代理人工智能与生成人工智能：理解关键区别

你可能已经数不清有多少次与人工智能互动了——无论是获取电影推荐、使用人工智能聊天机器人，还是观看人工智能生成的内容。但你有没有想过，这些人工智能系统究竟是如何运作的？并非所有人工智能都以相同的方式构建，而两种关键范式正在兴起，并有望改变游戏规则：代理型人工智能 (Agentic AI) 和生成型人工智能 (Generative AI)。 

虽然两者都利用先进的机器学习和深度学习模型，但它们的核心功能、决策能力和应用却有很大不同。 

那么，它们之间究竟有何区别？企业和开发者正在寻求优化运营、增强自动化，并创建更智能的 AI 驱动解决方案，了解这些差异至关重要。让我们来一一解析。 

什么是生成式人工智能？ 

生成式人工智能是指 AI 这些系统旨在根据从大量数据集中学习到的模式来创建内容，无论是文本、图像、音乐、代码，甚至是视频。  

一些最著名的生成式人工智能模型包括：ChatGPT（可以生成类似人类的文本响应）和 DALL·E（可以根据文本描述创建逼真的图像）。这些系统功能强大，常常模糊人类生成内容和机器生成内容之间的界限。 

生成式人工智能的关键能力： 

• 内容生成： 根据提示创建新的原创输出。 

• 模式识别： 从大型数据集中学习以生成与上下文相关的响应。 

• 增强与总结： 可以提炼现有内容、总结长篇文本并清晰地重新表述想法。 

• 创意协助： 支持人类在设计、讲故事和构思方面的创造力。 

然而，生成式人工智能以被动的方式运行——它响应用户输入，但不会独立做出决策或采取主动行动。 

什么是 Agentic AI？ 

另一方面，Agentic AI 旨在自主行动，在极少的人工干预下做出决策并执行任务。这些 AI 系统不仅仅是生成响应，它们还能根据目标进行推理、规划并采取行动。 

与依赖人类提示的生成式人工智能不同，代理式人工智能可以根据一系列目标自主引导其行动。这使得它在自动化和复杂的决策过程中尤为有用。 

Agentic AI 的主要功能： 

• 自治： 可以独立运行，无需不断的人工输入。 

• 以目标为导向的规划： 将复杂的任务分解为可操作的步骤。 

• 适应性： 根据不断变化的环境或目标调整其行动。 

• 持续学习： 可以通过反馈回路和现实世界的互动来完善其决策。 

例如， 人工智能驱动的个人助理可以安排会议、优化工作流程，甚至代表您协商合同，体现了代理人工智能的潜力。 

代理人工智能与生成人工智能：关键区别 

虽然两种类型的人工智能都利用了机器学习，但它们的底层功能和用例却大不相同。让我们深入了解一下它们的根本区别：

1. 自主性与反应性

• 生成式人工智能 是被动的——它会响应输入，但不会采取独立的行动。如果你不提供提示，它就不会执行任何操作。 

• 代理人工智能 是自主的——它可以根据预先定义的目标发起行动、做出决策和执行任务，而无需等待用户输入。 

例如，除非您提出问题，否则 ChatGPT 不会生成响应，但人工智能虚拟助手可以主动提醒您截止日期、预约会议或优化您的日程安排。

2. 目的和功能

• 生成式人工智能 专为内容创作和创意生成而设计。 

• 代理人工智能 专为决策、任务执行和战略规划而构建。 

如果你需要人工智能来撰写博客文章、生成图像或创作音乐，那么生成式人工智能 (Generative AI) 是不错的选择。然而，如果你需要一种能够独立分析数据、规划一系列行动并在无人监督的情况下执行任务的人工智能 (AI)，那么代理式人工智能 (Agentic AI) 才是最佳选择。

