并执行动作。比如客服AI Agents，在接入企业知识库后，可独立处理用户的订单查询、退换货申请，无需人工转接；
• 任务特异性：聚焦单一、明确的任务领域，而非通用能力。例如邮件筛选AI Agents仅负责分类邮件优先级、提取关键信息，不会涉及日程规划等其他任务；
• 反应性与适应性：能响应动态环境变化，部分系统还可通过反馈优化行为。以个性化推荐AI Agents为例，它会根据用户的点击、购买记录实时调整推荐内容，甚至通过用户对推荐结果的反馈（如“不感兴趣”）进一步优化算法。

2. 技术基石：LLM与LIM的“双引擎驱动”

AI Agents的能力核心，离不开LLM与LIM的协同：

• LLM：推理与决策中枢。以GPT-4、PaLM为代表的LLM，不仅能理解自然语言，还具备规划、推理能力。在AI Agents中，LLM承担“大脑”角色——解析用户目标（如“生成Q3销售报告”）、分解步骤（“1. 调取销售数据库；2. 计算各区域业绩；3. 生成可视化图表；4. 撰写分析结论”）、调用对应工具，并整合结果生成最终输出；
• LIM：视觉感知的延伸。CLIP、BLIP2等LIM模型让AI Agents具备了“看图说话”的能力，能处理图像、视频等视觉输入。文章中提到的果园巡检AI Agents就是典型案例：无人机搭载LIM模型，可实时识别 diseased fruits（病果）和damaged branches（断枝），并自动触发警报，通知工作人员进行靶向处理。

Anthropic的“Computer Use”项目更是将这种“双引擎”能力推向极致。该项目中的Claude模型，能像人类一样操作电脑：通过视觉识别屏幕内容、控制鼠标键盘、打开软件应用，既能完成填写表单、复制数据等重复性任务，也能进行软件测试（打开代码编辑器、运行命令、调试错误），甚至能自主进行在线研究并整理信息。其核心逻辑是“目标-行动-观察”的循环：接收任务目标→决定下一步操作→执行并观察结果→重复直至任务完成。

3. 工具集成：打破LLM的“知识牢笼”

LLM的静态知识（如GPT-4的知识截止到2023年）和幻觉问题，是AI Agents必须解决的痛点。而工具集成正是关键解决方案。

文章将工具集成的过程分为“调用-结果整合”两步：当AI Agents遇到内部知识无法解决的问题（如“查询今日纽约股市收盘价”），会生成结构化的工具调用请求（如JSON格式的API调用指令），通过协调层执行；工具返回结果后，AI Agents会将其重新输入LLM的上下文窗口，结合原有推理继续完成任务。

ReAct框架是这一过程的经典实现。它将“推理（Reasoning）”与“行动（Action）”交替进行：LLM先通过Chain-of-Thought（思维链）分析任务，决定需要调用的工具；执行工具调用后，再根据返回结果调整推理方向，避免盲目行动。例如ChatGPT的网页搜索功能，当用户询问“2024年诺贝尔物理学奖得主”时，它会先判断内部知识不足，调用搜索工具获取信息，再基于搜索结果生成准确回答，而非依赖旧知识或编造内容。

AutoGPT、GPT-Engineer等框架则进一步拓展了工具集成的边界。AutoGPT在处理“产品市场分析”任务时，会依次调用网页搜索工具（获取竞品信息）、Excel工具（整理数据）、报告生成工具（撰写分析）；GPT-Engineer则能结合代码执行环境，根据用户需求（如“开发一个简易待办清单APP”）自动生成代码、测试运行并修复bug，最终输出可直接使用的软件产品。

三、Agentic AI：多智能体的“协作革命”，从个体到系统的突破

如果说AI Agents是“单智能体的工具革命”，那么Agentic AI就是“多智能体的协作革命”。文章将其定位为“范式 shift（转变）”，核心在于通过多智能体协作，解决AI Agents无法应对的复杂任务。

