論文の概要: Distinguishing Autonomous AI Agents from Collaborative Agentic Systems: A Comprehensive Framework for Understanding Modern Intelligent Architectures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01438v1
- Date: Mon, 02 Jun 2025 08:52:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-04 21:47:34.106071
- Title: Distinguishing Autonomous AI Agents from Collaborative Agentic Systems: A Comprehensive Framework for Understanding Modern Intelligent Architectures
- Title（参考訳）: 協調型エージェントシステムから自律型AIエージェントを識別する - 現代のインテリジェントアーキテクチャを理解するための包括的フレームワーク
- Authors: Prashik Buddhaghosh Bansod,
- Abstract要約: 大規模言語モデルの出現は、人工知能の2つの異なる相互接続パラダイム、すなわちスタンドアロンAIエージェントと協調エージェントAIエコシステムを触媒した。
本研究は, 運用原則, 構造構成, 配置方法論の体系的解析を通じて, これらのアーキテクチャを識別するための決定的な枠組みを確立する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 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.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの出現は、人工知能の2つの異なる相互接続パラダイム、すなわちスタンドアロンAIエージェントと協調エージェントAIエコシステムを触媒した。
この包括的研究は、これらのアーキテクチャを、運用原則、構造構成、配置方法論の体系的な分析を通じて区別するための決定的な枠組みを確立する。
我々はAIエージェントを、制約された環境内での自動化を目的とした基礎モデルを活用した、特殊なツール強化システムとして特徴付けている。
逆にAgentic AIは、分散エージェントが協調的なインタラクションプロトコルを通じて創発的な集団知性を示す高度なマルチエンタリティフレームワークを表す。
我々の研究は、生成AI基盤から現代のエージェントアーキテクチャまで、従来のルールベースのシステムから進化の軌跡を辿っている。
本稿では,計画機構,メモリシステム,コーディネーションプロトコル,意思決定プロセスのアーキテクチャ比較について述べる。
この研究は、顧客サービスにおけるシングルエージェント実装と、研究自動化と複雑な意思決定支援におけるマルチエージェントデプロイメントとを対比して、アプリケーションランドスケープを分類する。
信頼性の問題、コーディネーションの複雑さ、スケーラビリティの制約など、重要な課題を特定しながら、推論フレームワークの強化、堅牢なメモリアーキテクチャ、調整機構の改善を通じて革新的なソリューションを提案します。
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践者にとって必須のガイダンスを提供し、次世代のインテリジェントシステム開発のための基本原則を確立する。
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