AIGCN和AGCN看起来像是特定领域或技术的术语，但在目前我所知的信息中，并没有直接对应的标准术语或广泛认知的技术名称。由于技术领域的术语和缩写经常更新和变化，有可能这些缩写代表了一些新的、特定的技术或方法。

然而，如果我们将问题中的AIGCN解读为可能是某种与AI（人工智能）和GCN（图卷积网络，Graph Convolutional Network）相关的技术，而AGCN则可能是另一种与图卷积网络相关的变体或技术，那么我们可以尝试从以下几个方面来推测它们可能的区别：

技术基础：AIGCN可能强调在GCN中融入更多的人工智能技术或方法，例如使用强化学习、深度学习等技术来优化图卷积网络的性能。而AGCN可能更注重于图卷积网络本身的改进或扩展，例如提出新的卷积操作、节点聚合策略等。

应用领域：AIGCN可能更适用于需要高级AI功能的场景，如复杂的图像识别、自然语言处理等。而AGCN可能更适用于对图结构数据进行处理的场景，如社交网络分析、化学分子结构预测等。

性能优化：AIGCN可能更注重于通过AI技术来提升GCN的性能，例如通过自动调整网络参数、优化训练策略等方式来提升模型的准确性和效率。而AGCN可能更注重于通过改进图卷积网络的结构和算法来优化性能。

这些只是基于假设的推测，并不能准确反映AIGCN和AGCN之间的真实区别。为了获得准确的答案，建议您查阅相关的技术文档、研究论文或联系实在智能咨询。

如果您提到的AIGCN和AGCN是特定领域或公司内部的术语或技术名称，那么它们的具体含义和区别可以咨询实在智能