1. 概念跃迁：从“孤立执行”到“协同决策”

Agentic AI与AI Agents的本质区别，在于“系统级智能”的引入。文章以智能家居系统为例，清晰对比了二者差异：

• AI Agents的典型代表是智能恒温器：仅负责维持设定温度，最多学习用户的作息习惯调整能耗，无法与其他设备协同；
• Agentic AI则是整个智能家居生态：天气预测智能体发现即将出现热浪，会通知能源管理智能体提前用太阳能预冷房屋（避开电价高峰）；同时，日程管理智能体发现用户即将外出，会联动安防智能体启动监控、关闭非必要电器。多个智能体通过共享信息、协同决策，实现“舒适、安全、节能”的全局目标。

这种跃迁的关键在于三大能力：

• 动态任务分解：由“规划智能体”将用户的高-level目标（如“完成科研项目申报”）自动拆分为子任务（“1. 检索相关文献；2. 撰写研究方案；3. 制作PPT；4. 检查格式合规性”）；
• 多智能体分工：每个子任务分配给对应专业智能体（文献检索智能体、写作智能体、设计智能体、合规检查智能体），避免单一智能体“身兼数职”导致的效率低下；
• 协同与适应：通过共享记忆（存储任务进度、上下文信息）和通信协议，智能体间可实时同步状态。若某一智能体任务失败（如文献检索智能体无法获取某篇论文），系统会自动重新分配任务（如切换其他数据库检索），而非整体停滞。

2. 架构创新：协调层与共享记忆的“双支柱”

Agentic AI要实现高效协作，离不开两大核心架构组件：

• 协调层（Orchestration Layer）：通常由“元智能体（Meta-Agent）”担任，负责任务分配、进度监控、冲突解决。以ChatDev（用于软件开发的Agentic AI系统）为例，它模拟企业部门架构，设置“CEO智能体”（制定开发目标）、“CTO智能体”（技术方案设计）、“工程师智能体”（编写代码）、“测试智能体”（检测bug），由“CEO智能体”作为元智能体协调各角色，确保开发流程顺畅；
• 共享记忆（Persistent Memory）：分为情景记忆（任务执行历史）、语义记忆（领域知识）、向量记忆（用于快速检索相似信息），解决多智能体的“信息同步”问题。例如科研协作Agentic AI系统中，文献检索智能体获取的论文摘要会存入共享记忆，写作智能体可直接调用，无需重复检索；同时，写作智能体对文献的解读标注，也会更新到共享记忆，为后续PPT制作智能体提供参考。

3. 典型案例：从科研到医疗的场景落地

文章列举了多个Agentic AI的实际应用，展现其在复杂场景中的优势：

• 多智能体科研助手：以AutoGen框架为例，用户提出“撰写AI在农业中的应用综述”后，系统会分配：1. 检索智能体：调用学术数据库获取近5年论文；2. 总结智能体：提取每篇论文的核心观点；3. 整合智能体：按主题分类观点，构建综述框架；4. 写作智能体：撰写正文；5. 引用智能体：自动格式化参考文献。整个过程无需人工干预，效率远超单一AI Agents；
• 智能机器人协调：在果园采摘场景中，Agentic AI系统包含：无人机测绘智能体（生成果园地图、标记成熟果实位置）、采摘机器人智能体（按地图定位采摘）、运输机器人智能体（将果实运至存储点）、路径规划智能体（实时优化机器人路线，避开障碍物）。若某台采摘机器人故障，系统会自动将其任务分配给附近机器人，确保采摘进度不受影响；
• 医疗决策支持：在ICU场景中，Agentic AI系统由多个专业智能体构成：1. 监测智能体：实时分析患者生命体征，预警 sepsis（败血症）风险；2. 病史智能体：调取电子病历，汇总患者既往病史、用药记录；3. 治疗智能体：结合临床指南（如《拯救脓毒症运动》），推荐抗生素方案、输液量；4. 协调智能体：整合各智能体信息，检查方案一致性（如避免药物过敏），最终向医生提交决策建议。这种多智能体协作，既减少了医生的认知负担，也降低了单一智能体误判的风险。

