从零开始构建AI智能体：开发者必收藏的Google官方指南!

Google发布的《Introduction to Agents》白皮书介绍了AI智能体的完整框架，包括定义（模型、工具、编排层、部署服务）、五级分类体系、核心架构设计和生产级部署策略。文章探讨了多智能体系统设计模式、安全治理机制、学习进化方法，并通过Google Co-Scientist和AlphaEvolve等案例展示应用。该指南旨在帮助开发者构建从原型到生产级的智能体系统，解决安全性、质量和

拥抱AGI

611人浏览 · 2025-11-21 13:43:21

拥抱AGI · 2025-11-21 13:43:21 发布

简介

一、文档概述与背景

《Introduction to Agents》由 Google 团队于 2025 年发布，是 “AI 智能体” 系列指南的一部分，面向开发者、架构师和产品负责人，旨在提供从原型到生产级智能体系统的完整框架，解决智能体在安全性、质量和可靠性上的核心挑战，其内容基于前期《Agents 白皮书》和《Agent Companion》扩展，聚焦智能体的 “推理 - 行动 - 观察” 能力落地。

二、AI 智能体的基础定义与核心流程

1. 智能体定义

AI 智能体是融合四大要素的目标导向应用，而非单一 LM：

模型：LM / 基础模型，负责推理、决策，决定认知能力；
工具：连接外部世界的机制（API、代码、数据库），实现信息检索与行动执行；
编排层：管理 “思考、行动、观察” 循环，处理规划、记忆与推理策略；
部署服务：通过安全可扩展的服务器或容器提供服务，支持 UI 或 A2A API 访问。

2. 智能体问题解决流程（5 步循环）

步骤	核心动作	示例（客服智能体查询订单）
1. 获取任务	接收用户需求或自动触发	用户提问：“我的订单 #12345 在哪？”
2. 扫描场景	收集上下文与资源	确认可用工具：订单数据库、物流 API
3. 思考规划	拆解任务为多步计划	1. 查订单→2. 提取物流号→3. 查物流状态→4. 生成回复
4. 执行行动	调用工具执行步骤	调用`find_order("12345")`获取物流号 ZYX987
5. 观察迭代	整合结果，循环优化	用 ZYX987 调用`get_shipping_status()`，获取 “待配送” 后生成回复

三、智能体系统的 5 级分类（能力递进）

级别	名称	核心能力	局限 / 示例
Level 0	核心推理系统	仅依赖 LM 预训练知识，无工具 / 记忆	能解释球赛规则，但无法查询 “昨晚球赛比赛比分”（无实时信息）
Level 1	连接型问题解决者	LM + 外部工具，获取实时 / 外部信息	调用API 查询 “昨晚球赛比分”，返回 “5-3 胜”
Level 2	策略型问题解决者	多步规划 + 上下文工程（动态筛选关键信息）	任务 “找办公室与客户间评分≥4 星的咖啡店”：1. 地图查中点→2. 调用点评软件筛选咖啡店
Level 3	协作式多智能体系统	多 specialist agents 分工，如人类团队	项目经理智能体分解 “耳机发布” 任务：市场调研→公关文案→网页开发，分配给对应智能体
Level 4	自进化系统	识别能力缺口，动态创建工具 / 智能体	发现无社交媒体情感分析工具，调用 Agent生成新的情感分析Agent并加入团队

四、智能体核心架构设计

1. 模型（大脑）：认知能力的核心

选型原则：优先匹配业务需求；
优化策略：多模型协作）、多模态处理；
迭代要求：通过 Agent Ops 的 CI/CD pipeline 持续评估新模型，避免 “一劳永逸”。

2. 工具（双手）：连接现实的桥梁

工具分为三类，构成 “定义、调用、观察” 循环：

信息检索工具：RAG（查询文档 / 知识图谱）、NL2SQL（查询结构化数据），减少 LM 幻觉；
行动执行工具：调用 API、生成代码、人类在环；
函数调用标准：OpenAPI（结构化描述工具参数 / 响应）、MCP（简化工具发现）****。

