エージェンティックAIは、人工知能における変革的なシフトを示していますが、その急速な進展により、現代の神経系と旧式の象徴モデルが混同されることが多くなっています。この調査は、2つの異なる系統にエージェンティックシステムを分類する新しい二重パラダイムフレームワークを紹介し、(1) 各パラダイムを定義する理論的基盤とアーキテクチャ原則、(2) 医療、金融、ロボティクスにおけるドメイン固有の実装、(3) パラダイムごとの倫理的およびガバナンスの課題を体系的に分析しています。結果として、象徴システムは安全が重要な領域で支配的であり、神経システムはデータが豊富な適応的環境で優位性を持っていることが分かりました。また、象徴システムのガバナンスモデルの不足や、ハイブリッド神経-象徴アーキテクチャの必要性など、重要な研究のギャップも特定しました。最終的に、エージェンティックAIの未来は、単一のパラダイムの支配ではなく、それらの意図的な統合にあると結論づけています。