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

**Authors:** Ranjan Sapkota, Konstantinos I. Roumeliotis, Manoj Karkee  
**arXiv:** [2505.10468](https://arxiv.org/abs/2505.10468)  
**Date:** 2025-05-15  
**Summary page:** https://www.summarizepaper.com/fr/paper/2505.10468v4/

## Key points

- Distinction critique entre les Agents d'IA et l'IA Agentic
- Caractérisation des Agents d'IA comme des systèmes modulaires pilotés par de grands modèles linguistiques et de grands modèles d'image
- Positionnement de l'IA générative comme précurseur des Agents d'IA
- Caractéristiques des systèmes d'IA Agentic incluant la collaboration multi-agent et l'autonomie orchestrée
- Analyse comparative à travers les deux paradigmes
- Contraste des domaines d'application tels que le support client pour les Agents d'IA et l'automatisation de la recherche pour l'IA Agentic
- Proposition de solutions ciblées pour les défis uniques dans chaque paradigme
- Distinction critique entre les Agents d'IA et l'IA Agentic
- Caractérisation des Agents d'IA comme des systèmes modulaires pilotés par de grands modèles linguistiques et de grands modèles d'image
- Positionnement de l'IA générative comme précurseur des Agents d'IA
- Caractéristiques des systèmes d'IA Agentic incluant la collaboration multi-agent et l'autonomie orchestrée
- Analyse comparative à travers les deux paradigmes
- Contraste des domaines d'application tels que le support client pour les Agents d'IA et l'automatisation de la recherche pour l’AI Agentic
- Proposition de solutions ciblées pour les défis uniques dans chaque paradigme

## Summary

Ce travail de recherche propose une distinction critique entre les Agents d'IA et l'IA Agentic, offrant une taxonomie conceptuelle structurée, une cartographie des applications et une analyse des défis pour clarifier leurs philosophies de conception divergentes et leurs capacités. Nous commençons par définir la stratégie de recherche et les définitions fondamentales, caractérisant les Agents d'IA comme des systèmes modulaires pilotés par de grands modèles linguistiques (LLM) et de grands modèles d'image (LIM) pour l'automatisation étroite et spécifique aux tâches. L'IA générative est positionnée comme un précurseur, avec les Agents d'IA progressant à travers l'intégration d'outils, l'ingénierie de prompts et les améliorations du raisonnement. En revanche, les systèmes d'IA Agentic représentent un changement paradigmatique marqué par la collaboration multi-agent, 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 à travers les deux paradigmes. Les domaines d'application tels que le support client, la planification et la synthèse de données sont contrastés avec les déploiements d'IA Agentic dans l'automatisation de la recherche, la coordination robotique et le support à la décision médicale. Nous examinons en outre les défis uniques dans chaque paradigme incluant l'hallucination, la fragilité, le comportement émergent et l'échec de coordination et proposons des solutions ciblées telles que ReAct loops, RAG, couches d'orchestration et modélisation causale. La section suivante examine l'évolution architecturale des systèmes AI Agents vers l’Agentic AI systems en contrastant les conceptions simples et modulaires des agents avec des cadres complexes d’orchestration. Nous décrivons les améliorations telles que la mémoire persistante, la coordination meta-agent , boucles multi-agent planning (par exemple ReAct and Chain-of-Thought prompting), and protocoles de communication sémantique. L’analyse architecturale comparative est soutenue par exemples provenant de plateformes comme AutoGPT , CrewAI , and Lang-Graph. Suite à cette exploration architecturale , cet article présente une analyse approfondie des domaines applicatifs où sont déployés les AI Agents and Agentic AI . Le document discute quatre domaines applicatifs représentatifs pour chaque paradigme . Pour AI Agents , ces derniers incluent Automation du Support Client , Internal Enterprise Search , Filtrage and Prioritization of Emails , and Recommandation personnalisée du contenu . Pour Agentic AI , applications couvrent Multi-Agent Research Assistants , Intelligent Robotics Coordination Collaborative Medical Decision Support Adaptive Workflow Automation . Ces cas d'utilisation sont examinés en termes complexité système prise-de-décision temps-réel exécution collaborative-tâche . Ensuite nous abordons challenges limitations inhérents aux deux paradigmes .