彻底颠覆！Google捅破天：别再写代码了！Agent开发者才是未来，职业重构已经开始！

原创于 2025-12-22 13:48:04 发布 · 543 阅读

21 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#重构

一、一个价值百万美元的比喻

Google刚刚做了一件事：用54页文档，宣告了"程序员"这个职业的终结。

别误会，我不是说程序员要失业。我是说，"程序员"这个定义本身正在被重写。

他们在白皮书里用了一个比喻，简单到可怕：

"传统开发者是砌砖工（bricklayer），精确摆放每一块砖。

Agent开发者是导演（director）——你布置场景，选择演员，提供背景，然后引导这个自主的’演员’完成表演。"

如果你做过软件产品，你会瞬间明白这个比喻的分量。

这不是"工作方式的优化"，这是工作本质的改变。

更可怕的是：这个改变，现在就在发生。

二、第一部分：什么是Agent？Google的正式定义

一句话定义

白皮书用最简单的语言定义Agent：

“在循环中使用语言模型，配合工具来完成目标。”

（LM in a loop with tools to accomplish a goal）

翻译成人话：Agent不是"更强大的ChatGPT"，而是能自己思考、自己行动、自己调整的完整应用程序。

四个核心组件

Google把Agent拆解成四个部分：

1. Model（大脑）

• 核心推理引擎，负责"思考"
• 可以是通用模型（如Gemini 2.5 Pro）或专用模型（如Gemini 2.5 Flash）
• 关键能力：推理 + 工具使用

2. Tools（双手）

• 连接现实世界的机制
• 包括：API调用、数据库查询、代码执行、搜索引擎…
• 让Agent能"做事"而不只是"说话"

3. Orchestration Layer（神经系统）

• 管理Agent的运行循环
• 负责：规划、记忆管理、工具调用决策
• 核心技术：ReAct（推理+行动）、Chain-of-Thought（思维链）

4. Deployment（身体）

• 将Agent部署为可访问的服务
• 包括：服务器托管、监控、日志、安全控制
• 产品化的关键步骤

第二部分：Agent如何工作？5步循环揭秘

原文用一个客服场景完美展示了Agent的工作原理：

用户问：“我的订单#12345在哪里？”

传统系统会怎么做？

• 匹配关键词"订单" → 返回FAQ链接 → 用户自己去查

Agent会怎么做？5步循环启动：

Step 1: Get the Mission（接受任务）

• 任务：查询订单#12345的物流状态

Step 2: Scan the Scene（扫描环境）

• 检查可用资源：我能访问订单数据库吗？我能调用物流API吗？
• 检查记忆：用户之前有过类似咨询吗？

Step 3: Think It Through（规划行动）

Agent内部推理：

"要回答这个问题，我需要：1. 先从订单数据库找到订单#12345，确认它存在2. 提取订单中的物流追踪号（比如ZYX987）3. 用追踪号查询物流商的实时状态4. 把信息整合成清晰的回复"

Step 4: Take Action（执行第一步）

• 调用工具：find_order("12345")
• 获得结果：订单存在，物流追踪号是ZYX987

Step 5: Observe and Iterate（观察并继续）

• 观察：第一步完成，获得了追踪号
• 循环回到Step 3：现在执行计划的第二步
• 调用工具：get_shipping_status("ZYX987")
• 获得结果：“正在配送中”
• 再次循环到Step 3：现在执行计划的第三步
• 生成最终回复：“您的订单#12345正在配送中，预计今晚送达。”

关键洞察：Agent不是"一次性回答"，而是持续的思考-行动-观察循环，直到任务完成。

第三部分：Agent能力的5个等级（这是你的产品路线图）

白皮书提供了一个惊人清晰的能力分级框架。如果你是产品负责人，这就是你未来3年的演进路线图。

Level 0: 纯推理系统（还不是Agent）

能力：只能基于训练数据回答问题
例子：“解释棒球规则” ✅ “纽约洋基队昨晚比分？” ❌
为什么不是Agent：没有工具，无法获取实时信息

Level 1: 联网问题解决者

能力：可以使用外部工具获取实时数据
例子：

• 用Google Search查询昨晚比赛结果
• 用数据库API查询订单状态
• 用天气API获取实时天气

技术要点：

• 工具接口：OpenAPI、MCP（Model Context Protocol）
• RAG（检索增强生成）：从知识库查询信息
• NL2SQL：用自然语言查询数据库