3. 互动风格

• 生成式人工智能 由用户驱动，这意味着它需要直接的人工输入（例如提示）才能运行。 

• 代理人工智能 是目标驱动的，这意味着它遵循目标并相应地调整其行动。 

例如，在电子商务业务中，生成式 AI 工具可能有助于创建引人注目的产品描述，但代理式 AI 系统可以自主管理您的库存、根据需求调整价格并优化订单履行。

4. 决策和解决问题

• 生成式人工智能 不做决定——它只是根据学习到的模式生成输出。 

• 代理人工智能 评估多种选择，做出明智的决定，并随着时间的推移改进其方法。 

由生成式人工智能驱动的客户服务聊天机器人可以提供脚本响应，但代理式人工智能驱动的支持系统可以评估客户情绪、升级紧急问题并在没有人工干预的情况下主动提供解决方案。

5.学习和适应性

• 生成式人工智能 根据额外的训练数据进行改进，但不会动态地从经验中学习。 

• 代理人工智能 可以通过强化学习、反馈循环和自适应决策不断改进其行动。 

例如，自动驾驶汽车使用代理人工智能原理来监控道路状况、做出实时驾驶决策并适应意外障碍。 

生成式人工智能和代理式人工智能的实际应用 

生成式人工智能 (Generatoric AI) 创造，而代理式人工智能 (Agentic AI) 行动。它们的应用范围广泛，从自动化工作流程到增强创造力和智力。以下是它们如何改变数字格局。 

生成式人工智能的用例 

• 自动内容生成 

生成式人工智能用于创作高质量的书面内容，包括博客文章、报告、电子邮件和营销文案。企业利用它来实现内容的大规模自动化生产，同时保持内容的连贯性和参与度。 

• 人工智能生成的媒体与设计 

先进的模型可以为广告、娱乐和数字媒体生成逼真的图像、视频和艺术品。 设计师使用 AI 轻松创建视觉效果、原型和品牌资产。为了确保这些视觉效果符合专业标准，像 高清照片转换器 可用于增强图像分辨率和清晰度。

• 人工智能辅助代码生成 

开发人员使用生成式人工智能 (Generative AI) 高效地编写、优化和调试代码。诸如 GitHub Copilot 和 OpenAI Codex 等人工智能编码助手可以建议功能、生成脚本并自动执行重复的编程任务，从而加速软件开发。 

• 交互式对话代理 

生成式人工智能赋能聊天机器人和虚拟助手，使其能够进行类似人类的对话。Gemini、ChatGPT 和 Claude 等工具能够提供情境感知的响应、总结讨论内容并生成富有创意的回复，从而增强用户互动。 

Agentic AI 的用例 

• 人工智能虚拟助手和客户支持 

Agentic AI 使虚拟助手能够处理客户咨询、解决问题并提供个性化建议。这些 AI 驱动的代理能够从互动中学习，从而不断提升协助用户的能力。 

• 智能业务流程优化 

企业集成代理人工智能 (AI) 来简化工作流程、自动化审批并管理运营任务。AI 可以自主处理文档、合规性检查和日常决策，从而减少人工工作量。 

• 自主软件开发 

Agentic AI 通过自主调试错误、优化性能和执行完整的开发工作流程，使编码更上一层楼。这些 AI 驱动的代理可以分析需求、生成功能代码、测试解决方案，甚至在极少的人工监督下部署应用程序。 

• 人工智能驱动的网络安全和威胁检测 

Agentic AI 持续监控网络，检测安全威胁，并自主响应网络攻击。企业机构使用 AI 驱动的安全系统来防止数据泄露并实时降低风险。 

总结 

随着人工智能的不断发展，生成式人工智能和代理式人工智能之间的区别正逐渐淡化，而更多地体现在它们如何相互补充。生成式人工智能释放创造力，而代理式人工智能则带来自主性——两者共同为人工智能系统铺平了道路，使之不仅能够提供辅助，还能主动参与，从互动中学习，并推动真正的成果。 

未来并非在这些技术之间做出选择，而是将它们整合起来，实现更智能、更自适应的自动化。企业正在超越基本的人工智能驱动效率，迈向完全自主的生态系统。在这种生态系统中，人工智能能够预测需求、执行复杂的工作流程，并在最少的人工监督下优化决策。 

解决方案如 Astera 正在弥合这一差距，为组织提供智能自动化功能，简化复杂的数据流程。借助可视化通过拖放功能，企业可以不受技术障碍地利用人工智能，从而更快、更轻松地做出数据驱动的决策。 

您准备好迈出下一步了吗？ 让我们探索 共同创造各种可能性。