3. 编排层（神经系统）：行为的管理者

核心决策：从 “LM 辅助现有流程” 到 “LM 主导动态规划”；
上下文增强：

领域知识与人设：通过系统提示定义角色；
记忆管理：短期记忆（会话历史 / 行动 - 观察记录）、长期记忆（RAG 连接向量数据库，存储用户偏好）。

五、部署与 Agent Ops：生产级落地关键

1. 部署服务

托管平台：Vertex AI Agent Engine（集成运行时、监控等一站式服务）；
容器化部署：Docker 打包智能体，部署到 Cloud Run/GKE，适配现有 DevOps 架构；
入门建议：用框架自带deploy命令快速探索，生产级需 CI/CD 与自动化测试。

2. Agent Ops：管理随机性的体系

区别于传统 DevOps，针对 LM 的概率性输出设计：

度量关键指标：超越技术正确性，关注业务价值；
质量评估：用 LM Judge 对照评分标准（准确性、事实性、合规性）评估输出；
调试与反馈：用 OpenTelemetry Traces 记录完整执行路径（prompt、工具调用参数、结果），结合人类反馈新增测试案例，形成闭环。

六、多智能体系统与互操作性

1. 多智能体设计模式

协调者模式：管理者智能体拆分任务，分配给 specialist agents 并聚合结果（适用于动态 / 非线性任务）；
顺序模式：Agent A 输出作为 Agent B 输入，如 “数据提取→分析→报告生成”（适用于线性流程）；
迭代优化模式：生成器 Agent 创建内容，评论者 Agent 评估优化（提升质量）；
人类在环（HITL）：关键步骤暂停，需人类确认（如高风险交易）。

2. 互操作性：连接生态的标准

Agent - 人类：聊天界面、语音交互 + 摄像头视觉；
Agent-Agent：A2A 协议（通用标准），通过 Agent Card实现发现，支持异步任务通信；
Agent - 金钱：AP2 协议（数字授权证明，审计交易）、x402 协议（HTTP 402 状态码，支持机器微支付）。

七、安全与企业级治理

1. 单智能体安全：平衡效用与风险

信任权衡：赋予工具权限越多，风险越高，需 “有限授权”；
混合防御：硬规则+ AI 守卫模型；
智能体身份：新增安全主体，实现最小权限。

2. 企业级治理：控制规模化风险

控制平面：通过网关拦截所有智能体交互，结合注册表，避免智能体蔓延；
安全防护：输入输出过滤、保护企业数据、知识产权；

八、智能体的进化与学习

1. 学习机制

学习来源：运行时经验（会话日志、HITL 反馈）、外部信号（更新政策、行业文档）；
优化方式：上下文工程（优化 prompt / 示例）、工具优化 / 创建（如生成新 Python 脚本）、动态调整多智能体模式。

2. 模拟训练

离线优化平台，核心特性：

无执行路径依赖，可使用任意 LM 与离线工具；
仿真环境：支持 “试错” 与多优化路径；
合成数据：生成真实场景数据，压力测试（如红队攻击）；
专家协作：复杂边缘案例可咨询领域专家。

九、高级智能体案例

1. Google Co-Scientist：科研协作智能体

功能：多智能体协作（文献探索、假设生成、辩论验证、深度验证），支持长期科研项目（数小时 / 天迭代）；
流程：输入研究目标→管理者智能体制定计划→分配任务给 specialist agents→持续优化假设。

2. AlphaEvolve：算法优化智能体

原理：进化循环（Gemini 生成代码→评估器评分→优秀代码作为下一代输入）；
成果：提升数据中心效率、优化设计、发现更快矩阵乘法算法、解决数学开放问题；

最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

我整理出这套 AI 大模型突围资料包：

✅AI大模型学习路线图
✅Agent行业报告
✅100集大模型视频教程
✅大模型书籍PDF
✅DeepSeek教程
✅AI产品经理入门资料

如果你也想通过学大模型技术去帮助自己升职和加薪，可以扫描下方链接【保证100%免费】👇👇

在这里插入图片描述

为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

在这里插入图片描述

资料包有什么？

①从入门到精通的全套视频教程

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点
在这里插入图片描述

② AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

在这里插入图片描述

③学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

在这里插入图片描述

④各大厂大模型面试题目详解

在这里插入图片描述

⑤ 这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

在这里插入图片描述