四、挑战与破局：从技术瓶颈到未来 roadmap

尽管AI Agents与Agentic AI发展迅速，文章也毫不避讳地指出了当前面临的核心挑战，并提出了针对性解决方案。

1. 两大范式的共性与差异化挑战

• AI Agents的痛点：

• 因果推理缺失：LLM擅长识别相关性，但无法区分因果。例如，某AI Agents发现“医院就诊人数增加”与“感冒发病率上升”相关，却无法判断是感冒导致就诊增加，还是就诊人数多导致交叉感染；
• LLM固有缺陷：幻觉（生成虚假信息）、知识滞后（无法获取实时数据）、提示敏感性（微小提示变化导致结果大幅差异）；
• 长期规划能力弱：在多步骤任务中易“卡壳”，如生成报告时某一步工具调用失败，无法自主恢复，只能停滞。

• Agentic AI的新增挑战：

• 误差传递：一个智能体的错误会扩散至整个系统。例如，若验证智能体误判某篇论文为“相关”，后续总结、写作智能体都会基于错误信息工作；
• 协调瓶颈：智能体间目标对齐难、通信易产生歧义。比如，规划智能体拆分的“撰写报告”任务，写作智能体可能理解为“1000字摘要”，而用户实际需要“5000字详细分析”；
• 涌现行为不可预测：多智能体交互可能产生未预期结果。例如，某Agentic AI系统中，两个智能体为争夺同一API资源，陷入“无限请求”循环，导致系统崩溃；
• 可解释性差：多智能体的决策链复杂，难以追溯某一结果的具体来源。比如，医疗Agentic AI推荐某治疗方案，医生无法确定是监测智能体的预警，还是病史智能体的记录起了关键作用。

2. 针对性解决方案：技术与架构的双重突破

针对上述挑战，文章提出了十大核心解决方案：

• 检索增强生成（RAG）：为AI Agents提供实时、准确的外部知识，减少幻觉。例如，客服AI Agents通过RAG调用企业最新产品手册，确保回答与当前产品信息一致；Agentic AI中，多个智能体可通过RAG共享同一知识库，避免信息不一致；
• ReAct框架：强化AI Agents的“推理-行动-观察”循环，提升任务执行的鲁棒性。例如，数据汇总AI Agents在调用数据库后，会先验证数据准确性，再进行后续分析；
• 因果建模：帮助AI Agents与Agentic AI区分相关性与因果性。通过引入因果图、贝叶斯网络，让智能体理解“为什么”发生，而非仅观察“发生了什么”；
• 共享记忆架构：解决Agentic AI的信息同步问题，确保所有智能体基于同一上下文工作；
• 元智能体协调：由专门的协调智能体监控任务进度、解决冲突，避免Agentic AI的协调混乱；
• 工具验证机制：在AI Agents调用工具后，增加结果校验步骤。例如，代码生成AI Agents运行代码并检查报错，自动修正错误；
• 程序式提示工程：自动化生成提示，减少AI Agents的提示敏感性。通过模板化、变量化的提示设计，确保相似需求产生一致结果；
• ** reflexive（反思）机制**：让AI Agents与智能体具备自我批判能力。例如，法律AI Agents在起草合同后，会重新检查条款是否符合法律规定；Agentic AI中，验证智能体可审核其他智能体的输出，确保准确性；
• 监控与审计 pipeline：为Agentic AI建立完整的决策日志，记录每个智能体的操作、调用的工具、输出结果，便于追溯问题根源；
• 治理架构：通过角色权限控制、安全 sandbox（沙箱），防范Agentic AI的安全风险。例如，限制敏感智能体（如医疗决策智能体）的操作范围，避免越权行为。