商业价值：解决"知识过时"问题

Level 2: 战略问题解决者

能力：可以规划和执行多步骤任务
核心新技能：Context Engineering（上下文工程）

例子：用户说"帮我找一家位于我办公室和客户办公室中间的咖啡店"

Agent的完整规划：

1. Think: 需要先找到中点位置   Act: 调用Maps工具，输入两个地址   Observe: 中点是Millbrae, CA2. Think: 现在需要在Millbrae找咖啡店，用户说"好的"，所以要4星以上   Act: 调用google_places，查询"Millbrae咖啡店 评分≥4"   Observe: 找到2家符合条件的店3. Think: 整合信息给用户   Act: 生成推荐清单

关键点：Agent会自动提炼关键信息（如从上一步结果中提取"Millbrae"作为新查询条件），这就是Context Engineering。

商业价值：自动化完整工作流，不只是单点查询

Level 3: 多Agent协作系统

能力：专业化分工，Agent之间互相调用

比喻：不再是"一个超级员工"，而是"一个专业团队"

例子：产品发布任务

项目经理Agent收到任务："发布Solaris耳机"它不是自己做所有事，而是委派给专业Agent：1. 委派给市场研究Agent：   "分析竞品的降噪耳机定价，明天给我报告"   2. 委派给营销Agent：   "基于产品规格写3版新闻稿"   3. 委派给网页开发Agent：   "根据设计稿生成产品页面HTML"

技术要点：

Agent-to-Agent (A2A) 协议
Agent Card（Agent的"数字名片"，说明自己能做什么）
异步任务架构

设计模式：

Coordinator模式：经理Agent分配任务给专家Agent
Sequential模式：流水线式，上一个Agent的输出是下一个Agent的输入
Iterative Refinement模式：生成Agent创作 + 评论Agent审核，循环改进
Human-in-the-Loop模式：关键决策点等待人类批准

商业价值：自动化端到端业务流程

Level 4: 自我进化系统（最前沿）

能力：Agent能识别自己的能力缺口，自动创建新工具或新Agent

例子：

项目经理Agent发现：我需要监控社交媒体对"Solaris"的讨论，但团队里没有这个能力它的行动：1. Think: 我缺少社交媒体监控能力2. Act: 调用AgentCreator工具3. 输入新任务："创建一个Agent，监控Twitter/微博关于'Solaris耳机'的讨论，做情感分析，每天生成报告"4. Observe: 新的SentimentAnalysisAgent被创建、测试、加入团队

商业意义：Agent团队变成"自我学习的组织"

第四部分：Context Engineering——新时代的核心技能

白皮书最深刻的一句话：

“Agent本质上是一个专注于context window管理的系统。它是不断循环的过程：组装上下文 → 提示模型 → 观察结果 → 重新组装下一步的上下文。”

什么是Context（上下文）？

就是Agent在每一步"思考"时看到的所有信息：

Context =   系统指令（你是谁，你的规则）+ 用户输入（当前任务）+ 短期记忆（本次对话历史）+ 长期记忆（用户偏好，历史任务）+ 权威知识（从RAG检索的文档）+ 可用工具列表（能做什么）+ 工具执行结果（刚才做了什么，结果如何）

为什么Context Engineering是核心能力？

原文举了个例子：

坏的Context管理：把所有信息都塞给Agent

结果：信息过载，Agent注意力分散，答非所问

好的Context管理：精确策展相关信息

第1步：用户问"找咖啡店"Context: [系统指令 + 用户当前输入 + Maps工具]（不包含无关信息）第2步：Maps返回中点位置Context: [系统指令 + 对话历史 + Maps结果 + Places工具]（动态添加新工具，移除已用工具）第3步：Places返回店铺列表Context: [系统指令 + 对话历史 + 最终结果]（移除工具调用细节，聚焦最终输出）

记忆的两种类型

短期记忆（Session Memory）：

存储：当前对话的"工作记忆"
内容：刚才说了什么，做了什么
实现：会话状态、Artifacts、线程

长期记忆（Long-term Memory）：

存储：跨会话的持久化记忆
内容：用户偏好、历史任务、学到的经验
实现：向量数据库 + RAG

实际应用：

用户第1次咨询（3个月前）："我对产品A感兴趣，但预算不够"→ 存入长期记忆用户第2次咨询（今天）："有什么新品推荐？"Agent调用长期记忆："上次您对产品A感兴趣但预算有限。现在A正在打折，符合您的预算了。另外新品B也适合您的使用场景。"

第五部分：Agent Ops——新的运营学科

白皮书用一整节讲述Agent Ops，核心观点：

“Agent Ops是DevOps和MLOps的自然演进，专门应对AI Agent的独特挑战。”

为什么传统测试方法失效？

传统软件测试：

def test_checkout():    result = checkout_function(cart)    assert result == expected_output  # 精确匹配

Agent测试的困境：

def test_agent():    result = agent.respond("帮我找咖啡店")    assert result == ???  # 每次回答可能不同！

Agent的输出是概率性的，不是确定性的。

Agent Ops的5个核心支柱

1. 定义关键指标（像A/B测试一样思考）

不是问"Agent对不对"，而是问"Agent是否创造业务价值"：

技术指标：

任务完成率
工具调用成功率
平均响应延迟

业务指标：

客户满意度（CSAT）
首次解决率（FCR）
每次交互成本
最重要：对收入/留存/转化的影响

2. 用LM作为评判者（LM as Judge）

因为无法精确匹配，所以用另一个AI来评估：

评估Agent设置：- 输入：Agent的回复- 评估标准：  ✓ 是否回答了问题？  ✓ 信息是否准确？  ✓ 是否遵循了指令？  ✓ 语气是否合适？- 输出：质量评分（1-5分）+ 改进建议

3. 构建评估数据集（Golden Dataset）

从真实交互中采样，构建测试用例：

覆盖常见场景
包含边缘情况
包含已知的失败案例

每次修改Agent后，跑完整个数据集，对比新旧版本的评分。

4. OpenTelemetry追踪（Debug的利器）

当Agent出错时，你需要看到它的"思考过程"：

追踪示例：[Step 1] 用户输入: "订单#12345在哪？"[Step 2] Agent推理: "需要查询订单数据库"[Step 3] 工具调用: find_order("12345")[Step 4] 工具返回: {"status": "shipped", "tracking": "ZYX987"}[Step 5] Agent推理: "现在需要查物流状态"[Step 6] 工具调用: get_shipping("ZYX987")[Step 7] 工具返回: ERROR - API超时[Step 8] Agent推理: "无法获取物流信息，告知用户稍后重试"

有了追踪，你能精确知道在哪一步、为什么失败。

5. 人类反馈闭环（最宝贵的数据）

白皮书强调：

“人类反馈不是麻烦，而是最宝贵的资源。”

