摘要
谷歌白皮书探讨了 AI Agent智能体，这是一种超越传统模型的新型自主系统。它们通过推理、规划和行动实现目标，为企业提供显著的效率和生产力提升，但同时需要慎重规划以应对潜在风险。
核心要点
1.AI智能体与传统模型的区别
AI智能体不仅仅是更智能的模型，它能与外部系统交互，从实时数据中学习，并执行多步骤任务，而传统语言模型无法实现这些功能。
2.决策核心：认知架构
赋能 AI 代理的决策机制是一个被称为“编排层”的认知架构，它使代理能够适应变化并有效应对不确定性。
3.扩展工具的使用
借助 API、扩展程序和数据存储工具，AI 代理的能力被延伸到训练数据之外，使其能够与外部世界互动。
4.增强检索生成 (RAG)
通过在真实数据基础上生成响应，RAG 方法显著提高了系统的准确性与可靠性。
5.企业级解决方案
谷歌通过 LangChain 和 Vertex AI 提供快速部署工具，降低开发难度并加速代理系统的应用。
6.广泛采用的挑战
要广泛应用 AI 代理，企业需在提升效率与规避潜在风险之间仔细权衡，例如对自动化的过度依赖或伦理问题。
7.竞争优势的关键
企业需要投入资源充分理解和实施 AI 代理，以确保在竞争中占据领先地位。
正文
“代理是自主的，可以独立于人工干预而行动，”白皮书解释说，并将它们描述为结合了推理、逻辑和实时数据访问的系统。这些代理背后的想法雄心勃勃：它们可以帮助企业自动化任务、解决问题并做出曾经完全由人类处理的决策。
1. AI 代理不仅仅是更智能的模型
AI 代理设计最有前途的进步之一是检索增强生成 （RAG） 的集成。该技术允许代理在训练数据不足时查询外部数据源，例如矢量数据库或结构化文档。
这一切意味着什么
