简单定义：内容、行动与执行系统
生成式 AI 根据指令和已有上下文生成内容，例如回复、摘要、图片或代码。产出可供人阅读、审核或使用。OpenAI 提供 ChatGPT，Anthropic 提供 Claude，Google DeepMind 开发 Gemini 模型。这些是模型和助手的例子，并非对各产品的完整描述。
代理式 AI 是一种由系统选择并执行行动来实现目标的方式。AI 代理就是执行这些工作的系统。它可以使用生成式模型、工具、已保存的上下文和规则。关键不在于它能否写出令人信服的答案，而在于它能否采取获授权的步骤来达成结果。更多背景信息，请阅读什么是 AI 代理。
代理式 AI 与生成式 AI 的核心区别
代理式 AI 与生成式 AI 的区别，在任务交接时最明显。生成式工作流程可能生成一条客户回复，交由员工发送。代理式工作流程则可能检索相关信息、准备回复，并在权限允许时发送。两者都可能生成文字，但后者还会改变对话之外的实际状态。
应把它们视为使用方式，而不是每款产品的固定标签。代理可以通过对话界面供人使用，而强大的模型也可能只用于起草内容。仅有工具访问权限，并不足以区分两者。应查看目标、允许执行的行动、检查机制，以及哪些环节必须由人批准。这些使用方式不代表任何特定供应商一定具备相关能力。
| 比较维度 | 生成式 AI 模式 | 代理式 AI 模式 |
|---|---|---|
| 目标 | 生成所需内容 | 实现指定结果 |
| 产出 | 答案、草稿、图片或代码 | 行动、更新后的记录及结果 |
| 自主性 | 通常根据指令响应 | 在明确限制内选择步骤 |
| 工具 | 可使用工具辅助生成答案 | 使用工具执行工作 |
| 风险 | 内容错误或不适用 | 内容错误及非预期行动 |
| 示例 | 起草回复或整理笔记摘要 | 处理获授权的工作流程 |
| 费用 | 查看访问费和模型使用费 | 查看模型、工具及执行费用 |
代理式 AI 与 AI 代理：方式与实现
代理式 AI 与 AI 代理并不是两种竞争技术之间的选择。代理式 AI 描述的是行为或方式：通过决策和行动实现目标。AI 代理则是实现这种方式的系统。代理式描述工作如何进行，代理则指执行工作的系统。
把软件称为代理，并不能说明它的权限、可靠性或工作范围。应询问它能获取哪些信息、使用哪些工具、修改哪些内容，以及何时停止。Salesforce 将 Agentforce 描述为面向 Salesforce 生态中员工和客户的 AI 代理平台。Microsoft 将 Copilot Studio 描述为创建 AI 代理、工作流程和应用的工具。这些描述说明了产品的预期用途，但企业仍需评估具体配置。关于界面的区别，请参阅AI 代理与聊天机器人。
生成式模型与代理如何协作
生成式 AI 与代理式 AI 通常相互配合，而不是互相替代。代理内部的生成式模型可以理解指令、建议下一步或撰写消息。外围系统则管理工具访问、上下文、执行和检查。因此，代理式 AI 与生成式 AI 的区别在于整体工作流程，而不是模型之间的较量。
例如，根据一封电邮更新客户记录。模型可以提取所需修改，代理则检查记录是否存在、执行权限允许的更新，并报告结果。敏感修改可以先由人批准，再执行。模型负责理解和生成内容；代理系统则将这些产出转化为行动。这是一种可能的设计，并非任何所提及产品的已验证功能。良好的设计会将行动建议与执行权限分开。
企业示例：起草内容还是完成流程
并列比较可以帮助团队确定需求。如果任务最终只是生成草稿供人审核，生成式工作流程可能已足够。如果任务需要在多个企业应用中进行获授权的修改，代理式工作流程可能更合适。这些场景是设计示例，并非每款所提及产品都支持的功能。
