将 DeepResearch 标记为“AI 代理”而不是“聊天机器人”的区别在于其能力、自主性和交互范围。聊天机器人通常在预定义的脚本或模式匹配规则中运行，处理诸如回答常见问题或路由用户请求等简单任务。 相比之下，像 DeepResearch 这样的 AI 代理旨在自主执行复杂的、多步骤的任务。 例如，虽然聊天机器人可能会通过获取静态响应来回答“今天的天气怎么样？”，但 AI 代理可以分析用户的日程安排、位置和偏好，从而主动建议根据天气预报调整会议时间。 从被动响应到以目标为导向的行动的转变是一个关键的区分因素。
AI 代理利用先进的架构，例如决策循环和与外部工具的集成，来执行超越文本生成的任务。 例如，DeepResearch 可能会自主查询 API、处理实时数据或操作文件以解决问题。 开发人员可以要求它“调试缓慢的 API 端点”，代理可能会分析日志、模拟负载测试并建议代码优化 - 所有这些都无需逐步指导。 这与聊天机器人形成对比，聊天机器人缺乏处理此类场景的上下文感知或工具集成。 代理链接操作（例如，编写代码、测试代码和部署修复程序）的能力证明了其端到端解决问题的能力。
对于开发人员而言，这种区别具有实际意义。 构建 AI 代理需要设计管理状态、处理工具集成（例如，连接到数据库或云服务）和实施安全控制的系统。 与通常依赖于无状态对话流程的聊天机器人不同，代理必须跟踪任务进度、从错误中恢复并验证输出。 例如，如果 DeepResearch 的任务是部署云资源，则它需要权限层次结构、错误处理工作流程和幂等性检查，以避免重复部署。 这种复杂性需要强大的工程实践，但为自动化工作流程、减少人工干预以及在技术环境中实现更复杂的人机协作开辟了可能性。