論文の概要: AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10468v5
- Date: Tue, 30 Sep 2025 04:21:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-01 17:09:03.977186
- 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: このレビューは、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、アプリケーションマッピング、そして、異なる設計哲学と能力を明らかにするための機会と課題の分析を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7414278978078204
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This review critically distinguishes between AI Agents and Agentic AI, offering a structured, conceptual taxonomy, application mapping, and analysis of opportunities and challenges 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 and enabled by LLMs and LIMs for task-specific automation. Generative AI is positioned as a precursor providing the foundation, with AI agents advancing through tool integration, prompt engineering, and reasoning enhancements. We then characterize Agentic AI systems, which, in contrast to AI Agents, represent a paradigm shift marked by multi-agent collaboration, dynamic task decomposition, persistent memory, and coordinated autonomy. Through a chronological evaluation of architectural evolution, operational mechanisms, interaction styles, and autonomy levels, we present a comparative analysis across both AI agents and agentic AI paradigms. Application domains enabled by AI Agents such as customer support, scheduling, and data summarization are then 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, retrieval-augmented generation (RAG), automation coordination layers, and causal modeling. This work aims to provide a roadmap for developing robust, scalable, and explainable AI-driven systems.
- Abstract（参考訳）: このレビューは、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、アプリケーションマッピング、そして、異なる設計哲学と能力を明らかにするための機会と課題の分析を提供する。
まず、AIエージェントをLLMやLIMによって駆動・有効化されるモジュールシステムとして特徴付けることで、タスク固有の自動化を実現する。
ジェネレーティブAIは、ツール統合、迅速なエンジニアリング、推論強化を通じてAIエージェントが前進する、基礎を提供する先駆者として位置づけられている。
エージェントAIシステムは、AIエージェントとは対照的に、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、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す。
アーキテクチャの進化、運用メカニズム、インタラクションスタイル、自律性の時間的評価を通じて、AIエージェントとエージェントAIパラダイムの両方の比較分析を行う。
顧客サポート、スケジューリング、データ要約などのAIエージェントによって実現されるアプリケーションドメインは、研究自動化、ロボット調整、医療決定サポートにおけるエージェントAIデプロイメントと対比される。
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, 適応ループ, 検索強化生成(RAG), 自動化調整層, 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する。
この作業は、堅牢でスケーラブルで説明可能なAI駆動システムを開発するためのロードマップを提供することを目的としている。
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