Google最新Agent白皮书是一份正式指南，旨在帮助开发者从概念验证过渡到生产级Agent系统。白皮书详细介绍了Agent的四大要素（模型、工具、编排层、部署）、五步工作循环、五级能力分类法，以及多Agent系统架构。特别强调了生产环境中的安全性、质量和可靠性挑战，提出了Agent Ops、评估方法、交互协议、安全防护和学习进化等关键解决方案，为构建企业级Agent系统提供了全面指导。
前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！
Google这两天发布了最新的Agent白皮书。早在今年2月份，Google发布了第一版的Agent白皮书。
这份新白皮书和2月份发布的相比，不同之处在于，它被定位为一份正式指南 ，其核心目标是帮助开发人员、架构师和产品负责人从概念验证 (proofs-of-concept)阶段过渡到构建生产级的Agent系统。
相较于之前更侧重于定义概念的白皮书，这份新指南的重点是解决构建生产级系统时遇到的重大挑战，特别是围绕安全性、质量和可靠性的挑战。
今天先来大致了解一下这份新的Agent白皮书里有哪些内容。
- 什么是AI Agent： Agent被定义为一个完整的应用程序，它结合了四个要素：
模型 ： 核心的推理引擎。
工具： 连接世界、执行操作的机制（如API、数据库）。
编排层 ： 管理操作循环（如规划、记忆）。
部署 ： 使其成为可靠服务的生产环境。
（通用Agent架构和组件）
- Agent解决问题的过程：Agent通过一个五步循环来工作：
第一步，获取任务 (Get the Mission)： 收到一个高层目标。
第二步，扫描场景 (Scan the Scene)： 收集环境和记忆中的上下文。
思考 (Think It Through)： 制定或调整一个多步骤计划。
采取行动 (Take Action)： 执行计划中的一步（例如调用一个工具）。
观察与迭代 (Observe and Iterate)： 观察行动结果，更新记忆，然后重复思考步骤。
- Agent系统分类法：这份白皮书提出了一个5级分类法来界定代理的能力：
级别 0： 核心推理系统（单独的LM，没有工具） 。
级别 1： 互联的问题解决者（能使用工具获取实时信息） 。
级别 2： 战略性的问题解决者（能为复杂的多步骤目标制定计划）。
级别 3： 协作式多代理系统（由“专家”代理组成的团队协同工作）。
级别 4： 自我进化的系统（能动态创造新工具或新代理来填补能力空白）。
- Multi-Agent 系统
解决复杂任务的最佳方式不是构建一个Super Agent，而是采用专家团队的模式 。包括使用“协调器”模式（一个“Manage” Agent分配任务）或“迭代优化”模式（一个“Generator Agent”和一个“Critic Agent”）。
- Agent部署
这份白皮书里讨论了如何将代理部署到服务器上，例如使用Vertex AI Agent Engine或Cloud Run/GKE等容器化服务 。
- Agent Ops（Agent运维）
这是管理Agent系统“不可预测性”的结构化方法，是DevOps和MLOps的演进 。
- Agent评估
确定Agent评估指标：如目标完成率、成本。
评估方式LM-as-Judge：由于代理的输出是概率性的，不能用简单的“通过/失败”测试，而是使用一个强大的模型根据预定义的标准来评估输出质量。
- Agent交互性
Agent与人的交互：通过聊天界面、动态UI或实时的“实时模式”进行多模态通信 。
Agent之间的交互： 使用 A2A（Agent2Agent）协议，代理可以通过发布“代理卡”（Agent Card）来被发现，并通过异步任务进行通信。
Agent与Money的交互: 讨论了新兴的支付协议（如AP2），以实现安全的代理交易 。
- Agent安全性
对于单个Agent，安全性是在效用和风险之间进行权衡 。这份白皮书推荐采用混合方法：
确定性护栏： 硬编码的规则（例如，阻止超过100美元的购买）。
基于推理的防御： 使用专门的“护卫模型”来审查Agent的计划 。
对于企业级安全性：
Agent身份： Agent是继人类用户和服务账户之后的第三类主体。它们需要自己可验证的身份（如SPIFFE），以实现最小权限的精细化控制 。
治理： 为防止“Agent sprawl”（代理泛滥），企业需要一个中央网关或控制平面来管理所有Agent的流量、身份验证和策略执行 。
- Agent学习和进化
Agent通过运行时经验（如日志、人类反馈）和外部信号（如更新的公司政策）进行学习 。通过增强上下文工程（优化提示）或工具优化（动态创建新工具）来进化 。
示例：
AlphaEvolve Agent： 一个使用进化过程来发现和优化算法的AI Agent。
读者福利：倘若大家对大模型感兴趣，那么这套大模型学习资料一定对你有用。
针对0基础小白：
如果你是零基础小白，快速入门大模型是可行的。
大模型学习流程较短，学习内容全面，需要理论与实践结合
学习计划和方向能根据资料进行归纳总结
包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓
👉AI大模型学习路线汇总👈
大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）
第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
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；
第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉大模型实战案例👈
光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
👉大模型视频和PDF合集👈
这里我们能提供零基础学习书籍和视频。作为最快捷也是最有效的方式之一，跟着老师的思路，由浅入深，从理论到实操，其实大模型并不难。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求：大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 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；
• 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。
👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓
