谷歌 Agents 白皮书（中文版）第一部分

已于 2025-01-13 08:32:12 修改
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分类专栏： FastGPT、Dify、多Agent协作部署、使用以及重构 文章标签： Agents AI Agent Multi-Agent 代理 智能体 大模型 谷歌
于 2025-01-11 18:08:18 首次发布
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版权

Agents

作者: Julia Wiesinger, Patrick Marlow and Vladimir Vuskovic

这种推理、逻辑和获取外部信息的组合都与生成式人工智能模型相关，这就引出了代理的概念。

介绍

人类在复杂的模式识别任务中表现出色。然而，在得出结论之前，他们经常依赖书籍、谷歌搜索或计算器等工具来补充知识。就像人类一样，生成式人工智能模型也可以通过训练来使用工具来访问实时信息或对执行现实世界中的行动给出建议。例如&#x

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谷歌 Agents 白皮书（中文版）第二部分
Muti-Agent
01-12 742
关于函数，需要记住的一个关键点是，它们旨在为开发人员提供更多控制，不仅可以控制 API 调用的执行，还可以控制整个应用程序中的整个数据流。在图 9 的示例中，开发人员选择不将 API 信息返回给代理，因为它与代理可能采取的未来操作无关。在此特定情况下，我们将调用 Google Places API 来获取模型提供的城市并查找图像，然后将它们作为格式化的丰富内容返回给我们的用户。为了简化扩展程序的使用，Google 提供了一些开箱即用的扩展程序，这些扩展程序可以快速导入到您的项目中并以最少的配置使用。
谷歌 Agents 白皮书（中文版）第三部分
Muti-Agent
02-27 543
使用自然语言界面，开发人员可以快速定义其代理的关键元素 - 目标、任务指令、工具、用于任务委派的子代理和示例 - 以轻松构建所需的系统行为。我们将使用我们的 gemini-1.5-flash-001 模型和一些简单的工具来回答用户的多阶段查询，如代码片段 8 所示。现在让我们想象一下，我们的厨师在厨房里，厨房里有一个储备充足的食品储藏室（外部数据存储库），里面装满了各种食材和食谱（示例和工具）。然而，通过利用每个基础组件的优势，我们可以创建有影响力的应用程序，扩展语言模型的功能并推动现实世界的价值。
Google智能体（Agent）白皮书详细翻译解读：从架构到实践，Agent技术的进阶之路
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02-14 969
从最基本的形式来看，生成式人工智能智能体可以被定义为一种应用程序，它试图通过观察世界并利用自身可用的工具对世界采取行动来实现目标。智能体是自主的，可以在无需人类干预的情况下行动，特别是在被赋予明确的目标时。智能体在实现目标的过程中也可以采取主动的方式。即使在没有人类明确指令集的情况下，智能体也能够推理出下一步应该采取什么行动来实现最终目标。虽然人工智能中智能体的概念非常普遍且强大，但本白皮书将重点关注在发布时生成式人工智能模型能够构建的特定类型的智能体。
【谷歌发布】40页AI Agent白皮书：简单易懂的智能体认知架构，附下载链接！
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01-09 1895
从最根本的意义上讲，生成式AI Agents（智能体）可以被定义为一种应用程序，它通过观察世界并利用其可支配的工具来采取行动，以实现某个目标。智能体具有自主性，可以独立于人类干预而行动，尤其是在被赋予了它们要实现的适当目标或目的时。智能体在实现目标的方法上也可以采取积极主动的态度。即使在没有人类明确指令的情况下，智能体也可以推理出为实现其最终目标而应采取的下一步行动。虽然AI中的智能体概念相当普遍且强大，但白皮书重点关注的是在发布时生成式AI模型能够构建的特定类型的智能体。
重磅！Google最新AI Agent技术白皮书！
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03-23 1010
宽泛地来说，生成式 AI Agent 可以被定义为一个应用程序， 通过观察周围世界并使用可用的工具来实现其目标。Agent 是有自主能力的（autonomous），只要提供了合适的目标，它们就能独立行动，无需人类干预；即使是模糊的人类指令，Agent 也可以推理出它接下来应该做什么，并采取行动，最终实现其目标。在 AI 领域，Agent 是一个非常通用的概念。本文接下来要讨论的 Agent 会更具体， 指的是本文写作时，基于生成式 AI 模型能够实现的 Agents。