3. 未来 roadmap：从模块化到协同进化

文章最后为两大范式规划了未来方向：

• AI Agents的进化重点：提升主动推理能力（从“用户指令驱动”到“场景驱动”，如自动识别用户需要生成报告并启动任务）、深化工具集成（支持更复杂的工具链，如结合机器人硬件）、强化因果推理与持续学习；
• Agentic AI的突破方向：规模化多智能体协作（支持上千个智能体同时工作）、领域定制化（针对医疗、金融等场景优化协调机制）、伦理治理（明确智能体责任归属，防范偏见放大）；
• 颠覆性探索：文章提及的“Absolute Zero（AZR）框架”或许是下一代技术的关键。该框架试图让智能体“零数据学习”——无需外部数据集，通过自主生成任务、验证结果、优化策略实现进化。例如，科研Agentic AI系统中的智能体，可自主提出假设、设计实验、模拟结果、修正假设，实现“自我驱动”的科研探索。

五、结语：智能体的终极目标，是成为人类的“协同伙伴”

回顾全文，AI Agents与Agentic AI的差异并非“谁更先进”，而是“适用场景不同”：AI Agents适合解决单一、明确的自动化任务，是提升效率的“工具”；Agentic AI则擅长应对复杂、动态的系统性目标，是辅助决策的“团队”。

从MYCIN到ChatGPT，从单一规则执行者到多智能体协作系统，AI智能体的发展始终围绕一个核心目标——缩小“机器能力”与“人类需求”的差距。如今，AI Agents已能高效处理客服、数据汇总等标准化任务，Agentic AI更在科研、医疗、机器人协调等复杂场景中展现出巨大潜力，但这并非终点。文章强调，未来智能体技术的终极方向，是从“自动化工具”进化为“人类协同伙伴”——既能自主完成重复性工作，又能理解人类意图、适应动态需求，甚至在高风险领域（如手术机器人、自动驾驶）与人类共同决策。

要实现这一目标，仍需突破三大关键瓶颈： 一是因果推理的深度化。当前AI Agents与Agentic AI仍依赖统计相关性，难以真正理解“因果关系”，这在医疗诊断、金融风险预测等场景中可能导致致命错误。未来需将因果推断与LLM更深度融合，让智能体不仅能“预测结果”，更能“解释原因”； 二是可解释性的透明化。Agentic AI的多智能体协作链复杂，决策过程常呈“黑箱”状态，这在法律、医疗等需追溯责任的领域难以落地。后续需建立“决策日志+因果追溯”机制，让每个智能体的操作、信息来源、推理逻辑都可审计； 三是伦理与安全的体系化。随着Agentic AI自主性提升，可能出现“目标偏离”（如为完成任务忽视伦理准则）、“安全漏洞”（如被恶意攻击操控某一智能体）等风险。谷歌A2A协议虽迈出了安全标准的第一步，但仍需行业共同制定伦理框架，明确智能体的行为边界、责任归属与风险防控机制。

不可否认，AI Agents与Agentic AI已开启下一代AI的新篇章。当AutoGPT能自主完成市场分析，当CrewAI能协同撰写科研论文，当果园中的多智能体机器人实现高效采摘，我们看到的不仅是技术的进步，更是人类与AI协作模式的重构——人类从“执行者”转变为“决策者”，将重复劳动交给AI，专注于创意、战略等更高价值的工作。

正如文章结尾所言，这份研究不仅是对当前技术的梳理，更是为未来智能体系统绘制的“路线图”。无论是AI Agents的工具集成优化，还是Agentic AI的多智能体协同创新，最终都将指向一个更高效、更安全、更具人文关怀的AI时代。而谷歌A2A协议的提出、AZR框架的探索，也让我们有理由相信，在科研与产业界的共同推动下，“AI智能体成为人类协同伙伴”的目标，将从理论走向现实。

参考

• 论文标题：AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges

• 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2505.10468