AIエージェント vs エージェンシックAI：概念的分類、応用、そして課題

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

May 15, 2025

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

cs.AI

要旨

本研究は、AIエージェントとエージェンティックAIを厳密に区別し、それらの異なる設計哲学と能力を明確にするために、体系的な概念的分類、応用マッピング、および課題分析を提供する。まず、検索戦略と基本的な定義を概説し、AIエージェントを、大規模言語モデル（LLMs）と大規模画像モデル（LIMs）によって駆動される、特定のタスクに特化した自動化のためのモジュール型システムとして特徴づける。生成AIはその前段階と位置づけられ、AIエージェントはツール統合、プロンプトエンジニアリング、および推論の強化を通じて進化する。一方、エージェンティックAIシステムは、マルチエージェント協調、動的タスク分解、永続的メモリ、および調整された自律性によって特徴づ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、動作メカニズム、相互作用スタイル、および自律性レベルを順次評価し、両パラダイムにわたる比較分析を提示する。顧客サポート、スケジューリング、データ要約などの応用領域と、研究自動化、ロボット協調、医療意思決定支援におけるエージェンティックAIの展開を対比する。さらに、幻覚、脆さ、創発的行動、協調失敗などの各パラダイムにおける固有の課題を検討し、ReActループ、RAG、オーケストレーションレイヤー、因果モデリングなどの具体的な解決策を提案する。本論文は、堅牢でスケーラブルかつ説明可能なAIエージェントおよびエージェンティックAI駆動システムの開発に向けた明確なロードマップを提供することを目的としている。>AIエージェント、エージェント駆動、視覚言語モデル、エージェンティックAI意思決定支援システム、エージェンティックAI応用

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