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当地时间1月23日，人工智能（AI）巨头OpenAI发布了名为Operator（操作员）的智能体（agent）。OpenAI将其描述为一个可以上网为用户执行任务的智能体，是“一种能够独立为你工作的人工智能——你给它一个任务，它就会执行”。OpenAI的竞争对手Anthropic 此前也已推出“计算机使用”（Computer Use）功能，允许其智能体像人类一样使用计算机完成复杂任务。Anthropic称可以通过任何软件和实时互联网浏览来解读电脑屏幕上的内容、选择按钮、输入文本、浏览网站和执行任务。刚刚开年各家大模型厂商就纷纷行动，2025年的智能体之争注定会愈发激烈。那么AI与Agent的区别究竟在什么地方呢？
首先，AI（人工智能）和智能体（Agent）是两个相关但不同的概念。AI（人工智能）是指使机器能够执行通常需要人类智能的任务的技术，包括学习、推理、问题解决、理解自然语言、视觉识别、决策等能力。AI 是一个更广泛的领域，涵盖了多种技术和算法，如机器学习、深度学习、自然语言处理等计算功能。
智能体（Agent）是一种能够感知其环境并通过执行动作来影响环境的实体。智能体可以是物理的（如机器人），也可以是虚拟的（如软件代理），智能体通常有目标或任务，并通过智能决策过程来实现这些目标，即具有算计能力。AI 关注的是模仿或模拟人类的智能行为，可能是通过一个或多个智能体来实现的。AI 的应用范围非常广泛，从自动驾驶、语音助手到医学诊断、金融预测等。
而智能体关注的是一个执行特定任务或解决问题的实体。一个智能体可以是基于AI的，但它也可能只是在或简单或复杂规则下工作的系统。AI 是实现智能体行为的技术基础。很多智能体通过AI来提升其决策、学习和适应能力。智能体是AI的应用实例，利用AI模型和算法来执行任务、学习经验、进行推理等。如AI中的语音识别技术、自然语言处理算法、自动驾驶车辆等；智能体如智能机器人、自动化交易系统、搜索引擎的爬虫、虚拟客服等。
简而言之，AI 是一个技术领域，关注如何模拟和增强智能，而智能体是一个可以感知并行动的实体，可以是AI的应用实例，也可以不完全依赖于AI。AI与智能体在交互、推理、调用、创新和组织方面的区别，可以从多个角度来看。
1、交互（Interaction）
AI（人工智能）通常指的是通过算法、数据和模型进行的计算机智能行为，能够进行一定的交互，但这些交互通常是通过程序设计、输入数据以及任务指令的明确规则来进行的。AI的交互通常是根据特定目标设定的，如语音助手、推荐系统等，依赖于用户输入和程序设计，交互方式较为被动和预设。AI的交互一般是针对特定任务或问题的。它不会主动改变其交互方式或根据情境变化做出复杂反应。
智能体（Agent）可以看作是一种能够感知环境、做出决策、并与环境进行互动的系统。智能体不只是“被动地”接收信息，它可以自主做出决策并采取行动。智能体的交互方式通常更具自主性和适应性，能够根据自己的目标与环境进行互动，并且可能根据环境的变化进行调整。如自动驾驶汽车通过感知环境变化来调整行驶路径。智能体具有更高的自适应性和主动性，能够基于实时反馈调整行为。
2、推理（Reasoning）
传统AI主要依赖规则或训练数据进行推理，通常是通过预设的模型、算法和逻辑来得出结论。推理能力是基于先验的知识和数据输入的，推理往往受到数据集质量和模型设计的局限，不能超越其设计范围进行创造性思考或推理。
智能体不仅依赖于已有的数据和规则，它更强调在动态环境中进行决策推理。智能体通常具有更强的学习和适应能力，可以在变化的情境中进行推理，还能够在推理过程中根据外部反馈调整自己的决策过程，以提高长远的目标实现。
3、调用（Invocation）
AI的调用通常是执行预定义任务，接受输入并返回输出。调用的过程通常是单向的，基于输入输出机制来工作，通常是人为设定的，执行固定的任务或响应特定的指令。人工智能通过接收外部指令或条件来执行特定任务。智能体的调用更加灵活，它能主动进行任务选择并根据环境的反馈进行任务的调度，如在一个复杂的游戏中，智能体可以根据当前局势决定是否执行攻击、回避或协作任务。同时，智能体不仅响应外部调用，还可以根据自身的目标或状态自我调用不同的任务进行处理。
4、创新（Innovation）
传统的AI通常是通过优化已有算法或模型来提高效率和准确性，但它的创新能力是有限的，通常依赖于已有的数据和框架。虽然AI可以通过改进算法进行创新，但大多数的创新仍然是建立在现有技术或理论的基础之上，不具备主动创新的能力。
智能体具有更强的自主性，能够通过不断的试验、学习和反馈生成新的解决方案。尤其是在强化学习和自主系统中，智能体可以根据环境与目标的不断变化创新解决方法。智能体通常还会进行一定程度的探索，从而发现新的可能性或路径。它不仅能遵循设定的规则，还能在复杂环境中自主发现创新的行动策略。
5、组织（Organization）
AI在组织上通常是为特定任务或应用场景服务，任务分工明确。它通常是单一模块，执行特定的功能，组织方式较为线性。AI的组织是基于任务的分工设计的，每个AI模块通常有明确的功能边界，功能间的交互相对简单。
智能体在组织上更为灵活和复杂，尤其是在多智能体系统中，多个智能体可以协作、竞争、协调或相互影响，形成动态的组织结构，单个智能体在组织中可以根据需求自我调整角色、任务和行为，能够动态地重新组织和调配资源。总之，AI更多是指由程序、算法和数据驱动的智能系统，通常基于明确的规则、模式和数据进行交互、推理、调用等，其功能较为固定，创新能力相对较弱。智能体则是具有更高自主性和适应性的智能系统，能够在交互、推理、创新等过程中自主做出决策，灵活调整自己的行为，适应复杂和动态的环境。智能体不仅能够响应外部世界，还可以主动调整自己的任务和目标，更具创新性和组织能力。这些区别表明，AI通常偏向于固定规则和任务处理，而智能体则具有更高的动态适应性和自主性，能够在复杂的环境中更灵活地应对挑战。
AI具有一定的态势感知计算功能，而智能体Agent除此之外，还具备势态知感的算计能力。
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