AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenge

要約

この研究では、AIエージェントとエージェントAIを批判的に区別し、構造化された概念分類法、アプリケーションマッピング、およびチャレンジ分析を提供して、異なるデザインの哲学と能力を明確にします。
検索戦略と基礎定義の概要を説明することから、AIエージェントを、狭いタスク固有の自動化のための大規模な言語モデル（LLM）および大規模な画像モデル（LIM）によって駆動されるモジュラーシステムとして特徴付けます。
生成AIは前駆体として配置され、AIエージェントはツールの統合、迅速なエンジニアリング、および推論の強化を進めています。
対照的に、エージェントAIシステムは、マルチエージェントコラボレーション、動的タスク分解、永続的なメモリ、および調整された自律性によって特徴付けられるパラダイムシフトを表します。
建築の進化、運用メカニズム、相互作用スタイル、および自律レベルの連続的な評価を通じて、両方のパラダイム全体で比較分析を提示します。
カスタマーサポート、スケジューリング、データの要約などのアプリケーションドメインは、研究自動化、ロボット調整、医学的意思決定支援におけるエージェントAIの展開とは対照的です。
さらに、各パラダイムの幻覚、brittle性、緊急行動、調整の失敗など、各パラダイムの独自の課題をさらに検討し、Reactループ、RAG、オーケストレーション層、因果モデリングなどのターゲットソリューションを提案します。
この作業は、堅牢でスケーラブルで説明可能なAIエージェントおよびエージェントAI駆動型のシステムを開発するための決定的なロードマップを提供することを目的としています。
> AIエージェント、エージェント駆動型、ビジョン言語モデル、エージェントAI意思決定支援システム、エージェントAIアプリケーション

要約(オリジナル)

This study critically distinguishes between AI Agents and Agentic AI, offering a structured conceptual taxonomy, application mapping, and challenge analysis to clarify their divergent design philosophies and capabilities. We begin by outlining the search strategy and foundational definitions, characterizing AI Agents as modular systems driven by Large Language Models (LLMs) and Large Image Models (LIMs) for narrow, task-specific automation. Generative AI is positioned as a precursor, with AI Agents advancing through tool integration, prompt engineering, and reasoning enhancements. In contrast, Agentic AI systems represent a paradigmatic shift marked by multi-agent collaboration, dynamic task decomposition, persistent memory, and orchestrated autonomy. Through a sequential evaluation of architectural evolution, operational mechanisms, interaction styles, and autonomy levels, we present a comparative analysis across both paradigms. Application domains such as customer support, scheduling, and data summarization are contrasted with Agentic AI deployments in research automation, robotic coordination, and medical decision support. We further examine unique challenges in each paradigm including hallucination, brittleness, emergent behavior, and coordination failure and propose targeted solutions such as ReAct loops, RAG, orchestration layers, and causal modeling. This work aims to provide a definitive roadmap for developing robust, scalable, and explainable AI agent and Agentic AI-driven systems. >AI Agents, Agent-driven, Vision-Language-Models, Agentic AI Decision Support System, Agentic-AI Applications

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