谷歌最新发布了白皮书《智能体简介》，该文件为PDF格式。

本文《Introduction to Agents》围绕智能体的多维度发展展开深入探讨，内容涵盖基础架构设计、复杂系统分类，以及实际部署与运维环节的安全性考量。文章剖析了智能体如何借助语言模型、工具与编排层的协同，达成自主决策与任务执行，并通过实际案例呈现其在科学研究和商业应用中的巨大潜力。这份指南专为开发者、架构师及产品领导者量身打造，可助力他们从概念验证阶段推进至生产级智能体系统的构建，进而开启AI在复杂任务自动化与智能协作领域的全新篇章。

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从预测性AI到自主智能体的范式转变

文章首先点明，人工智能正从被动的内容生成工具（例如回答疑问、翻译文字或创作图像）朝着可自主解决问题与执行任务的智能体系统方向转变。智能体并非仅仅是静态的AI模型，而是具备推理能力与实际操作能力相结合的完整应用，能够在无需人工干预的情况下完成复杂任务。

智能体的定义与核心架构

智能体被定义为结合语言模型（LM）、工具、编排层和运行时服务的系统，通过循环调用语言模型实现目标。核心架构包括：

模型（即智能体的“大脑”）：它是承担推理功能的核心语言模型，主要职责是对信息进行处理、对各类选项展开评估并最终做出决策。工具（即智能体的“手”）：作为智能体与外部世界之间的连接桥梁，助力智能体完成文本生成之外的操作，比如调用API、查询数据库等。编排层（即智能体的“神经系统”）：负责对智能体的操作循环进行管理，涵盖规划、记忆管理以及推理策略的执行等环节。部署（即智能体的“身体与腿”）：把智能体部署到实际的生产环境中，保障其运行的可靠性和使用的可访问性。针对智能体系统的分类，相关文章提出了明确的分类方法，能够帮助架构师依据任务的复杂程度，来挑选合适的智能体构建类型：Level 0：核心推理系统。仅包含独立运作的语言模型，没有工具支持，也不具备实时感知能力，只能依托训练数据来回答问题。Level 1：连接型问题解决者。拥有使用工具的能力，例如调用搜索API、运用RAG技术等，能够获取实时信息并完成简单的任务。Level 2：战略型问题解决者。可以针对复杂且包含多个部分的目标制定战略规划，熟练掌握上下文工程，也就是为规划的每一个步骤筛选并提供最具相关性的信息。Level 3：协作式多智能体系统。由多个专门化的智能体共同构成，它们像团队一样协同工作。其中会有一个“经理”智能体，能够将复杂的任务进行分解，并委托给其他智能体去完成。Level 4：自我进化系统。智能体能够察觉到自身存在的能力缺陷，并且可以动态地创建新的工具或者智能体来弥补这些缺陷，从而实现自主学习和自我进化。

智能体的核心设计原则方面，文章着重围绕其设计过程中的关键决策展开探讨，具体涵盖以下要点：一是自主性程度，范围从遵循确定性工作流，延伸至由语言模型全面驱动的动态适配；二是实现途径，无代码构建工具便于快速搭建简单智能体，而代码优先的框架（像Google的ADK）则更适用于复杂系统的开发；三是领域知识与人格塑造，借助系统提示为智能体融入领域专业知识，并赋予其清晰的人格特点；四是上下文强化，通过对短期与长期记忆的管理，为语言模型提供优质的上下文内容。在多智能体系统与设计模式领域，随着任务复杂程度的提升，单一的“超级智能体”逐渐显现出低效问题，“专家团队”模式的优势更为突出。文章还介绍了几种常用的设计模式：协调者模式，即把复杂任务拆解为子任务，再分配给专业智能体处理；顺序模式，类似于流水线作业，前一个智能体的输出作为后一个智能体的输入；迭代优化模式，依靠生成器与评估器之间的反馈循环来优化最终输出；人机协作模式（HITL），在关键环节引入人工审核，以保障结果的安全性与质量。

智能体的部署与运维（Agent Ops）

部署智能体时，需综合考量会话历史、内存持久化、安全性、隐私保护与合规性等因素。为此，文章引入“Agent Ops”这一概念——它是面向生成式智能体的运维体系，其发展脉络可类比DevOps与MLOps，核心在于借助度量驱动的开发模式，搭配OpenTelemetry等调试工具，来应对智能体行为的不可预测性问题。

智能体的安全性问题中，自主性与安全性之间的平衡是核心挑战。对此，文章建议采用多层次的防御方案：1. 刚性约束：借助硬编码的规则来规范智能体的行动边界。2. 认知防护：运用AI模型提升安全保障水平，比如开展对抗性训练以及部署“守护模型”。3. 身份标识：给每个智能体配置独一无二的身份信息，就像员工持有的身份识别卡一样。4. 权限管控：依据最小权限的准则，对智能体使用工具和服务的权限范围加以限定。此外，还涉及智能体的进化与学习方面的内容。

智能体需适应动态环境里的各类变化，像政策更新、技术变革以及数据格式变化等情况。该文章探讨了智能体借助运行时积累的经验、外部传来的信号和人类给予的反馈来开展学习与自我优化的办法，其中涵盖了上下文工程优化和工具优化这两方面内容。

先进智能体系统的案例文章展示了两个典型实例：其一为Google Co-Scientist，这是一套充当虚拟研究伙伴的多智能体系统，具备科学假设的生成、评估与优化能力，可助力科研发现进程的提速；其二是AlphaEvolve Agent，该智能体借助生成、评估、迭代的进化流程，实现数学及计算机科学算法的挖掘与优化，目前已在提升数据中心效率以及新算法探索等场景中取得成功应用。

生成式智能体意味着AI正从被动响应的工具转变为主动协作的问题解决伙伴。把智能体拆分为模型层、工具层与编排层，再融合设计模式和运维经验，就能搭建起稳定、可投入实际生产的智能体系统。这类技术的落地成效，不仅取决于初始提示的质量，更离不开系统工程的严谨性——比如工具间的契约规范、完善的错误处理机制、精准的上下文管理以及全面的测试验证。

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