大家都知道AI Agent是2025年AI行业最热门的话题。
去年9月，谷歌团队发布了一篇面向入门者的 AI Agent 白皮书，旨在帮助开发者理解和构建智能代理系统。相比于 Anthropic 更注重实战经验的白皮书，这篇指南提供了完整的技术架构解析，非常适合刚接触 Agent 开发的朋友。
一、核心概念解读
1. AI Agent 的本质
想象一个数字助手，它不仅能理解你的命令，还能自主找到最佳的完成方式而无需持续指导。这就是 AI Agent - 一个能够自主观察环境并使用可用工具来实现目标的系统。
与传统的 AI 模型不同，Agent 可以推理、规划并反复执行行动直到达成目标。
2. 三大核心组件
作为决策大脑，负责理解和推理 可以是通用模型、多模态模型或专门微调的模型 不需要预先训练特定的配置设置，而是通过示例学习使用各种工具
作为 Agent 与外部世界交互的桥梁 支持实时数据获取和操作执行 包括 Extensions、Functions 和 Data Stores 三种类型
信息收集：检查订单和可用食材 推理规划：基于信息规划菜品制作 执行调整：根据反馈调整烹饪过程
二、技术架构深度解析
1. 认知架构的工作机制
继续用厨师的例子来理解推理框架：
ReAct 框架：
就像厨师在接到订单后的思考和行动过程 思考下一步行动（Thought） 采取具体行动（Action） 观察结果并调整（Observation）
类似厨师分解复杂菜品的制作步骤 每个步骤都有清晰的推理过程 确保整个过程的逻辑性和可追踪性
如同厨师同时考虑多种烹饪方案 探索不同的解决路径 选择最优的执行方案
2. 工具类型的实现细节
Extensions(扩展)：
标准化地连接 Agent 和 API 通过示例教会 Agent 如何使用 API 端点 在运行时动态选择合适的扩展
模型输出函数及其参数，但不直接进行 API 调用 在客户端执行，给予开发者更细粒度的控制 适用于需要额外安全控制或异步操作的场景
使用向量数据库实现 支持结构化和非结构化数据的访问 特别适合实现检索增强生成(RAG)等应用
三、快速入门示例：使用 LangChain 构建 Agent
白皮书中为了帮助开发者快速理解和实践，展示了一个使用 LangChain 和 LangGraph 库构建简单 Agent 的示例。该示例展示了如何构建一个能够回答多阶段查询的 Agent。
1. 示例需求
构建一个能够：
查询足球比赛结果 获取相关场馆信息 的多阶段查询 Agent
2. 代码实现
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain_core.tools import tool
from langchain_community.utilities import SerpAPIWrapper
from langchain_community.tools import GooglePlacesTool
# 配置API密钥
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = "XXXXX"
os.environ["GPLACES_API_KEY"] = "XXXXX"
# 定义搜索工具
@tool
def search(query: str):
"""使用SerpAPI进行Google搜索"""
search = SerpAPIWrapper()
return search.run(query)
# 定义地点查询工具
@tool
def places(query: str):
"""使用Google Places API查询地点信息"""
places = GooglePlacesTool()
return places.run(query)
# 初始化模型和工具
model = ChatVertexAI(model="gemini-1.5-flash-001")
tools = [search, places]
# 设置查询
query = "Texas Longhorns上周的对手是谁？对方球队的主场地址是什么？"
# 创建agent
agent = create_react_agent(model, tools)
input = {"messages": [("human", query)]}
# 执行查询并输出结果
for s in agent.stream(input, stream_mode="values"):
message = s["messages"][-1]
if isinstance(message, tuple):
print(message)
else:
message.pretty_print()
3. 执行结果
======== Human Message ========
Texas Longhorns上周的对手是谁？对方球队的主场地址是什么？
======== AI Message ========
Tool Calls: search
Args: query: Texas Longhorns football schedule
...
The Texas Longhorns played the Georgia Bulldogs last week.
Tool Calls: places
Args: query: Georgia Bulldogs stadium
...
The address of the Georgia Bulldogs stadium is 100 Sanford Dr, Athens, GA 30602, USA.
代码解析
组件构成：示例中使用了两个工具：
SerpAPI（用于搜索） Google Places API（用于查询地点）
四、实践建议
1. 合理使用原则
避免过度使用 Agent，能用简单方案解决的问题不要强行上 Agent。 评估任务复杂度，判断是否需要 Agent 架构，确保资源利用最大化。 从简单场景开始尝试，逐步扩展功能
2. 开发路径建议
可以先用 LangChain 等框架快速验证想法 在确定真实需求后再考虑是否需要更复杂的架构 注意多轮测试，确保 Agent 的稳定性和准确性。
3. 常见陷阱提醒
避免过度设计：架构过于复杂会增加维护成本，简单任务不必使用复杂 Agent。 保持基础稳定性：功能模块要稳定可靠，避免过于依赖实验性工具。
五、与 Anthropic 技术博客的比较
Anthropic：偏重实战经验和最佳实践，适合有一定经验的开发者。 Google：更注重基础概念和架构介绍，面向入门者。
Anthropic：高级开发者，关注项目细节和复杂问题解决方案。 Google：入门开发者，强调概念框架和技术入门。
六、总结与建议
AI Agent 在复杂任务和多系统集成方面具有巨大潜力。 从小规模验证开始，注重架构的简洁性和可维护性，逐步扩展。 持续关注技术发展，学习业界最佳实践。
这篇白皮书为入门者提供了很好的概念框架和基础知识，但在实际应用时，仍然需要结合具体场景来判断是否使用 Agent。不要为了用 Agent 而用 Agent，应该始终以解决实际问题为导向。
作为一个入门指南，它很好地平衡了理论深度和实用性，帮助开发者建立对 Agent 技术的基本认识。但要强调的是，在实际项目中，应该更多地参考 Anthropic 那样的实战经验来指导具体实施，两者结合可以更全面地理解 AI Agent 技术。
谷歌Agents白皮书链接：https://media.licdn.com/dms/document/media/v2/D561FAQH8tt1cvunj0w/feedshare-document-pdf-analyzed/B56ZQq.TtsG8AY-/0/1735887787265?e=1736985600&v=beta&t=pLuArcKyUcxE9B1Her1QWfMHF_UxZL9Q-Y0JTDuSn38
Anthropic 打造有效agents链接：https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents
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