【谷歌AI Agent白皮书】2025年：迎接AI智能体时代来临！
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在这份白皮书中，讨论了生成式人工智能Agent的基础构建块、它们的组成以及以认知架构的形式实现这些有效方法的方法。这份白皮书的一些关键要点包括：Agent通过利用工具访问实时信息、建议现实世界中的行动并自主规划和执行复杂任务来扩展语言模型的能力。Agent可以利用一个或多个语言模型，决定何时以及如何在状态之间进行过渡，并使用外部工具完成任何数量的复杂任务，这些任务对于该模型来说可能难以完成甚至不可能完成。委托人的操作核心是协调层，这是一种认知架构，它结构化推理、规划和决策，并指导其行动。
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• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
谷歌发布40页AI Agent白皮书，简单易懂的智能体认知架构
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再见 RAG，你好 Agentic RAG！
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【AI大模型企业级应用开发实战】企业级应用集成AI大模型的架构，包括大模型概述、集成实践、技术架构设计及应用场景《AI大模型应用架构（ALLMA）白皮书》
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2025 年将是 AI Agent 发展的重要一年。谷歌最近发布了一篇关于 Agent 的白皮书。以下是白皮书的主要内容：AI Agent 简介工具在 Agent 中的角色通过针对性学习提升模型性能使用 LangChain 快速上手智能体利用 Vertex AI Agents 构建生产级应用。✅ 什么是 Agent？他们将生成式 AI Agent 定义为“。⭐️ 组件以下是通用 Agent 架构及其组件的概览：用于驱动决策的模型与外部数据和服务交互的工具。
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将扩展（Extensions）视为一种在 AI Agent 智能体与应用程序编程接口（API）之间建立标准化连接的方式，是最直接的理解方法。这种方式使得 AI Agent 智能体能够顺畅地执行多种 API 操作，而无需关心其背后的具体实现细节。设想你开发了一个旨在帮助用户预订航班的 AI Agent 智能体。你打算利用谷歌航班 API 来获取所需的航班信息，但你不确定如何让你的 AI Agent 智能体来调用这个 API。采用一种更为灵活的方法是使用扩展。
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google ai agent白皮书
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### 关于 Google AI Agent 的白皮书 对于寻找有关 Google AI Agent 白皮书的需求，目前并没有直接名为 "Google AI Agent Whitepaper" 的官方文档被广泛认可或发布。不过，可以从多个资源获取关于 Google 在 AI 领域的研究成果和技术细节。 #### 官方渠道 - **Google Research** 提供了大量的研究论文和技术报告，涵盖了从基础理论到实际应用的各种主题[^1]。 #### 开源项目 - **TensorFlow Agents (TF-Agents)** 是由 Google 发布的一个开源库，旨在简化强化学习算法的开发过程。虽然这不是一份正式的白皮书，但是该项目包含了详细的教程和代码示例，有助于理解如何构建高效的智能代理系统[^2]。 #### 学术合作出版物 - 谷歌经常与其合作伙伴共同撰写并发表学术文章，在这些文献中可能会找到与 AI Agent 相关的内容。例如，《Nature》杂志曾刊登过 DeepMind（现隶属于 Alphabet Inc., 即谷歌母公司）团队撰写的多篇重要研究成果[^3]。 如果确实需要 PDF 版本的相关资料，建议访问上述提到的官方网站或者通过学术搜索引擎如 arXiv.org 或者 Google Scholar 进行搜索。此外，还可以关注 Google 官方博客以及参加其举办的开发者大会等活动，以获取最新的技术动态和发展趋势。
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