产品描述可以作为有用的参考起点。Cognition 将 Devin 描述为自主软件工程师。Agentforce 专注于 Salesforce 生态中的代理，而 Copilot Studio 支持创建代理、工作流程和应用。由 AITG（我们的公司）推出的 Terabot（我们的产品）提供 AI 数字员工，每位员工都有独立的私有虚拟机，可在 CRM、电邮、电子表格和网页应用等软件中工作。这些是部署代理的不同方式。请根据所需工作和管控要求选择，不要假设所有代理产品的运作方式都相同。
| 企业任务 | 生成式工作流程 | 代理式工作流程示例 |
|---|---|---|
| 销售 | 起草跟进电邮 | 检查记录并发送已批准的跟进消息 |
| 客户支持 | 建议回复内容 | 检索个案详情并执行权限允许的行动 |
| 后台事务 | 汇总收到的信息 | 核对信息并更新获授权的记录 |
| 软件开发 | 生成代码建议 | 使用获准的开发工具完成任务 |
AI 能执行行动时，风险与管控也会改变
生成式 AI 需要检查准确性、保密性和适用性。代理式 AI 同样需要这些检查，还需要执行管控。错误草稿可以在使用前被发现；错误行动则可能修改记录、发送消息或触发后续工作。区别在于后果。两种方式都不是天然安全的。
先从有限权限和明确的成功标准开始。确定哪些行动需要批准、系统可以访问哪些信息，以及如何停止工作。保留行动记录，方便人员调查错误。将电邮、文件或网页中的指令视为不可信输入，不要自动当作授权依据。测试时应涵盖信息不完整和意外请求，而不只是简单场景。有价值的试点能显示流程在哪些情况下可顺利完成，以及何时应暂停并交由人处理。
如何为企业选择合适的方式
如果主要需求是生成、解释或总结内容，而且下一步仍由人负责，可选择生成式 AI。如果所需结果涉及行动、工具使用和后续执行，可考虑代理式 AI。如果流程既需要生成内容，也需要受控执行，可以结合两者。
选择软件前，先写清楚任务、所需输入、允许执行的行动和完成标准。明确哪些异常情况必须交由人处理，再按这些要求评估产品。比较完整的运营成本，包括模型使用、执行、连接的工具，以及适用时的人工审核。不要假设一项订阅涵盖流程中的所有部分。先从结果容易验证、错误可控的工作开始，测试后才扩大权限。选择适合任务的方案，而不是听起来更先进的类别。
全球及马来西亚团队应检查什么
对全球及马来西亚企业而言，生成式 AI 与代理式 AI 的区别相同。采购时需考虑的问题取决于组织的数据、应用和运营要求。应询问信息在哪里处理、哪些系统会接收信息、如何控制访问，以及流程是否符合合同义务。不要根据供应商名称或办公室地点推断部署安排。
托管与代理执行是两个不同的问题。提供本地基础设施选项，并不代表所有连接的模型或应用都在本地处理信息。应要求供应商清楚说明完整流程，包括外部工具和人员访问。用于客户消息时，应先检查客户同意情况和渠道条款，再启用自动化行动。用于内部运营时，应根据现有业务角色核对权限。这些检查既适用于内容工具，也适用于代理；凡是系统能修改记录或对外沟通的环节，都应加强审查。
需要 AI 完成工作的团队，下一步怎么做
由 AITG（我们的公司）推出的 Terabot（我们的产品），适合正在探索让 AI 代理在现有应用中工作的企业。每位数字员工都有自己的电脑，也就是一台私有虚拟机，并可全天候工作。员工类型包括销售、客服、后台事务、电脑操作和 WhatsApp 员工。目前处于内测阶段，企业可申请邀请。
WhatsApp 员工通过自己电脑上的 WhatsApp Web 回复消息。它并非官方 WhatsApp Business API，也绝不群发消息。WhatsApp 条款限制自动化使用，因此建议使用 WhatsApp Business 号码，并仅联系已同意接收消息的联系人。月度配套均提供不限数量的数字员工，区别在于 AI 和电脑使用量；价格将在正式推出时公布。评估每项流程时，都应考虑权限和审核要求。确认执行方式是否符合需求；代理不必取代所有内容工具。
最后更新于 2026年10月6日