論文の概要: AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10468v4
- Date: Wed, 28 May 2025 01:28:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-29 15:04:27.951637
- Title: AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges
- Title（参考訳）: AIエージェント対エージェントAI: 概念分類学、応用、課題
- Authors: Ranjan Sapkota, Konstantinos I. Roumeliotis, Manoj Karkee,
- Abstract要約: この研究はAIエージェントとエージェントAIを区別し、構造化された概念分類、アプリケーションマッピング、課題分析を提供する。
ジェネレーティブAIは前駆体として位置づけられており、AIエージェントはツールの統合、エンジニアリングの促進、推論の強化を通じて前進している。
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、永続メモリ、オーケストレーション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ている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36868085124383626
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: 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
- Abstract（参考訳）: この研究は、AIエージェントとエージェントAIを区別し、構造化された概念分類、アプリケーションマッピング、課題分析を提供し、異なる設計哲学と能力を明確にする。
まず,AIエージェントを言語モデル (LLM) と大規模画像モデル (LIM) によって駆動されるモジュールシステムとして特徴付けることで,狭いタスク固有の自動化を実現する。
ジェネレーティブAIは前駆体として位置づけられており、AIエージェントはツールの統合、エンジニアリングの促進、推論の強化を通じて前進している。
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のコラボレーション、動的タスクの分解、永続的メモリ、オーケストレーション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ている。
アーキテクチャの進化, 運用機構, インタラクションスタイル, 自律性レベルを逐次評価することにより, 両パラダイムの比較分析を行う。
顧客サポート、スケジューリング、データ要約といったアプリケーションドメインは、研究自動化、ロボット調整、医療意思決定支援におけるエージェントAIデプロイメントとは対照的である。
さらに,幻覚,脆性,創発的行動,協調障害など,各パラダイムにおける固有の課題について検討し,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対象とするソリューションを提案する。
この作業は、堅牢でスケーラブルで説明可能なAIエージェントとエージェントAI駆動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る。
>AIエージェント,エージェント駆動型視覚言語モデル,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
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