Agentes de IA vs. IA Agéntica: Una Taxonomía Conceptual, Aplicaciones y Desafíos

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

May 15, 2025

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

cs.AI

Resumen

Este estudio distingue críticamente entre Agentes de IA e IA Agéntica, ofreciendo una taxonomía conceptual estructurada, un mapeo de aplicaciones y un análisis de desafíos para clarificar sus filosofías de diseño y capacidades divergentes. Comenzamos delineando la estrategia de búsqueda y las definiciones fundamentales, caracterizando a los Agentes de IA como sistemas modulares impulsados por Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) y Modelos de Imagen de Gran Escala (LIMs) para la automatización específica de tareas. La IA Generativa se posiciona como un precursor, con los Agentes de IA avanzando mediante la integración de herramientas, la ingeniería de prompts y mejoras en el razonamiento. En contraste, los sistemas de IA Agéntica representan un cambio paradigmático marcado por la colaboración multiagente, la descomposición dinámica de tareas, la memoria persistente y la autonomía orquestada. A través de una evaluación secuencial de la evolución arquitectónica, los mecanismos operativos, los estilos de interacción y los niveles de autonomía, presentamos un análisis comparativo entre ambos paradigmas. Los dominios de aplicación como el soporte al cliente, la programación y la síntesis de datos se contrastan con los despliegues de IA Agéntica en la automatización de investigación, la coordinación robótica y el apoyo a la toma de decisiones médicas. Además, examinamos desafíos únicos en cada paradigma, incluyendo la alucinación, la fragilidad, el comportamiento emergente y los fallos de coordinación, y proponemos soluciones específicas como bucles ReAct, RAG, capas de orquestación y modelado causal. Este trabajo tiene como objetivo proporcionar una hoja de ruta definitiva para el desarrollo de sistemas robustos, escalables y explicables impulsados por Agentes de IA e IA Agéntica. >Agentes de IA, Agente-impulsado, Modelos Visión-Lenguaje, Sistema de Apoyo a Decisiones de IA Agéntica, Aplicaciones de IA Agéntica.

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