​​智能助手与AI助手的核心区别在于自主性和任务复杂度：前者是反应式工具，依赖用户指令执行预设功能；后者是主动式代理，能自主规划、推理并完成多步骤复杂任务。​​

1. ​​技术基础差异​​
   智能助手基于自然语言处理（NLP）和简单机器学习，如语音识别和基础对话系统，功能限于预设场景（如天气查询、闹钟设置）。AI助手则整合大语言模型（LLM）、记忆模组和规划算法，可调用API、数据库等工具，动态适应新任务。

2. ​​交互模式对比​​
   智能助手需用户逐条输入指令（如“播放音乐”），响应后即终止；AI助手通过目标驱动（如“策划周末旅行”），自主分解任务、预订酒店、生成行程，全程无需人工干预。

3. ​​应用场景广度​​
   智能助手擅长单一场景（家居控制、客服问答），而AI助手可跨领域协作，如分析销售数据并生成可视化报告，或协调多智能体完成企业级工作流优化。

4. ​​学习与适应能力​​
   智能助手功能固化，升级依赖人工迭代；AI助手通过长期记忆和反馈机制持续优化策略，例如根据用户偏好调整推荐算法，或从错误中修正代码逻辑。

​​提示​​：选择工具时，明确需求优先级——高效执行选智能助手，复杂创新则需AI助手。未来两者可能融合，但核心差异将长期存在。