谷歌AI Agents技术深度剖析：应用、优势与未来趋势！-优快云博客

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一、引言

在复杂的现实世界中，人类常常借助各种工具来完成任务，从传统的书籍查阅到现代的搜索引擎和专业软件。同样，生成式 AI 模型也在不断进化，试图通过利用工具获取实时信息和执行实际行动，以突破自身局限。这就引出了 AI Agent 的概念，它是一种创新的程序架构，将推理、逻辑与外部信息访问能力整合到生成式 AI 模型中，极大地拓展了模型的应用边界。本文将深入探讨 AI Agent 的各个方面，为读者揭示其背后的技术原理和应用潜力。

二、什么是 Agent

从根本上讲，生成式 AI Agent 是一种具有自主目标导向的应用程序。它能够自主地观察周围环境，并利用其配备的工具采取行动以实现预定目标。与传统模型不同，Agent 具有较高的自主性，在给定明确目标后，能够在无需持续人类干预的情况下独立运作。即使没有人类提供的详细指令，它也能凭借自身的推理能力，规划一系列步骤来逐步实现最终目标，展现出主动探索和解决问题的能力。

三、Agent核心组件详解

Agent 的行为、决策和行动由三个核心组件构成的认知架构所驱动，分别是模型、工具和编排层。这三个组件相互协作、紧密配合，共同决定了 Agent 的功能和表现。模型作为核心决策单元，负责处理信息和生成推理结果；工具则充当 Agent 与外部世界交互的桥梁，使其能够获取和处理外部数据；编排层负责协调模型和工具之间的工作流程，管理信息的输入、推理过程和行动决策，确保 Agent 能够高效地实现目标。

（一）模型（Model）

在 Agent 体系中，模型通常是指语言模型（LM），它是整个系统的决策中枢。这些语言模型可以是单一的或多个的，规模大小各异，并且能够遵循基于指令的推理和逻辑框架，如 ReAct、Chain-of-Thought 或 Tree-of-Thoughts 等。根据不同的应用需求，模型可以是通用型的，适用于广泛的任务场景；也可以是多模态的，能够处理多种类型的数据；还可以针对特定的 Agent 架构进行微调，以提高在特定领域的性能表现。为了在实际生产环境中获得最佳效果，选择与目标应用高度适配的模型至关重要，理想情况下，该模型应在与 Agent 所使用工具相关的数据上进行过训练，这样才能更好地理解和处理工具所涉及的信息。虽然模型在训练过程中通常不会针对特定 Agent 的配置（如工具选择和编排推理设置）进行专门训练，但可以通过向其提供展示 Agent 能力的示例数据来进一步优化其在 Agent 任务中的表现。这些示例涵盖了 Agent 在各种实际情境下使用工具和进行推理的具体案例，帮助模型学习如何在 Agent 架构中有效地发挥作用。

（二）工具（Tools）

尽管基础模型在文本和图像生成等方面表现出色，但它们与外部世界的交互能力相对薄弱。工具的出现弥补了这一关键缺陷，成为 Agent 连接内部能力与外部世界的关键纽带，极大地拓展了 Agent 的行动可能性。工具的形式丰富多样，复杂度也各不相同，但大多数都与常见的网络 API 方法（如 GET、POST、PATCH 和 DELETE）相兼容。例如，Agent 可以利用工具在数据库中更新客户信息，或者获取天气数据以优化旅行推荐。通过工具，Agent 能够访问和处理真实世界的信息，从而支持更高级的应用系统，如检索增强生成（RAG），显著提升了 Agent 的能力，使其超越了基础模型的局限。

（三）编排层（Orchestration layer）

编排层是 Agent 运行的核心控制机制，它管理着一个循环过程，决定了 Agent如何接收信息、进行内部推理以及基于推理结果采取下一步行动。在这个循环中，Agent 不断地摄取新信息，运用自身的推理能力进行分析和决策，然后根据决策结果执行相应的行动，这个过程会持续进行，直到 Agent 实现目标或达到预定的停止条件。编排层的复杂程度因 Agent 的任务性质和应用场景而异，简单的任务可能只涉及基本的计算和直接的决策规则，而复杂的任务则可能需要运用链式逻辑、额外的机器学习算法或其他概率推理技术。在后续的认知架构部分，我们将详细探讨编排层的具体实现方式和技术细节。

