生成式 AI 利用大语言模型 (LLM)，根据提示词生成新内容。 利用相同的模型，代理式 AI 能够通过调用用户指定的工具来执行有意义的任务。过去两年中，生成式 AI 主导了企业领域的讨论，各组织将其应用于内容创作、代码生成、摘要提炼以及面向客户的聊天服务。然而，如今许多企业团队仅靠生成式 AI 已遇到瓶颈。尽管生成式 AI 在响应提示和生成内容方面表现出色，但它无法端到端地解决问题。

与仅生成单一响应不同，agentic AI 系统能够追求目标、将工作拆解为多个步骤、与企业系统交互，并在出现问题时做出调整。 只要设计了恰当的护栏，AI 智能体便能在有限的人工干预下运行并执行复杂任务。

理解这两种方法之间的差异，是企业领导者在 2026 年及以后面临的最重要技术决策之一。

什么是生成式 AI？它如何运作？

生成式 AI 是指能够生成文本、图像、代码和音频等新输出的 AI 系统。 这些输出基于从大型训练数据集中学习到的模式。 其核心技术是基础模型，这是一种可针对特定任务进行调整的大型预训练 AI 模型。

当用户提交提示时，模型会解析输入并生成响应。常见的企业应用场景包括文档撰写、代码补全、问答、摘要和翻译等。生成式 AI 在基于语言的任务和内容合成方面表现优异，但其主要局限在于每次交互基本都彼此孤立、封闭。AI 模型不会在会话之间保留目标，也不会主动发起行动或与外部系统交互——除非这些能力被明确构建在其之上。

什么是代理式 AI？

Agentic AI 是指旨在自主实现目标的 AI 系统。与仅响应单一提示不同，agentic AI 系统会接收目标，规划达成该目标所需的步骤，利用工具和集成执行这些步骤，评估自身进度，并在未达到预期结果时做出调整。

与每次交互后状态清空的生成式 AI 不同，代理式 AI 系统具有持久性。这意味着它能够维持状态、积累上下文，并在多个步骤和会话中持续朝着目标推进。因此，代理式 AI 更适合需要持续判断的工作流程，而不仅仅是提供一次性的智能回应。

让我们来看一个商业场景中的例子。使用生成式 AI，用户可以草拟一封关于延迟发货的客户邮件。而代理式 AI 系统则能接收“解决该客户的配送问题”这一目标，并完成整个处理流程：查询订单状态、联系物流部门、更新客户记录、发送沟通信息，并将案件标记为已解决。它能够代表用户完成全部工作，超越了仅仅根据提示生成回复的范畴。

代理式 AI 的工作原理

代理式 AI 系统结合了基础模型与额外的架构层级：

目标导向型推理

智能体接收的是目标，而非提示词。 它会确定实现该目标所需的步骤顺序。 例如，假设您向智能体输入提示词："通过识别高风险客户并推荐挽留措施来减少客户流失"。 借助基础大语言模型 (LLM)，智能体随后可以决定提取哪些数据、运行哪些分析以及呈现哪些行动方案，而无需用户指定每个步骤。

规划与任务分解

复杂的目标被分解为子任务并按顺序执行。一个被要求准备季度业务回顾的智能体可以自动收集销售数据、提取预测数字、获取销售线索指标，并整合输出内容。该智能体还能在不同系统间协调各项任务，而无需人工手动调度。

内存

代理式系统能够在交互过程中保持上下文信息，从而实现长期行为的一致性。例如，销售智能体可以记住客户的偏好和之前的对话记录，而无需每次会话都重新开始。

工具集成

智能体可连接企业系统，例如（但不限于）客户关系管理（CRM）、企业资源计划（ERP）、工单平台和各类 API。在通过身份验证和授权确认智能体身份后，即可获取信息并执行操作。客户服务智能体可在单一工作流中访问账户记录、处理退款以及更新工单状态。

反馈与自我纠正

智能体会根据既定目标评估自身输出结果。如果某项操作未达到预期效果，智能体将自行识别替代方案并继续推进目标，而不是停止运行等待人工指示。代理式 AI 系统遵循一个持续的感知-规划-执行-反思循环：感知输入，确定下一步行动，执行该行动，并在继续之前评估结果。

值得注意的是，代理式 AI 并不会取代生成式 AI。大多数代理式系统都以生成式 AI 模型（通常是大语言模型）作为其核心推理引擎。正是大语言模型使智能体能够理解目标、规划步骤、评估输出，并向工具和用户生成响应。

决定一个系统是否为“代理式”的，并非底层模型的不同，而是围绕该模型构建的架构：包括记忆层、工具集成、目标状态以及反馈循环，这些机制使模型能够持续朝着既定目标采取行动。

生成式 AI 与代理式 AI：主要区别

以下从企业决策最关键的维度来比较这两种方法：

表 1：生成式 AI 与代理式 AI：7 个维度的主要区别

智能体 AI 和生成式 AI 如何协同工作

简要回答：大多数企业两者都会使用。

生成式 AI 是推理核心，而智能体 AI 则是执行层，使其真正发挥作用。例如：销售智能体可使用生成式 AI 草拟跟进邮件，而智能体层则负责调取客户上下文信息、更新客户关系管理（CRM）记录，并安排下一次沟通节点。

生成式模型提供语言和判断能力；智能体架构提供记忆、工具和持久性，使这种判断能够转化为行动。

因此，已将生成式 AI 用于内容生成、摘要或问答的组织已奠定基础。智能体能力将这项投资延伸至端到端流程执行。

按业务线划分的用例

当映射到实际企业职能时，这一区别更加清晰。大多数团队都会同时使用两者：用生成式 AI 处理内容与分析，用代理式 AI 实现端到端流程执行。

表 2：按业务线划分的用例

如何选择：实用决策框架

IDC 研究显示，74% 的企业表示其 AI 项目停滞在试点阶段，无法扩展至企业级生产应用。 主要原因并不是缺乏雄心或预算。 而是通用 AI 工具所能实现的功能与企业工作流实际需求之间的差距。

企业 AI 市场中最大的误解之一是，企业必须二选一。但实际上，大多数应用并不是非此即彼，而是介于两者之间、程度不同。例如，销售助手可能使用生成式 AI 来挖掘客户洞察，同时利用代理式 AI 在客户关系管理（CRM）和日历系统之间协调后续任务。因此，正确的问题不是“我们需要生成式 AI 还是代理式 AI？”，而是“这个应用场景需要多少自主性、规划能力、记忆功能、工具访问权限以及多步骤执行能力？”

从以下维度评估各个用例：

• 自主性需求：如果用例需要 AI 主动采取行动或在无需提示的情况下开展工作，则需要采用智能体 AI。如果每个步骤都可以接受人工介入，那么生成式 AI 可能就足够了。

• 系统交互：如果 AI 必须读取或写入企业系统（CRM、ERP、工单系统），则需要采用智能体架构。

• 任务复杂度：单输出任务（总结此文档）适合生成式 AI。 多步骤工作流（端到端处理此请求）则需要智能体能力。

• 价值实现时间：生成式 AI 试点可在数天内启动，而代理式 AI 的实施通常需要数周到数月，具体取决于集成和治理要求。

• 治理准备情况：代理式 AI 需要额外的管控措施，如工具权限管理、操作审计和决策日志记录。部署前需评估相关准备情况。

上图是一张实用的图表，按不同考量维度总结并细分了生成式 AI 和代理式 AI 的主要区别。

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