【谷歌】初创企业技术指南-AI智能体

近日，谷歌发布了一份名为《初创企业技术指南-AI智能体》的行业研究报告。这份报告深入探讨了人工智能领域中智能体的开发和应用，提供了从核心概念到构建、部署和规模化AI智能体的全面指导。报告中不仅涵盖了智能体的核心架构组件和确保可靠、负责任运营的原则，还详细介绍了谷歌云上构建和使用智能体的全套工具，旨在帮助初创企业和开发者充分利用智能体系统的潜力。这份报告是一份宝贵的资源，为那些希望在AI领域取得突破的企业提供了一系列实用的方法论和工具推荐。

在当今快速变化的技术领域，人工智能代理（AI agents）正成为软件开发的新前沿。这些智能体不仅能自动化复杂工作流程，还能创造全新的用户体验，解决以前技术上难以实现的商业问题。《初创企业技术指南-AI智能体》深入探讨了AI智能体的核心概念、构建方法以及如何确保它们的可靠性和责任性，为初创企业和开发者提供了宝贵的指导。

AI智能体的发展代表了软件工程的范式转变。它们通过模仿人类行为，能理解复杂目标并执行多步骤任务，从而根本改变生产力。例如，一个AI智能体可以接受“计划这个产品发布”或“解决这个供应链中断”等复杂目标，并自行编排实现目标所需的多步骤任务。这种能力不仅提高了效率，还为初创企业带来了竞争优势。

构建AI智能体需要选择合适的模型、工具、数据架构和部署选项。模型是智能体的大脑，负责理解用户请求、确定需要执行的操作，并生成智能响应。选择合适的模型意味着在能力、速度和成本之间找到最佳平衡点。例如，Gemini 2.5 Flash-Lite模型适合高吞吐量、对延迟敏感的任务，而Gemini 2.5 Pro模型则适用于需要复杂推理和前沿代码生成的高级任务。

工具则扩展了智能体的能力，使其能够执行核心推理模型之外的操作。这些工具可以是内部函数、API、数据源或其他智能体。通过这些工具，智能体可以与外部系统交互，检索新信息或执行状态操作。例如，一个客户支持智能体可以通过微调数千个过去的支持工单及其理想解决方案的数据库，来学习常见问题并以其支持团队的风格做出响应。

数据架构是智能体短期和长期记忆的基础。一个健全的数据架构必须解决长期知识检索的持久存储、短期对话上下文的低延迟访问，以及事务审计的耐用账本这三个不同需求。通过将特定的Google Cloud服务映射到这些需求，可以确保每个架构决策都是成本效益和可扩展的，同时满足即时业务需求和上市时间目标。

代理编排是指导智能体完成多步骤任务的操作核心。对于任何需要多于一个操作的过程，编排决定了哪些工具是必需的、它们的顺序以及如何组合它们的输出以实现最终目标。例如，ReAct（Reason + Action）框架将大型语言模型的推理和行动能力结合起来，通过动态、多轮循环，使模型生成推理痕迹和任务特定行动。

部署智能体到生产环境需要一个健壮的运行时基础设施。运行时促进智能体的规模化部署，将原型转变为可靠产品，处理安全、负载均衡和错误处理等复杂操作要求。例如，Vertex AI Agent Engine是一个完全托管的、自动扩展的服务，专门为部署、管理和扩展使用ADK等框架构建的AI智能体而设计。

确保AI智能体的可靠性和责任性是构建过程中的关键部分。AgentOps是一种操作框架，它适应了构建、部署和管理AI智能体在其生命周期中的独特挑战。它提供了一个系统化、自动化和可复制的框架，用于处理非确定性、基于LLM的系统在生产环境中的复杂性。通过将评估分为组件、轨迹、结果和系统级监控，AgentOps直接解决了智能体操作的核心领域。

文章的灵感来自于《初创企业技术指南-AI智能体》这份报告。这份报告只是对AI智能体领域做了总体的介绍，实际上，还有很多同类型的报告也非常有价值，推荐阅读。这些报告我们都收录在同名星球，感兴趣的读者可以自行获取。

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