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计算机科学 > 人工智能

arXiv:2508.00844 (cs)
[提交于 2025年7月7日 ]

标题: 探索代理型人工智能系统:迈向类型学框架

标题: Exploring Agentic Artificial Intelligence Systems: Towards a Typological Framework

Authors:Christopher Wissuchek, Patrick Zschech
摘要: 人工智能(AI)系统正在超越被动工具,成为能够推理、适应并在最小人类干预下行动的自主代理。 尽管它们的存在日益增多,但缺乏一个结构化的框架来对这些系统进行分类和比较。 本文开发了一种代理型人工智能系统的类型学,引入了八个维度,以序数结构定义其认知和环境代理特性。 通过多阶段的方法论方法,我们构建并完善了这一类型学,随后通过人机混合方法进行评估,并进一步提炼为构造类型。 该框架使研究人员和从业者能够分析人工智能系统中不同水平的代理能力。 通过提供对人工智能能力演进的结构化视角,该类型学为评估现有系统和预测代理型人工智能的未来发展奠定了基础。
摘要: Artificial intelligence (AI) systems are evolving beyond passive tools into autonomous agents capable of reasoning, adapting, and acting with minimal human intervention. Despite their growing presence, a structured framework is lacking to classify and compare these systems. This paper develops a typology of agentic AI systems, introducing eight dimensions that define their cognitive and environmental agency in an ordinal structure. Using a multi-phase methodological approach, we construct and refine this typology, which is then evaluated through a human-AI hybrid approach and further distilled into constructed types. The framework enables researchers and practitioners to analyze varying levels of agency in AI systems. By offering a structured perspective on the progression of AI capabilities, the typology provides a foundation for assessing current systems and anticipating future developments in agentic AI.
评论: 预印本已被接受用于2025年在马来西亚吉隆坡举行的太平洋-亚洲信息系统会议(PACIS)的存档和展示
主题: 人工智能 (cs.AI) ; 新兴技术 (cs.ET); 多智能体系统 (cs.MA); 一般经济学 (econ.GN)
引用方式: arXiv:2508.00844 [cs.AI]
  (或者 arXiv:2508.00844v1 [cs.AI] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.00844
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Patrick Zschech [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 7 月 7 日 14:05:30 UTC (442 KB)
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