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谷歌《Introduction to Agents》白皮书系统介绍了AI智能体的概念、架构与构建方法。AI正从预测式向自主问题解决系统转变，智能体由模型、工具、编排层和部署服务组成，通过"思考-行动-观察"循环实现目标。文章详述了5个层级的智能体系统、生产级构建考量、多智能体协作模式、部署运维策略及安全治理，为开发者提供了从概念到生产级系统的完整框架。

近日谷歌的一篇《Introduction to Agents》广为流传，这份白皮书是 Google 关于 AI 智能体（AI Agents）的综合性指南，旨在为开发者、架构师和产品负责人提供一个从概念原型到生产级系统的构建框架。它系统性地阐述了 AI 智能体的定义、架构、分类、构建原则、部署运维及安全治理。

一、核心思想：从预测式 AI 到自主问题解决系统

AI 正在经历一场范式转变：从专注于被动、离散任务（如问答、翻译）的预测式 AI，转向能够自主解决问题和执行任务的智能体。智能体不是一个静态工作流中的模型，而是一个完整的应用程序，它结合了语言模型的推理能力和工具的实践能力，通过“思考-行动-观察”的循环自主实现目标。

二、智能体的核心定义与架构

一个 AI 智能体被定义为模型（Model）、工具（Tools）、编排层（Orchestration Layer）和运行时服务（Deployment） 的组合，利用语言模型循环完成任务。

• 模型（“大脑”）：核心推理引擎，处理信息、评估选项并做出决策。模型的选择（通用、微调、多模态）决定了智能体的认知能力。
• 工具（“双手”）：连接智能体推理与外部世界的机制，使其能够检索实时信息（如通过 RAG、搜索 API）和执行动作（如调用 API、运行代码、人机交互 HITL）。
• 编排层（“神经系统”）：管理智能体操作循环的“操作系统”。它负责规划、记忆（状态管理）和执行推理策略（如思维链 Chain-of-Thought、ReAct），决定何时思考、何时使用工具。
• 部署与服务（“身体与双腿”）：使智能体成为可靠、可访问的服务，涉及安全可扩展的服务器托管、监控、日志和管理服务集成。

三、智能体的问题解决流程（5 步循环）

智能体通过一个持续的、循环的“思考-行动-观察”过程来运作：

1. 获取任务（Get the Mission）：接收一个高层级目标。
2. 扫描场景（Scan the Scene）：感知环境，收集上下文（用户请求、记忆、可用工具）。
3. 思考推演（Think It Through）：模型分析任务与场景，制定分步计划。
4. 采取行动（Take Action）：编排层执行计划的第一步，调用相应工具。
5. 观察与迭代（Observe and Iterate）：观察行动结果，将新信息加入上下文/记忆，然后循环回第 3 步，直到任务完成。

四、智能体系统的能力分类（5 个层级）

白皮书中提出了一个从简单到复杂的智能体分类法：

Level 0：核心推理系统：孤立的语言模型，仅依赖预训练知识，无工具或实时感知。

Level 1：连接型问题解决者：基础智能体，通过工具（如搜索 API、RAG）连接外部世界，获取实时信息以完成任务。

Level 2：战略型问题解决者：具备上下文工程能力，能主动规划复杂的多步骤目标，并管理每一步的相关信息。

Level 3：协作型多智能体系统：采用“专家团队”模式，一个“项目经理”智能体将复杂任务分解，并委托给多个 specialized agents（如研究、营销、开发智能体）协作完成。

Level 4：自进化系统：最高层级，系统能识别自身能力缺口，并动态创建新工具或新智能体来填补，实现自主能力扩展。

五、构建生产级智能体的关键考量

模型选择：

不应只看基准分数，而应根据具体业务问题（如代码生成、文档处理）测试模型在推理和工具使用上的实际表现，并权衡质量、速度和成本。可采用“专家团队”策略，用大模型处理复杂规划，用小模型处理高吞吐量简单任务。

工具集成：

• 信息检索：通过 RAG、NL2SQL 等工具获取实时、事实信息，减少幻觉。
• 执行动作：通过 API、代码执行等工具改变世界，成为自主执行者。
• 函数调用：依赖 OpenAPI、MCP 等标准实现可靠的工具连接与调用。