（四）Agent与模型的对比分析

对比维度	模型	Agent
知识来源	其知识储备完全依赖于训练数据，无法获取训练数据之外的实时信息	通过工具与外部系统建立连接，能够动态地获取最新的外部信息，从而极大地扩展了知识范围
推理模式	基于用户的单次查询进行简单的推理和预测，通常不具备管理会话历史或维持连续上下文的能力，每次查询的处理相对独立	能够有效地管理会话历史，支持基于用户多次查询以及在编排层决策过程中积累的信息进行多轮推理和预测，从而实现更连贯、更智能的任务处理
工具支持	在原生架构中没有内置的工具实现机制，需要用户通过巧妙构建提示来引导模型间接利用工具	在架构设计中原生集成了工具使用能力，能够直接、高效地调用各种工具，实现与外部世界的紧密交互
逻辑架构	缺乏原生的逻辑层，用户通常需要以简单问题或借助推理框架（如 CoT、ReAct 等）构建复杂提示来引导模型进行预测	拥有原生的认知架构，能够直接利用推理框架（如 CoT、ReAct 等）或其他预构建的 Agent 框架（如 LangChain）进行逻辑推理和任务规划，提高任务处理的效率和准确性

四、认知架构：Agent 如何运作

（一）类比厨师工作流程

想象一位在繁忙厨房中工作的厨师，其目标是为餐厅顾客烹制美味的菜肴。首先，厨师需要收集各种信息，包括顾客的订单详情、厨房中现有的食材储备以及食材的新鲜度等。然后，根据这些信息进行内部推理，规划出适合的菜品和独特的风味组合，同时考虑食材的搭配和烹饪方法的选择。接下来，厨师开始实际行动，如熟练地切菜、精确地调配香料、恰到好处地煎炒烹炸食材等。在整个烹饪过程中，厨师会根据食材的消耗情况、烹饪过程中的实际效果以及顾客的反馈及时调整计划，不断优化菜品的制作过程，以确保最终菜肴能够满足顾客的口味需求。

（二）Agent 迭代处理机制

与厨师的工作流程类似，Agent 也通过迭代的方式处理信息、做出决策并优化行动。在这个过程中，编排层起着核心的支撑作用，负责维护 Agent 的记忆、状态信息，引导推理和规划过程。目前，在提示工程框架和语言模型任务规划领域，已经涌现出了多种有效的推理技术，其中 ReAct、Chain-of-Thought 和 Tree-of-Thoughts 是比较具有代表性的。

1.ReAct

这是一种强大的提示工程框架，为语言模型提供了一种清晰的思维策略，使其能够针对用户查询进行有效的推理并及时采取行动。无论是在有上下文示例辅助的情况下，还是在没有示例的情况下，ReAct 提示都表现出了优异的性能，在多个性能测试中超越了现有的 SOTA 基线，显著提高了大语言模型（LLM）的人机交互性和可靠性。在实际操作中，当 Agent 采用 ReAct 框架处理用户查询时，会遵循一系列特定的步骤。首先，Agent 接收用户查询信息，随后启动 ReAct 序列，向模型提供详细的提示，要求其生成下一步的 ReAct 步骤及对应的输出结果。这个过程包括明确问题（即来自用户查询的原始输入问题）、展示思考（模型对下一步行动的分析与思考）、确定行动（模型决定采取的具体行动，如选择调用特定工具）、指定行动输入（模型为所选工具提供的输入参数）和记录观察（行动执行后的结果反馈）等环节。这些步骤可能会根据任务的复杂程度和需求重复多次，直到最终得出模型对用户原始查询的准确答案，为用户提供满意的回应。

2.Chain-of-Thought（CoT）

通过引入中间推理步骤，为模型赋予了更强大的推理能力。CoT 包含多种子技术，如自我一致性、主动提示和多模态 CoT 等，每种技术在不同的应用场景中都具有独特的优势和局限性。在实际应用中，CoT 能够引导模型逐步展示其推理过程，使答案的生成更具逻辑性和可解释性，从而提高用户对模型输出的信任度和理解度，在处理复杂问题时表现出较高的应用价值。