流程：

用户点击"👎 这个回答没用"
收集反馈，标注问题类型
复现问题场景
将这个场景加入评估数据集
修复问题
确保同类问题不再发生

第六部分：Agent互操作性——下一代协议战争

白皮书花了大篇幅讨论Agent如何与外界交互，这决定了Agent生态的未来。

三种交互模式

1. Agent ↔ 人类

基础交互：

聊天界面（文本输入/输出）
结构化输出（JSON格式，驱动动态UI）

高级交互：

Computer Use：Agent控制用户界面（点击按钮、填表单）
Live Mode：实时语音对话（Gemini Live API）

双向流式传输
支持打断
访问摄像头/麦克风
用例：技术员边修设备边咨询Agent、购物者实时获得穿搭建议

2. Agent ↔ Agent

核心挑战：

发现：我的Agent如何找到其他Agent？
通信：如何确保它们"说同一种语言"？

解决方案：A2A协议（Agent-to-Agent Protocol）

工作原理：

1. 每个Agent发布一个"Agent Card"（JSON文件）：{  "name": "客服支持Agent",  "capabilities": ["查订单", "处理退货", "回答产品问题"],  "endpoint": "https://api.company.com/support-agent",  "authentication": "OAuth2"}2. 其他Agent可以：   - 搜索Agent Card，发现可用Agent   - 查看能力描述，判断是否需要   - 通过标准化端点发送任务请求   3. 任务交互是异步的：   客户端Agent: "请帮我分析这个客户的购买历史"   服务端Agent: "收到，预计需要5分钟" → 持续发送进度更新 → "完成，这是报告"

3. Agent ↔ 金钱（商业交易）

当Agent需要"花钱"时会发生什么？

挑战：

传统网站是为人类设计的（需要点击"购买"按钮）
如果Agent自动点击，出了问题谁负责？

新兴协议：

AP2（Agent Payments Protocol）：

加密签名的"授权书"
证明"这笔交易确实是用户授权的"
创建不可抵赖的审计记录

x402（HTTP 402支付协议）：

用标准HTTP状态码"402 Payment Required"
实现机器对机器的微支付
用途：按使用付费的API访问、数字内容购买

第七部分：安全与治理——信任的基石

白皮书用整章讨论安全，核心观点：

“给Agent权力的同时，必须给它约束。”

单个Agent的安全

核心矛盾：

Agent要有用 → 需要权限（发邮件、查数据、执行操作）
Agent要安全 → 需要限制（防止误操作、数据泄露）

混合防御策略：

第一层：确定性防护栏（硬编码规则）

# 例子：购买限制def approve_purchase(amount):    if amount > 100:        return request_human_approval()  # 强制人工确认    else:        return auto_approve()

第二层：AI驱动的防护（推理防御）

对抗训练：训练模型抵抗提示注入攻击
Guard模型：专门的"安全审查Agent"```plaintext
主Agent提出行动计划→ Guard模型评估："这个计划是否违反安全策略？"→ 如果有风险，拦截并警告

Agent身份：新的IAM挑战

传统系统有两类主体：

人类用户：用OAuth/SSO认证
服务账户：用IAM管理，完全确定性

Agent是第三类主体：

有自主决策能力
代表用户行动（但不是用户本身）
需要独立的权限控制

解决方案：SPIFFE标准

为每个Agent颁发加密验证的"数字身份证"销售Agent身份：- 权限：读写CRM，发送邮件- 限制：不能访问财务数据HR入职Agent身份：- 权限：访问HR系统，创建账户- 限制：不能访问CRM

