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上周老金我让AI帮我写个周报。

它说：

"好的，我来帮你写一份周报。"

然后？

然后它给我列了一堆要点，让我自己去Word里敲。

我说你能帮我直接生成文档吗？

它说抱歉，我无法直接操作您的电脑。

卧槽。

这不就是"动嘴不动手"吗？

但最近Google放出了一份50页的官方指南，专门讲怎么让AI从"只会说"变成"能干活"。

老金我花了3小时啃完，今天用大白话给你讲明白。

先搞懂一个词：Agent

别被这个英文词吓到。

Agent = 能自己干活的AI

普通AI：你问它问题，它回答你，完事。

Agent：你给它任务，它自己想办法完成，中间不用你管。

打个比方

普通AI就像百度百科。

你问它"怎么做红烧肉"，它告诉你步骤，但你得自己去做。

Agent就像私人厨师。

你说"我想吃红烧肉"，它自己去买菜、切肉、炒糖色、炖40分钟，最后端给你。

这就是本质区别。

Google说Agent由3部分组成

Google给了一个很清晰的公式：

Agent = 大脑 + 手 + 协调系统

第一部分：大脑（Model）

就是ChatGPT、Claude、Gemini、Deepseek、Qwen、GLM、Minimax这些大模型。

负责思考：

1、用户想要什么？

2、下一步该做什么？

3、这个结果对不对？

简单说，大脑负责"想"。

第二部分：手（Tools）

让AI能"动手"的工具。

比如：

1、搜索工具：能上网查资料

2、计算工具：能算数

3、API工具：能调用外部服务（订机票、发邮件、查天气）

普通AI没有"手"，所以只能动嘴。

Agent有"手"，所以能干活。

第三部分：协调系统（Orchestration）

负责协调大脑和手。

它的工作流程是一个循环：

1、想：让大脑思考下一步做什么

2、做：调用工具执行

3、看：观察执行结果

4、回到第1步，继续想

这个循环就是Agent的灵魂。

如果对你有帮助，记得关注一波~

举个例子你就懂了

假设你让Agent帮你"查一下明天北京的天气，如果下雨就帮我订一把伞"。

普通AI的反应：

明天北京有小雨，建议您带伞出门。

完事。

它不会帮你订伞。

Agent的反应：

第一轮循环：

想：用户想知道明天天气，还想在下雨时订伞

做：调用天气API查询

看：明天北京有小雨

第二轮循环：

想：下雨了，需要帮用户订伞

做：调用电商API搜索雨伞

看：找到了10款雨伞

第三轮循环：

想：需要选一款合适的

做：筛选评分最高、价格合理的

看：选中了一款39元的折叠伞

第四轮循环：

想：需要下单

做：调用下单API

看：订单创建成功

最终返回：已帮您订购了一把折叠伞，39元，预计明天上午送达。

看到区别了吗？

Agent会自己想、自己做、自己检查，直到任务完成。

Google推荐的方法：ReAct

Google在指南里推荐了一个方法叫ReAct。

别被名字吓到，其实很简单：

ReAct = 先想再做

每一步都要：

1、先说出自己在想什么（Reasoning）

2、再去执行动作（Acting）

为什么要这样？

因为如果AI不说出思考过程，你不知道它在干嘛。

万一它理解错了，你也发现不了。

让它"说出来"，就像让员工汇报工作进度。

出问题能及时发现。

一个Agent不够用怎么办？

Google说：用多个Agent协作。

就像公司一样：

1、小项目一个人干

2、大项目要组团队

三种协作模式

模式1：流水线

Agent A做完 → 交给Agent B → 再交给Agent C

比如写文章：

1、Agent A负责搜集资料

2、Agent B负责写初稿

3、Agent C负责润色

模式2：并行

Agent A、B、C同时干活 → 最后汇总

比如做调研：

1、Agent A查国内市场

2、Agent B查国外市场

3、Agent C查竞品

4、最后汇总成报告

模式3：老板+员工

一个"老板Agent"负责分配任务，其他Agent负责执行。

老板Agent说：你去查资料，你去写代码，你去测试。

然后各干各的，最后老板汇总。

怎么防止AI瞎编？

这是Google强调的重点。

问题：AI有时候会"幻觉"（简单说就是一本正经地胡说八道）。

解决方案：让AI基于真实数据回答，不要让它瞎猜。

Google管这个叫Grounding（接地）。

方法有三个：

1、RAG：让AI先查资料库，再回答

2、调用API：让AI查实时数据，不要靠记忆

3、搜索：让AI先搜索，再回答

老金的理解

Grounding就是让AI"脚踏实地"。

不要让它凭空想象，要让它查资料。

怎么判断Agent好不好？

Google给了几个指标：

最重要的4个指标

1、任务完成率：能不能完成任务（最重要！）

2、准确率：完成得对不对

3、响应速度：快不快

4、成本：花多少钱

老金建议：先看任务完成率。

Agent能不能完成任务是最重要的。

其他都是锦上添花。

想自己做Agent怎么入门？

Google推荐用LangChain这个工具。

它是专门用来做Agent的框架。

一个简单的例子：

# 1、准备工具（手）tools = [搜索工具, 计算工具]
# 2、准备大脑llm = ChatGPT或Claude
# 3、组装Agentagent = 创建Agent(大脑=llm, 工具=tools)
# 4、让Agent干活结果 = agent.执行("帮我查一下今天的股票行情")

就这么简单。

想学的话，官方文档在这：http://python.langchain.com

老金总结

Google这份50页的指南，老金我觉得核心就一句话：

让AI从"动嘴"变成"动手"。

怎么变？

1、给AI装上"手"（工具）

2、让AI学会"想-做-看"的循环

3、让AI基于真实数据回答，不要瞎编

4、复杂任务用多个Agent协作

这可能就是Agent的全部秘密了。

以后你再看到"AI Agent"这个词，就知道它说的是什么了。

不是什么高深的东西。

就是能自己干活的AI。

你们有没有用过类似的Agent工具？效果怎么样？

大语言模型（LLM）只是AI的1.0版本，能聊天但不能干活。

Agent是2.0版本，能自己完成任务。

Google这份指南把原理讲透了，想入门的可以从LangChain开始。

有问题随时问老金我，一起研究！

参考来源

Google官方AI Agent白皮书：http://services.google.com/fh/files/misc/startup_technical_guide_ai_agents_final.pdf

LangChain官方文档：http://python.langchain.com

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