3.Tree-of-Thoughts（ToT）

特别适用于探索性或需要战略前瞻的任务场景。它对 Chain-of-Thought 提示进行了进一步的泛化和拓展，允许模型广泛探索多种潜在的思维链，这些思维链作为解决问题的中间步骤，为模型提供了更广阔的搜索空间和更灵活的推理方式。在面对复杂的语言问题时，ToT 能够帮助模型从多个角度进行思考和探索，从而更有可能找到最优的解决方案，提升模型在处理复杂任务时的性能表现。

五、工具：连接外部世界的关键

（一）工具类型

虽然语言模型在信息处理方面具有强大的能力，但它们缺乏直接感知和影响现实世界的能力，这在很大程度上限制了它们在需要与外部系统或数据交互的场景中的应用。为了突破这一限制，工具应运而生，成为连接基础模型与外部世界的桥梁。目前，谷歌模型能够与之交互的主要工具类型包括扩展、函数和数据存储。通过为 Agent 配备这些工具，我们为其开启了一扇通往更广阔应用领域的大门，使其能够更好地理解用户意图并采取有效的行动。

（二）扩展（Extensions）

1.作用与原理

扩展的主要作用是在 API 和 Agent 之间建立一种标准化的连接方式，使得 Agent 能够无缝地调用各种 APIs，而无需关注其底层的具体实现细节。例如，在构建一个旨在帮助用户预订航班的 Agent 时，如果我们希望使用 Google Flights API 来获取航班信息，扩展就可以发挥关键作用。传统的方法可能需要编写大量的自定义代码来处理用户查询、解析相关信息并进行 API 调用，但这种方法存在诸多弊端，如代码复杂、难以维护，并且在面对一些特殊情况（如用户提供的信息不完整）时容易出错。而扩展则通过提供一系列示例，向 Agent 详细说明如何使用 API 端点以及所需的参数信息，使得 Agent 在运行时能够根据模型和这些示例，智能地选择合适的扩展来处理用户查询，大大提高了 API 调用的效率和准确性。

2.优势与应用示例

扩展的一个显著优势是其内置的示例类型，这些示例为 Agent 提供了动态选择最合适扩展的依据，使其能够更好地适应不同的任务需求和用户查询。例如，在 Gemini 应用中，用户可以通过简单的设置启用扩展功能，然后就可以方便地使用各种扩展来完成任务。比如，用户可以启用 Google Flights 扩展，然后向 Gemini 提出“Show me flights from Austin to Zurich leaving next Friday.”的查询，Agent 就能够利用该扩展准确地调用 Google Flights API，获取并返回相关的航班信息，展示了扩展在实际应用中的便捷性和有效性。

（三）函数（Functions）

1.与软件工程函数的相似性

在 Agent 架构中，函数与软件工程中的函数概念具有相似之处，它们都是完成特定任务的独立代码模块。在软件工程中，开发者会根据不同的功能需求编写多个函数，并明确规定何时调用哪个函数以及函数所需的输入和输出参数。同样，在 Agent 体系中，模型会根据函数的规范说明，决定何时调用函数以及传递何种参数。

2.工作方式与优势

与扩展不同的是，函数的执行过程在客户端完成，而不是在 Agent 端。以航班查询为例，当用户提出查询需求时，模型会输出对应的函数及参数，客户端接收到这些信息后，负责执行实际的 API 调用操作。这种分工方式为开发者提供了更精细的控制能力，适用于多种复杂场景。例如，当 API 调用需要在应用栈的其他特定层进行，或者存在安全或认证限制导致 Agent 无法直接调用 API，以及受时间或操作顺序约束、需要在客户端对 API 响应进行额外数据转换处理，或者开发者希望在不部署额外 API 端点基础设施的情况下迭代 Agent 开发时，函数调用机制都能发挥重要作用，满足开发者的多样化需求。

（四）数据存储（Data stores）

1.解决的问题与原理

语言模型就像一个静态的知识宝库，其知识范围通常局限于初始训练数据，无法及时获取和更新现实世界中不断变化的知识。数据存储的出现就是为了解决这一问题，它为 Agent 提供了访问动态、实时信息的通道，确保 Agent 的响应始终基于最新、最相关的事实依据。在实际应用中，开发者可以将电子表格、PDF 等格式的少量数据通过数据存储提供给 Agent。数据存储会将传入的文档转换为向量数据库嵌入，Agent 能够利用这些嵌入数据提取所需信息，以补充其行动或响应内容。

