Agentic AIとgenerative AIの主な違い ​

Agentic AIとgenerative AIはどちらも大規模言語モデル（LLMs）を使用しますが、提供するコア機能は異なります。 このページでは、AI agentsまたは単にagenticとも呼ばれるagentic AIと、generative AIの主な違いの概要を説明します。

Agentic AI ​

Agentic AIは、promptなしでworkflowsを開始し、新しい情報を動的に処理し、そのEnvironmentから学習し、定義した目標を達成するために意思決定を行います。 Agentic AIは、リアルタイムで動作を調整するために主体的に行動し、人間の入力を最小限に抑えて複数ステップの計画を実行します。

Agentic AIは、複雑なタスクの処理、複数ステップのworkflowsの実行による長期目標の達成、リアルタイムでの意思決定、および条件の変化に応じた新しい情報への適応を行うように構築されています。

Workato Agenticプラットフォーム ​

WorkatoのAgenticプラットフォームは、agentic AI機能を提供します。 Agent Studioを使用して、geniesと呼ばれるインテリジェントなagentsを構築できます。 Geniesは、定義した目標を追求し、コンテキストに適応し、アプリとデータシステム全体で動作します。 Geniesは、promptsを超えて機能し、観察、推論、アクションの実行、および結果からの学習を行います。 たとえば、複数の従業員がソフトウェア停止を報告した場合、IT genieはユーザーからの入力や指示なしに、そのパターンを検出し、チームに通知し、ユーザーを更新し、イベントをログに記録できます。

Agenticを使用する場合 ​

次のことを計画している場合は、Agenticを使用します。

• 複雑または動的なworkflowsの自動化
• リアルタイムで応答するagentsの構築
• ユーザー操作から適応して学習するシステムの作成
• エスカレーション、更新、およびチームとの調整の自動管理

Generative AI ​

Generative AIは、promptで指定した特定の境界内で動作し、求められたときにコンテンツを生成します。 新しい情報を取得したり、リアルタイムで適応したりするために、外部リソースと動的にやり取りすることはありません。 Generative AIシステムはpromptsへの応答に優れていますが、独自の目標を設定したり、指示なしに行動したりすることはありません。

Generative AIは複雑なタスクを処理するようには設計されていません。 Generative AIは、明確に定義された短期的な目標を処理するように構築されています。 主な目的は、段落の作成、Formulaの提案、記事の要約、フィールドへの入力など、コンテンツを作成することです。

Workato Copilots ​

WorkatoのCopilotsはgenerative AIの実例です。 Copilotsは、ステップの提案、ドキュメントの作成、データマッピングの推奨、Formulasの生成により、構築を迅速化できるよう支援します。 Copilotsはコンテンツの生成によって支援しますが、workflowsの実行や監視は行いません。

Copilotsを使用する場合 ​

次のことを計画している場合は、Copilotsを使用します。

• レシピの生成または改良
• 自動化ステップの文書化
• フィールドマッピングとFormulasの提案
• connector developmentの高速化

AgenticとCopilotの比較 ​

Agenticとgenerative AIを一緒に使用する ​

Agenticをgenerative AIテクノロジーと組み合わせて使用すると、OpenAIなどのgenerative AIコンポーネントを使用して自然言語の更新を作成し、ステータスメッセージを作成し、各ユーザーに合わせた応答の下書きを作成するAI agentを構築できます。 agentはロジックとworkflowを管理し、generativeレイヤーは柔軟で人間のようなコミュニケーションを提供します。