AI agent 和 bot 都是自动化工具，但它们在运行方式、复杂性和应用方面有所不同。 Bot 是简单的、基于规则的程序，旨在执行重复性任务，而无需学习或适应。例如，客户服务 Bot 可能会遵循脚本来回答常见问题，例如“我的订单状态是什么？”，方法是检查数据库。这些 Bot 依赖于预定义的逻辑，无法处理其编程之外的场景。相比之下，AI agent 使用机器学习或其他 AI 技术来做出决策、从数据中学习以及适应新情况。流媒体平台上的推荐系统会根据用户行为随时间调整建议，这是一个 AI agent，因为它在没有手动更新的情况下改进其输出。
关键区别在于自主性和适应性。 Bot 可以有效地执行固定任务，但缺乏灵活性。例如，Web 抓取 Bot 可能会从特定网站字段中提取数据，但如果网站的布局发生更改，则会中断。但是，AI agent 可以处理模糊性。例如，银行业中的欺诈检测 AI agent 分析交易模式，识别异常情况，并在新的欺诈策略出现时更新其模型。它不仅遵循规则，还从数据中推断出规则。另一个例子是扫地机器人：基本型号（Bot）遵循预先绘制的路径，而高级型号（AI agent）根据实时障碍物或家具移动来调整清洁路线。
从开发人员的角度来看，构建 Bot 通常涉及使用 Python、API 或 Dialogflow 等聊天机器人平台进行脚本编写。重点是将输入清楚地映射到输出。AI agent 需要更复杂的基础设施，例如训练机器学习模型（例如 TensorFlow 或 PyTorch）和集成反馈循环。例如，创建自动驾驶汽车 AI agent 涉及传感器数据处理、用于决策的强化学习和持续的模型重新训练。虽然 Bot 可以更快地部署以执行简单的任务，但 AI agent 需要数据科学和可扩展系统方面的专业知识，但可以解决动态的、开放式的问题。