2.在 RAG 中的应用

在检索增强生成（RAG）应用中，数据存储得到了广泛应用。通过与模型的协同工作，数据存储能够扩展模型的知识边界，使 Agent 能够处理超出其初始训练范围的任务。例如，在一个旅游信息查询的场景中，Agent 可以利用数据存储访问各种旅游网站的内容、相关的结构化数据（如酒店预订信息、景点介绍等）以及非结构化数据（如游客的评论和游记等），从而为用户提供更全面、准确的旅游建议和信息。

（五）工具总结与对比

工具类型	执行位置	适用场景
扩展（Extensions）	Agent 侧执行	开发者希望 Agent 直接控制 API 端点交互，尤其是在利用原生预构建扩展（如 Vertex Search、Code Interpreter 等）进行多跳规划和 API 调用时非常有用，即下一个 Agent 行动依赖于前一个行动或 API 调用的输出
函数调用（Function Calling）	客户端执行	适用于存在安全或认证限制，导致 Agent 无法直接调用 API 的情况；或者 API 调用受时间或操作顺序约束（如批量操作、人工审核环节等），无法实时进行；或者需要在客户端对 API 响应进行额外数据转换，而 Agent 无法完成；或者开发者希望在不部署额外 API 端点基础设施的情况下迭代 Agent 开发
数据存储（Data stores）	Agent 侧执行	主要用于实现检索增强生成（RAG），使 Agent 能够访问各种类型的数据，如预索引的网站内容、PDF、Word Docs、CSV、电子表格等结构化数据，以及 HTML、TXT 等非结构化数据

六、增强模型效果的策略与方法

使用模型的关键在于它们在生成输出时选择正确工具的能力，尤其是在生产环境中大规模使用工具时。虽然通用训练有助于模型培养这一技能，但现实场景往往需要超出训练数据的知识。可以将其想象成基础烹饪技能与精通特定菜系之间的区别。两者都需要基础的烹饪知识，但后者要求有针对性的学习，以获得更精细的结果。

（一）上下文学习（In-context learning）

在推理阶段，为通用模型提供丰富的提示信息、相关工具以及少量示例数据，使其能够在处理特定任务的过程中即时学习如何以及何时使用工具。这种学习方式类似于厨师在面对一份特定食谱、少量关键食材和一些示例菜肴时，凭借自身已有的一般烹饪知识，迅速掌握新菜品的制作方法。它具有较强的灵活性和即时性，能够在一定程度上帮助模型快速适应新的任务需求。然而，这种学习方式也存在一定的局限性，在面对较为复杂的任务时，可能需要更多的示例数据来支持模型的学习和决策过程，以确保模型能够生成准确、可靠的结果。

（二）基于检索的上下文学习（Retrieval-based in-context learning）

该技术通过从外部存储（如 Vertex AI 扩展中的示例存储或基于数据存储的 RAG 架构）中检索相关信息、工具和示例，动态地填充模型提示。这就好比厨师在一个设备齐全、食材丰富的厨房中工作，能够随时从充足的食材库和大量的食谱中获取所需资源，从而更好地满足顾客的特定需求，提高菜品的质量和适应性。这种学习方式能够充分利用外部存储中的大量信息，有效增强模型在不同任务场景中的表现能力。但它也对外部存储的质量和检索效率提出了较高的要求，若外部存储中的信息不准确、不完整或检索过程过于缓慢，可能会影响模型的性能和学习效果。

（三）微调学习（Fine-tuning based learning）

在推理前，使用包含大量特定示例的数据集对模型进行全面训练，使模型提前熟悉在各种特定情况下如何应用特定工具。如同厨师经过专业的烹饪课程系统学习特定菜系的制作方法后，在面对相应菜品制作时能够更加得心应手、游刃有余。微调学习能够使模型在特定领域或任务中表现出卓越的性能，显著提高模型的准确性和可靠性。然而，这种学习方式需要大量的标注数据和强大的计算资源支持，并且在训练过程中可能存在过拟合的风险，即模型在训练数据上表现良好，但在实际应用中的泛化能力可能受到限制。

