KI-Agenten vs. Agentische KI: Eine konzeptionelle Taxonomie, Anwendungen und Herausforderungen

AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenge

May 15, 2025

Autoren: Ranjan Sapkota, Konstantinos I. Roumeliotis, Manoj Karkee

cs.AI

Zusammenfassung

Diese Studie unterscheidet kritisch zwischen KI-Agenten und Agentischer KI und bietet eine strukturierte konzeptionelle Taxonomie, Anwendungszuordnung und Herausforderungsanalyse, um ihre unterschiedlichen Designphilosophien und Fähigkeiten zu klären. Wir beginnen mit der Darstellung der Suchstrategie und grundlegenden Definitionen, wobei KI-Agenten als modulare Systeme charakterisiert werden, die durch Large Language Models (LLMs) und Large Image Models (LIMs) für spezifische, aufgabenbezogene Automatisierung angetrieben werden. Generative KI wird als Vorläufer positioniert, wobei KI-Agenten durch Tool-Integration, Prompt-Engineering und Verbesserungen der Argumentation voranschreiten. Im Gegensatz dazu repräsentieren Agentische KI-Systeme einen paradigmatischen Wandel, der durch Multi-Agenten-Kollaboration, dynamische Aufgabenzerlegung, persistente Speicherung und orchestrierte Autonomie gekennzeichnet ist. Durch eine sequenzielle Bewertung der architektonischen Evolution, der operationellen Mechanismen, der Interaktionsstile und der Autonomiegrade präsentieren wir eine vergleichende Analyse beider Paradigmen. Anwendungsbereiche wie Kundensupport, Terminplanung und Datenzusammenfassung werden mit den Einsatzgebieten der Agentischen KI in der Forschungsautomatisierung, der Roboterkoordination und der medizinischen Entscheidungsunterstützung kontrastiert. Wir untersuchen weiterhin einzigartige Herausforderungen in jedem Paradigma, einschließlich Halluzination, Sprödigkeit, emergentem Verhalten und Koordinationsversagen, und schlagen gezielte Lösungen wie ReAct-Schleifen, RAG, Orchestrierungsebenen und kausale Modellierung vor. Diese Arbeit zielt darauf ab, einen definitiven Fahrplan für die Entwicklung robuster, skalierbarer und erklärbarer KI-Agenten- und Agentischer KI-gesteuerter Systeme zu bieten. >KI-Agenten, Agentengesteuert, Vision-Language-Modelle, Agentisches KI-Entscheidungsunterstützungssystem, Agentische KI-Anwendungen

English

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