Agents IA vs IA Agentique : Une Taxonomie Conceptuelle, Applications et Défis

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

May 15, 2025

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

cs.AI

Résumé

Cette étude distingue de manière critique les Agents IA et l'IA Agentique, en proposant une taxonomie conceptuelle structurée, une cartographie des applications et une analyse des défis pour clarifier leurs philosophies de conception et capacités divergentes. Nous commençons par décrire la stratégie de recherche et les définitions fondamentales, caractérisant les Agents IA comme des systèmes modulaires pilotés par des modèles de langage de grande taille (LLMs) et des modèles d'image de grande taille (LIMs) pour une automatisation spécifique à des tâches étroites. L'IA générative est positionnée comme un précurseur, avec les Agents IA progressant grâce à l'intégration d'outils, à l'ingénierie des prompts et à l'amélioration du raisonnement. En revanche, les systèmes d'IA Agentique représentent un changement paradigmatique marqué par la collaboration multi-agents, la décomposition dynamique des tâches, la mémoire persistante et l'autonomie orchestrée. À travers une évaluation séquentielle de l'évolution architecturale, des mécanismes opérationnels, des styles d'interaction et des niveaux d'autonomie, nous présentons une analyse comparative des deux paradigmes. Les domaines d'application tels que le support client, la planification et la synthèse de données sont contrastés avec les déploiements de l'IA Agentique dans l'automatisation de la recherche, la coordination robotique et le support décisionnel médical. Nous examinons en outre les défis uniques de chaque paradigme, notamment les hallucinations, la fragilité, les comportements émergents et les échecs de coordination, et proposons des solutions ciblées telles que les boucles ReAct, RAG, les couches d'orchestration et la modélisation causale. Ce travail vise à fournir une feuille de route définitive pour le développement de systèmes robustes, évolutifs et explicables basés sur des Agents IA et l'IA Agentique. >Agents IA, Piloté par des agents, Modèles vision-langage, Système de support décisionnel d'IA Agentique, Applications de l'IA Agentique

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