Distinguishing Autonomous AI Agents from Collaborative Agentic Systems: A Comprehensive Framework for Understanding Modern Intelligent Architectures

要約

大規模な言語モデルの出現により、人工知能における2つの明確で相互接続されたパラダイムが触媒されました：スタンドアロンAIエージェントと共同エージェントAIエコシステム。
この包括的な研究は、運用原理、構造構成、展開方法論の体系的な分析を通じて、これらのアーキテクチャを区別するための決定的な枠組みを確立します。
AIエージェントは、制約された環境内でターゲットを絞った自動化の基礎モデルを活用する特殊なツール強化システムとして特徴づけています。
逆に、エージェントAIは、分散エージェントが調整された相互作用プロトコルを通じて緊急の集合知能を示す洗練された多entityフレームワークを表します。
私たちの調査は、伝統的なルールベースのシステムから生成的AIの基礎を通じて現代のエージェントアーキテクチャまで進化的な軌跡をたどります。
計画メカニズム、メモリシステム、調整プロトコル、および意思決定プロセスを調べる詳細なアーキテクチャ比較を提示します。
この調査では、アプリケーションのランドスケープを分類し、カスタマーサービスとコンテンツ管理におけるシングルエージェントの実装と、研究自動化および複雑な意思決定支援におけるマルチエージェントの展開と対照的です。
強化された推論フレームワーク、堅牢なメモリアーキテクチャ、および改善された調整メカニズムを通じて革新的なソリューションを提案しながら、信頼性の問題、調整の複雑さ、スケーラビリティの制約などの重要な課題を特定します。
このフレームワークは、適切なエージェントアプローチを選択する実務家に重要なガイダンスを提供し、次世代のインテリジェントなシステム開発の基礎原則を確立します。

要約(オリジナル)

The emergence of large language models has catalyzed two distinct yet interconnected paradigms in artificial intelligence: standalone AI Agents and collaborative Agentic AI ecosystems. This comprehensive study establishes a definitive framework for distinguishing these architectures through systematic analysis of their operational principles, structural compositions, and deployment methodologies. We characterize AI Agents as specialized, tool-enhanced systems leveraging foundation models for targeted automation within constrained environments. Conversely, Agentic AI represents sophisticated multi-entity frameworks where distributed agents exhibit emergent collective intelligence through coordinated interaction protocols. Our investigation traces the evolutionary trajectory from traditional rule-based systems through generative AI foundations to contemporary agent architectures. We present detailed architectural comparisons examining planning mechanisms, memory systems, coordination protocols, and decision-making processes. The study categorizes application landscapes, contrasting single-agent implementations in customer service and content management with multi-agent deployments in research automation and complex decision support. We identify critical challenges including reliability issues, coordination complexities, and scalability constraints, while proposing innovative solutions through enhanced reasoning frameworks, robust memory architectures, and improved coordination mechanisms. This framework provides essential guidance for practitioners selecting appropriate agentic approaches and establishes foundational principles for next-generation intelligent system development.

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