企业级Agent治理

当企业有几十上百个Agent时，需要中央控制平台：

架构：强制所有Agent流量经过统一网关

网关功能：

认证：“这个Agent是谁？”
授权：“它被允许做这件事吗？”
监控：记录所有交互的日志
策略执行：实时拦截违规操作

中央Registry（Agent注册中心）：

Agent的"企业应用商店"
开发者提交Agent → 安全审查 → 发布
管理员设置：哪些部门可以用哪些Agent
版本管理和生命周期控制

对比：防止Agent sprawl（Agent混乱），就像防止API sprawl一样

第八部分：Agent如何学习和进化

白皮书的前沿部分：Agent不是静态的，它们会自我优化。

学习的数据源

运行时经验：

会话日志
工具调用记录
成功/失败的任务轨迹
最关键：人类反馈（HITL）

外部信号：

新发布的企业政策文档
监管法规更新
其他Agent的评审意见

两种优化路径

路径1：增强Context Engineering

优化系统提示词
改进Few-shot示例
调整RAG检索策略

路径2：工具优化

访问新工具
动态创建新工具（编写Python脚本）
修改现有工具（更新API schema）

实战案例：合规学习Agent

场景：金融行业需要遵守隐私法规（如GDPR）

多Agent工作流：

1. 查询Agent：从数据库获取原始数据2. 报告Agent：生成初稿报告3. 审查Agent：检查是否符合GDPR   - 如果不确定 → 升级给人类专家4. 学习Agent：观察整个过程   - 记录人类专家的修正   - 提炼成新的合规规则   - 更新审查Agent的指令下次生成类似报告时：审查Agent自动应用新规则，减少人工介入

关键：系统通过"批评-反馈-泛化"的循环自主适应政策变化

Agent Gym：终极训练场

超越在线学习，白皮书介绍了"Agent Gym"概念：

特点：

离线训练：不在生产环境，可以大胆试错
模拟环境：合成数据生成器创建各种场景
高级工具：可以使用生产环境没有的资源（最强大的模型、专门的评估Agent）
压力测试：包括对抗性测试（红队攻击）
人类专家咨询：遇到"部落知识"（tribal knowledge）时，连接领域专家

效果：Agent在"健身房"里训练到足够强大，再部署到生产环境

第九部分：前沿案例——真实的Level 4系统

白皮书展示了两个Google内部的高级Agent案例：

案例1：Co-Scientist（AI科研助手）

任务：加速科学发现

工作方式：

研究者定义目标（如"发现新的抗生素分子"）
Co-Scientist生成假设景观（landscape of hypotheses）
评估每个假设
迭代优化

多Agent架构：

主管Agent（Supervisor）：- 制定研究计划- 分配计算资源- 协调专业Agent团队专业Agent团队：- 文献检索Agent- 实验设计Agent- 数据分析Agent- 假设评估Agent

运行模式：

工作时长：数小时甚至数天
持续循环改进
不仅优化假设，还优化"如何生成假设"的元流程

案例2：AlphaEvolve（算法进化Agent）

任务：发现和优化算法

工作方式：

Gemini模型生成候选算法代码
自动评估系统打分
最优代码作为"种子"，启发下一代
进化式迭代

已有成果：

提升Google数据中心效率
发现更快的矩阵乘法算法
解决开放数学问题

人机协作模式：

透明度：

生成的解决方案是可读代码，不是黑盒
人类可以理解逻辑、修改代码

专家引导：

人类定义评估指标
防止Agent利用规则漏洞
引导探索方向

持续优化：

Agent不断改进代码
人类监督进展
确保解决方案既强大又实用

结语：为什么这份白皮书重要？

这不是学术论文，这是Google的生产实践总结。

背后的真实投入：

• Vertex AI Agent Engine（Agent部署平台）
• Agent Development Kit（ADK，开源框架）
• Gemini 2.5系列（专为Agent优化的模型）
• Model Armor（企业级安全服务）

这意味着：Agent不是"未来5年可能实现的技术"，而是今天就可以开始构建的产品。

给不同角色的行动建议

如果你是产品负责人：

现在就开始规划Agent路线图（Level 1 → 2 → 3）
学习Context Engineering，这是新的产品设计语言
重新思考PRD：定义目标和约束，而非每个功能步骤

如果你是CX/客户成功负责人：

从一个简单场景开始试点Agent（如订单查询）
设计HITL流程：什么时候Agent自主，什么时候人工介入
重新定义KPI：从"处理速度"到"客户满意度"

如果你是技术负责人：

建立Agent Ops实践：评估数据集、追踪系统、CI/CD流程
规划安全架构：Agent身份、权限策略、中央治理
选择技术栈：托管平台 vs. 自建（Cloud Run/GKE）

如果你在出海团队：

利用Agent实现24/7多语言支持
设计文化适配的Agent人格（不同地区不同风格）
用Agent降低国际扩张的运营成本

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述