> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 报告内容总结分析 本文主要探讨了**Generative AI代理**的概念、架构和应用。文章定义了代理是一种能够通过工具自主感知、规划、执行和调整行为的应用，其核心结构包括**模型、工具和指挥层**三层架构。 ## 核心概念 1. **模型**: 代理的决策中枢，利用语言模型(LM)进行推理，支持ReAct、思维链(Chain-of-Thought)等多种推理框架。 2. **工具**: 桥接代理与外部世界，分为三类： - **扩展** (Extensions): 在代理端执行API调用，适合自定义工具集成。 - **函数调用** (Functions): 在客户端执行，适合API限制或安全需求； - **数据存储** (Data Stores): 使用向量数据库，支持检索增强生成（RAG）。 3. **指挥层**: orchestration layer：负责维持记忆、规划和决策，使用prompt engineering框架（如ReAct、思维链）指导代理。 ## 工具对比 | 工具类型 | 执行位置 | 控制粒度 | 典型用途 | |----------------|-------------|-----------|---------| | **扩展** | 代理端 | 中等 | API集成、实时信息调用 | | **函数调用** | 客户端 | 细粒度 | 安全/异步任务、API屏蔽 | | **数据存储** | 代理端 | 中等 | 数据检索、RAG应用 | ## 演示与实现 文章使用**LangChain**示例展示多步骤代理操作，结合SerpAPI和Google Places API实现多功能查询[1]。提及**Google Vertex AI代理平台**支持全流程托管，包含开发者工具与性能优化机制。 ## 扩展学习策略 三种增强模型策略提升工具使用效果： 1. 上下文学习 (In-context learning): 模型通过示例快速适应任务； 2. 基于检索的上下文学习 (Retrieval-based In-context Learning): 适应未见过数据； 3. 针对性训练 (Fine-tuning): 基于特定数据域进行预训练。 ## 结论 代理技术通过整合工具与推理框架，逐步扩展语言模型能力边界。重点提及**代理链式调用**技术（Agent Chaining)可组合不同专业模块，实现复杂任务灵活处理，并强调开发过程中需要迭代式优化。 --- *注：所有文献引用信息及示例代码已从示例栏中移除以符合要求。*