摘要

谷歌白皮书探讨了 AI Agent智能体，这是一种超越传统模型的新型自主系统。它们通过推理、规划和行动实现目标，为企业提供显著的效率和生产力提升，但同时需要慎重规划以应对潜在风险。

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核心要点

1.AI智能体与传统模型的区别

  AI智能体不仅仅是更智能的模型，它能与外部系统交互，从实时数据中学习，并执行多步骤任务，而传统语言模型无法实现这些功能。

2.决策核心：认知架构  

  赋能 AI 代理的决策机制是一个被称为“编排层”的认知架构，它使代理能够适应变化并有效应对不确定性。

3.扩展工具的使用

  借助 API、扩展程序和数据存储工具，AI 代理的能力被延伸到训练数据之外，使其能够与外部世界互动。

4.增强检索生成 (RAG)

  通过在真实数据基础上生成响应，RAG 方法显著提高了系统的准确性与可靠性。

5.企业级解决方案  

  谷歌通过 LangChain 和 Vertex AI 提供快速部署工具，降低开发难度并加速代理系统的应用。

6.广泛采用的挑战

  要广泛应用 AI 代理，企业需在提升效率与规避潜在风险之间仔细权衡，例如对自动化的过度依赖或伦理问题。

7.竞争优势的关键

  企业需要投入资源充分理解和实施 AI 代理，以确保在竞争中占据领先地位。

正文

一份名为“agent”的新 Google 白皮书设想了人工智能在业务中发挥更积极和独立作用的未来。这份 42 页的文件于 9 月发布，没有大张旗鼓，现在在 X.com（前身为 Twitter）和 LinkedIn 上引起了关注。

它引入了 AI Agent的概念（https://venturebeat.com/ai/2025-playbook-for-enterprise-ai-success-from-agents-to-evals/），即旨在通过推理、规划和采取行动来实现特定目标而超越当今 AI 模型的软件系统。与仅根据预先存在的训练数据生成响应的传统 AI 系统不同，AI 代理可以与外部系统交互、做出决策并自行完成复杂的任务。

“代理是自主的，可以独立于人工干预而行动，”白皮书解释说，并将它们描述为结合了推理、逻辑和实时数据访问的系统。这些代理背后的想法雄心勃勃：它们可以帮助企业自动化任务、解决问题并做出曾经完全由人类处理的决策。

该论文的作者 Julia Wiesinger、Patrick Marlow 和 Vladimir Vuskovic 详细介绍了 AI 代理的工作原理以及它们需要什么才能发挥作用。但更广泛的影响同样重要。AI 代理不仅仅是对现有技术的升级;它们代表了组织运营、竞争和创新方式的转变。采用这些系统的企业可能会看到效率和生产力的巨大提高，而那些犹豫不决的企业可能会发现自己难以跟上。

以下是 Google 白皮书中最重要的五个见解，以及它们对 AI 在商业领域的未来可能意味着什么。

1. AI 代理不仅仅是更智能的模型

Google 认为 AI 代理代表了与传统语言模型的根本背离。虽然像 GPT-4o 或 Google 的 Gemini 这样的模型擅长生成单轮响应，但它们仅限于从训练数据中学到的知识。相比之下，AI 代理旨在与外部系统交互、从实时数据中学习并执行多步骤任务。

“[传统模型中的] 知识仅限于其训练数据中可用的内容，”该论文指出。“代理通过工具与外部系统连接来扩展这些知识。”

这种差异不仅仅是理论上的。想象一个传统的语言模型，其任务是推荐旅行路线。它可能会根据常识提出想法，但缺乏预订航班、查看酒店可用性或根据用户反馈调整其建议的能力。然而，AI 代理可以完成所有这些工作，将实时信息与自主决策相结合。

这种转变将座席定位为一种能够处理复杂工作流程的新型数字工作者。对于企业来说，这可能意味着自动执行以前需要多个人工角色的任务。通过整合推理和执行，代理可以成为从物流到客户服务等行业不可或缺的一部分。

AI 代理功能的核心是其认知架构，Google 将其描述为推理、规划和决策的框架。这种架构称为编排层，允许代理按周期处理信息，合并新数据以优化其操作和决策。

Google 将此过程比作厨师在繁忙的厨房中准备饭菜。厨师收集食材，考虑客户的喜好，并根据反馈或食材供应情况根据需要调整食谱。同样，AI 代理会收集数据，推断其后续步骤并调整其操作以实现特定目标。

