什麼是 Agentic AI？
Agentic AI（能動人工智能）是指能夠自主決策的軟體系統，通常為了在最少人為干預下達成特定目標而設計。它強調系統在更高層面上的自主決策、自我學習和問題解決能力，專注於自主性、適應性和目標導向行為。
Agentic AI 的基本定義
Agentic AI，也稱為自主 AI（Autonomous AI），是被設計用來通過理解目標、導航複雜環境，並在最少的人工干預下執行任務的系統。它更傾向於描述人工智能的能力，專注於其自主性、適應性和目標導向行為。
與傳統的 AIGC（AI 生成內容）主要用於內容生成不同，Agentic AI 旨在創建能夠執行複雜任務的智能代理。這些代理不僅能分析數據、理解環境，還能制定決策並採取行動，具備更高層次的自主性和問題解決能力。
Agentic AI 的主要特點
高度自主性
Agentic AI 具有更高層次的自主性，能夠在複雜環境中獨立做出決策，並執行一系列行動以達成目標。它不僅能夠理解指令，還能夠自主規劃執行路徑，並在遇到障礙時調整策略。
這種高度自主性使 Agentic AI 能夠處理更加複雜和開放性的任務，而不僅僅是按照預設的流程執行操作。
強大的自我學習能力
Agentic AI 具備強大的自我學習能力，能夠從經驗中學習並不斷改進自己的表現。它不僅能夠記住過去的交互和決策結果，還能夠從中提取模式和規律，用於優化未來的行動。
這種持續學習的能力使 Agentic AI 能夠隨著時間的推移變得越來越智能和高效，適應不斷變化的環境和需求。
目標導向行為
Agentic AI 強調目標導向的行為，能夠理解和追求長期目標，而不僅僅是執行單一指令。它能夠將複雜的目標分解為可管理的子目標，並制定策略來逐步實現這些目標。
這種目標導向的特性使 Agentic AI 能夠在複雜的任務中保持方向感，即使面對不確定性和變化也能夠堅持追求最終目標。
多模型協作能力
Agentic AI 通常採用多模型協作的架構，由多個專業化的 AI 模型共同工作，每個模型負責特定的任務或決策領域。這種協作方式使系統能夠結合不同模型的優勢，提高整體性能和可靠性。
例如，一個 Agentic AI 系統可能包含專門負責規劃的模型、負責執行的模型、負責監控和評估的模型等，它們共同協作完成複雜任務。
Agentic AI 與 AI Agent 的區別
雖然 Agentic AI 和 AI Agent 這兩個概念有很多重疊之處，但它們在以下幾個方面存在明顯區別：
| 比較維度 | AI Agent | Agentic AI |
|---|---|---|
| 概念層次 | 更傾向於描述具體的智能實體或代理 | 更傾向於描述人工智能的能力和特性 |
| 自主性程度 | 中等自主性，通常在特定領域內自主決策 | 高度自主性，能夠在更廣泛的情境中自主決策 |
| 學習能力 | 有限的學習能力，主要依賴預設的知識和規則 | 強大的自我學習能力，能夠從經驗中不斷改進 |
| 目標處理 | 通常處理短期、明確的目標和任務 | 能夠理解和追求長期、複雜的目標 |
| 系統架構 | 可能是單一模型或簡單的模型組合 | 通常採用多模型協作的複雜架構 |
簡而言之，AI Agent 更側重於智能實體的基本功能和自主性，而 Agentic AI 則強調系統在更高層面上的自主決策、自我學習和問題解決能力。Agentic AI 可以被視為 AI Agent 的進階形態，具有更高層次的智能和自主性。
Agentic AI 與 Manus 的關係
Manus 展現出許多 Agentic AI 的核心特性，使其不僅是一個 AI Agent，更是一個 Agentic AI 系統：
- 高度自主性： Manus 能夠在最少人為干預的情況下，自主規劃並執行複雜任務，這與 Agentic AI 的高度自主性特點一致。
- 持續學習與記憶： Manus 具備記憶和學習能力，會隨時間適應用戶偏好，這體現了 Agentic AI 的強大自我學習能力。
- 多模型協作： Manus 採用多模型協同的「多重簽名」機制，由多個獨立 AI 模型共同驅動，這與 Agentic AI 的多模型協作架構一致。
- 目標導向行為： Manus 能夠理解用戶的高層次目標，並自主規劃執行路徑，這體現了 Agentic AI 的目標導向特性。
因此，Manus 可以被準確地描述為一個 Agentic AI Agent，它結合了 AI Agent 的基本功能和 Agentic AI 的高級特性，代表了 AI 技術的進階形態。