従来の AI とソフトウェアエージェントおよびエージェント AI の比較

例

スパムフィルター、イメージ分類子、レコメンデーションエンジン

チャットボット、タスクスケジューラ、モニタリングエージェント

AI アシスタント、自律型デベロッパーエージェント、マルチエージェント LLM オーケストレーション

実行モデル

バッチまたは同期

イベント駆動型またはスケジュール型

非同期、イベント駆動型、目標駆動型

自律性

制限あり。多くの場合、人間または外部のオーケストレーションが必要です

中、事前定義された境界内で独立して動作する

高い。適応戦略で独立して行動する

応答性

入力データに反応する

環境とイベントに反応する

リアクティブでプロアクティブ。アクションを予測して開始します

プロアクティブ

まれ

一部のシステムに存在する

コア属性。目標指向の動作を促進

コミュニケーション

最小、通常はスタンドアロンまたは API バインド

エージェント間またはエージェントヒューマンメッセージング

豊富なマルチエージェントとヒューhuman-in-the-loopインタラクション

意思決定

モデル推論のみ (分類、予測など）

シンボリック推論、ルールベースまたはスクリプトによる決定

コンテキスト、目標ベース、動的推論 (多くの場合 LLM 拡張）

委任されたインテント

いいえ。ユーザーが直接定義したタスクを実行します

部分的。範囲が限定されているユーザーまたはシステムに代わって動作します。

はい。多くの場合、サービス、ユーザー、またはシステム間で、委任された目標に沿って行動します

学習と適応

多くの場合、モデル中心 (ML トレーニングなど）

ときに適応的

埋め込み学習、メモリ、推論 (フィードバック、自己修正など）

エージェンシー

なし、人間用のツール

暗黙的または基本的

明示的。目的、目標、自己指示で動作する

コンテキスト認識

低、ステートレスまたはスナップショットベース

中程度、一部の状態追跡

高。メモリ、状況コンテキスト、環境モデルを使用する

インフラストラクチャロール

アプリケーションまたは分析パイプラインに埋め込む

ミドルウェアまたはサービスレイヤーコンポーネント

クラウド、サーバーレス、またはエッジシステムと統合された構成可能なエージェントメッシュ