编排层设计：

自主性谱系：在确定性工作流（LM 作为工具）和完全自主（LM 驱动）之间做选择。

实现方式：无代码构建器（快速原型） vs. 代码优先框架（如 Google ADK，深度控制）。

生产级框架： 需具备开放性（防供应商锁定）、精确控制（混合确定性规则）和可观测性（详细追踪和日志）。

指令与上下文：通过系统提示（领域知识、角色设定）指导智能体；通过短期记忆（会话历史）和长期记忆（RAG 系统）管理上下文。

六、多智能体系统与设计模式

对于复杂任务，应采用“专家团队”而非“超级智能体”模式。关键设计模式包括：

• 协调者模式：一个“管理者”智能体分析请求，将子任务路由给专家智能体并汇总结果。
• 顺序模式：线性工作流，一个智能体的输出是下一个的输入。
• 迭代精炼模式：“生成器”智能体创建内容，“评审者”智能体评估质量，形成反馈循环。
• 人在回路模式：在高风险任务中引入人工确认环节。

七、部署、运维与安全

部署与服务：

智能体作为软件，可部署在专用平台（如 Vertex AI Agent Engine）或标准运行时（如 Cloud Run, GKE）。需要管理会话历史、内存持久化、日志和安全合规。

图：Vertex AI 代理构建器

智能体运维：

图：DevOps、MLOps 和 GenAIOps 之间的关系

针对生成式 AI 的随机性，需要新的运维哲学（Agent Ops）。

• 度量重要指标：定义与业务价值相关的 KPI（如目标完成率、用户满意度、成本）。
• 使用 LM 作为评判员：用强大的模型根据预设标准自动评估智能体输出质量。
• 基于指标的开发：通过自动化评估数据集对比新旧版本，作为部署的“通行/不通行”依据。
• 使用 OpenTelemetry 追踪调试：记录完整的执行轨迹（提示、推理、工具调用、结果），以回答“为什么出错”。
• 珍视人工反馈：将用户反馈转化为新的测试用例，持续改进系统。

安全与治理：

• 单智能体安全：采用深度防御策略，结合确定性防护栏（硬编码规则）和基于推理的防御（使用“守卫模型”进行风险审查）。
• 智能体身份：智能体是新的安全主体，需要独立的、可验证的身份（如 SPIFFE），并授予最小权限。
• 策略约束访问：对智能体、工具、上下文共享等应用最小权限原则。
• 企业级治理与控制平面：为应对“智能体蔓延”，需要建立中央网关（控制平面）和注册中心，对所有智能体交互进行认证、授权、监控和策略执行，实现集中化治理。

八、智能体的进化与学习

智能体需能适应动态环境，避免“老化”。

学习来源包括：

• 运行时经验：从会话日志、追踪、记忆和 HITL 反馈中学习。
• 外部信号：从更新的政策、法规等文档中学习。

学习方式包括：

• 增强上下文工程：优化提示、示例和记忆检索。
• 工具优化与创建：识别能力缺口并创建或修改工具。

更高级的模式是智能体健身房，这是一个离线的、模拟的优化平台，可以让智能体在非生产环境中进行“试错”学习，并利用合成数据生成器和领域专家咨询进行压力测试和优化。

九、高级智能体示例

• Google Co-Scientist：作为虚拟研究协作者的多智能体系统，能生成和评估科学假设。它包含生成、反思、进化、排名等多个specialized agents，在“监督者”智能体的协调下，通过模拟科学辩论和锦标赛进行迭代改进。

  图：科学家助手系统

图：多智能体工作流

• AlphaEvolve Agent：用于发现和优化数学与计算机科学算法的智能体。它结合了 Gemini 模型的代码生成能力和自动评估系统，采用进化过程（生成、评估、选择最优作为下一代的灵感），在人类专家的指导下（定义问题、评估标准）实现算法的持续自主改进。

图：Alpha Evolve系统设计

十、结论

生成式 AI 智能体标志着 AI 向自主问题解决伙伴的转变。成功的关键在于采用严谨的工程方法，构建一个集成了强大推理模型、可靠工具和健壮编排层的系统，并通过全面的运维、安全和治理实践来管理其不可预测性。文档提供的框架是驾驭这一新软件前沿、构建真正协作、有能力且可适应团队新成员的蓝图。

​最后

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