【谷歌】2025_年代理与基础用白皮书_42页_4mb

生成式AI代理是一种通过工具与外部世界交互，并基于推理和规划完成任务的程序。其核心组件包括模型、编序层和工具，构成认知架构以实现自主决策。模型负责推理和逻辑处理，可基于ReAct、链式思维等框架指导行动。编序层通过循环过程协调信息接收、推理与执行，确保代理能动态调整策略。工具则作为连接代理与外部系统的桥梁，包括扩展、函数和数据存储三类。

扩展以标准化方式封装API调用逻辑，使代理能够独立操作外部服务，例如通过GoogleFlightsAPI获取航班信息。函数提供客户端执行能力，允许模型生成结构化参数供客户端调用API，如使用display_cities函数返回城市列表。数据存储通过向量数据库支持RAG架构，使代理可访问实时或动态更新的结构化/非结构化数据，增强知识边界。

代理通过多种学习方法提升性能：上下文学习（如ReAct框架）利用示例和工具指导模型即用即学；基于检索的上下文学习动态填充相关数据与工具；微调学习则通过大规模数据集训练模型更精准的工具应用能力。这些方法在速度、成本和灵活性上各有优劣，但结合使用可优化代理效能。

在开发实践中，LangChain等框架支持代理快速原型构建，通过串联推理流程与外部工具实现复杂任务处理。例如，使用SerpAPI和GooglePlacesAPI回答用户关于比赛对手及体育场信息的问题。VertexAI平台进一步简化生产级应用开发，提供从工具配置到性能评估的全栈支持，涵盖代理架构、扩展管理、函数调用及示例存储等功能模块。

代理的广泛应用依赖工具的多样化集成，如智能家居控制、日程管理、图像检索等。其核心价值在于突破基础模型的静态知识限制，通过实时数据交互和多步骤规划实现更复杂的实际操作。未来代理的发展将更依赖工具与推理能力的协同进化，以及通过迭代优化和领域专业化策略提升特定场景下的表现能力。