在实际应用中，开发者通常会根据具体的任务需求、数据资源状况以及计算能力等因素，综合选择和灵活运用这些学习策略，以充分发挥模型的潜力，实现 Agent 性能的最大化提升。例如，对于一些简单的、即时性较强的任务，可能会优先选择上下文学习；对于需要大量历史数据支持且对准确性要求较高的任务，微调学习可能更为合适；而在数据资源丰富但计算资源有限的情况下，基于检索的上下文学习则可能是一种较为理想的选择。

七、Agent 开发实践：LangChain 快速入门与 Vertex AI 应用

（一）LangChain 快速入门

借助 LangChain 和 LangGraph 库，开发者可以便捷地构建简单的 Agent 原型。以 gemini-1.5-flash-001 模型为例，结合 SerpAPI（用于 Google Search）和 Google Places API 等工具，可实现回答多阶段用户查询的功能。在实际代码实现过程中，开发者首先需要定义搜索和地点查询等工具函数，明确其功能和调用方式。例如，通过以下代码定义搜索工具函数：

@tooldef search(query: str):   """Use the SerpAPI to run a Google Search."""   search = SerpAPIWrapper()  return search.run(query)

以及地点查询工具函数：

@tooldef places(query: str):  """Use the Google Places API to run a Google Places Query."""  places = GooglePlacesTool()  return places.run(query)

然后，实例化模型并将定义好的工具传递给它，如下所示：

model = ChatVertexAI(model="gemini-1.5-flash-001")tools = [search, places]

最后，输入用户查询，如询问“Who did the Texas Longhorns play in football last week? What is the address of the other team's stadium?”，Agent 能够通过调用相应工具获取信息并给出准确回答。在执行过程中，Agent 会根据用户查询的内容，判断需要调用的工具，并将工具的执行结果进行整合和处理，最终生成回答反馈给用户。这一过程展示了基于这些库构建 Agent 的基本流程和组件协同工作的方式，为开发者提供了一个简单易懂的入门示例，帮助开发者快速了解和掌握 Agent 开发的基本原理和方法。

（二）Vertex AI 平台的生产应用

谷歌的 Vertex AI 平台为开发者提供了一个强大的全托管环境，专门用于构建和部署生产级别的 Agent 应用。在这个平台上，开发者可以通过自然语言界面方便快捷地定义 Agent 的关键要素，包括明确的目标、详细的任务指令、适用的工具、负责特定任务的子 Agent 以及丰富的示例等，从而轻松构建出符合实际需求的系统行为。同时，平台还配备了一系列全面的开发工具，涵盖测试、评估、性能测量、调试等多个方面，能够有效提高开发的 Agent 的整体质量。例如，开发者可以利用平台提供的功能构建一个包含多种组件的 Agent 架构，如使用 Vertex Agent Builder 进行基础架构构建、通过 Vertex Extensions 和 Vertex Function Calling 实现工具的高效调用、借助 Vertex Example Store 进行示例的有效管理等，这些组件相互协作、紧密配合，为生产应用提供了坚实的支持，大大简化了开发和部署的流程，降低了开发成本和难度，使开发者能够专注于 Agent 功能的创新和优化，提高应用的实际价值。

八、总结与展望

本文对生成式 AI Agent 进行了全面而深入的探讨，涵盖了其基础构建块、架构组成、实现方式以及应用实践等多个方面。Agent 通过有效利用工具，成功突破了语言模型的固有局限，具备了自主规划和执行复杂任务的能力。其核心的编排层和多种先进的推理技术为任务处理提供了有力的支撑，而扩展、函数和数据存储等工具则成为其与外部世界交互的关键桥梁。

展望未来，随着工具的不断发展和完善，以及推理能力的持续提升，Agent 将在解决复杂问题方面发挥更加重要的作用。特别是“Agent 链”的发展趋势，即将不同领域的专业 Agent 进行有机组合，有望形成强大的“专家混合体”，在各个行业和领域展现出巨大的应用潜力，为解决现实世界的复杂问题带来新的突破和机遇。然而，构建复杂的 Agent 架构并非一蹴而就，需要开发者不断进行迭代和实验，根据具体的业务需求和应用场景，灵活选择和优化组件，以充分发挥 Agent 的潜力，实现其在实际应用中的价值最大化，推动 AI 技术在各领域的广泛应用和深度发展。在这一过程中，我们也需要关注和解决可能出现的技术挑战和伦理问题，确保 AI Agent 技术的健康、可持续发展。

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