编排层依靠高级推理技术来指导决策。推理和行动 （ReAct）、思维链 （CoT） 和思维(ToT)树等框架为分解复杂任务提供了结构化方法。例如，ReAct 使代理能够实时结合推理和操作，而 ToT 允许它同时探索多种可能的解决方案。

这些技术使代理能够做出不仅是被动的，而且是主动的决策。根据该论文，这使它们具有很强的适应性，并且能够以传统模型无法做到的方式管理不确定性和复杂性。对于企业来说，这意味着代理可以承担诸如解决供应链问题或分析财务数据等任务，并具有一定程度的自主性，从而减少对持续人工监督的需求。

3. 工具将座席的范围扩展到训练数据之外

传统的 AI 模型通常被描述为 “静态知识库”，仅限于它们接受训练的内容。另一方面，AI 代理可以通过工具访问实时信息并与外部系统交互。此功能使它们在实际应用中非常实用。

“工具弥合了代理的内部能力和外部世界之间的差距，”该论文解释说。这些工具包括 API、扩展和数据存储，允许代理获取信息、执行操作和检索随时间变化的知识。

例如，负责规划商务旅行的代理可以使用 API 扩展来检查航班时刻表，使用 Data Store 来检索旅行政策，并使用映射工具来查找附近的酒店。这种与外部系统动态交互的能力将代理从静态响应者转变为业务流程的积极参与者。

Google 还强调了这些工具的灵活性。例如，Functions 允许开发人员将某些任务卸载到客户端系统，使企业能够更好地控制代理如何访问敏感数据或执行特定操作。这种灵活性对于合规性和安全性至关重要的金融和医疗保健等行业来说可能至关重要。

AI 代理设计最有前途的进步之一是检索增强生成 （RAG） 的集成。该技术允许代理在训练数据不足时查询外部数据源，例如矢量数据库或结构化文档。

“数据存储通过提供对更多动态和最新信息的访问来解决 [静态模型] 的局限性，”该论文解释说，并描述了代理如何实时检索相关数据，以事实信息为基础他们的响应。

基于 RAG 的代理在信息快速变化的领域特别有价值。例如，在金融领域，代理人可以在提出投资建议之前提取实时市场数据。在医疗保健领域，它可以检索最新研究以提供诊断建议。

这种方法还解决了 AI 中的一个长期问题：幻觉，或生成不正确或捏造的信息。通过将他们的响应基于真实世界的数据，代理可以提高准确性和可靠性，使其更适合高风险应用程序。

虽然该白皮书包含丰富的技术细节，但它也为希望实施 AI 代理的企业提供了实用指导。Google 重点介绍了两个关键平台：LangChain（用于代理开发的开源框架）和 Vertex AI（用于大规模部署代理的托管平台）。

LangChain 允许开发人员将推理步骤和工具调用链接在一起，从而简化了构建代理的过程。同时，Vertex AI 提供测试、调试和性能评估等功能，从而更轻松地部署生产级代理。

“Vertex AI 允许开发人员专注于构建和完善他们的代理，而基础设施、部署和维护的复杂性则由平台本身管理，”该论文指出。

这些工具可以降低想要尝试 AI 代理但缺乏广泛技术专业知识的企业的进入门槛。然而，它们也引发了人们对广泛采用代理的长期后果的质疑。随着这些系统变得更强大，企业将需要考虑如何平衡效率提升与潜在风险，例如过度依赖自动化或对决策透明度的道德担忧。

这一切意味着什么

Google 的 AI 代理白皮书对 AI 的发展方向提出了详细而雄心勃勃的愿景。对于企业来说，信息很明确：AI 代理不仅仅是一个理论概念，它们还是可以重塑企业运营方式的实用工具。

然而，这种转变不会在一夜之间发生。部署 AI 代理需要仔细规划、实验并愿意重新思考传统工作流程。正如该论文所指出的，“由于支撑其架构的基础模型的生成性质，没有两个代理是相同的。

目前，AI 代理既代表着机遇，也代表着挑战。投资于了解和实施这项技术的企业将获得显着优势。那些等待的人可能会发现自己在一个智能、自主系统越来越多地发挥作用的世界中迎头赶上。