谷歌白皮书揭示AI代理的未来：从被动到主动
谷歌最新发布的白皮书“Agents”描绘了人工智能在商业领域扮演更积极、更独立角色的未来。这份42页的文档于9月发布，并未引起太多关注，但如今在X.com（前身为Twitter）和LinkedIn上引发热议。
白皮书介绍了AI代理的概念，即旨在超越现有AI模型的软件系统，能够进行推理、规划并采取行动以实现特定目标。与仅根据现有训练数据生成响应的传统AI系统不同，AI代理可以与外部系统交互，做出决策，并独立完成复杂任务。
“代理是自主的，可以独立于人类干预而行动，”白皮书解释道，将它们描述为将推理、逻辑和实时数据访问相结合的系统。这些代理背后的理念雄心勃勃：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。
白皮书的作者Julia Wiesinger、Patrick Marlow和Vladimir Vuskovic详细介绍了AI代理的工作原理及其运行所需条件。但更广泛的影响同样重要。AI代理不仅仅是对现有技术的升级，它们代表着组织运营、竞争和创新的转变。采用这些系统的企业可能会看到效率和生产力的显著提升，而犹豫不决的企业可能会发现自己难以跟上步伐。
以下是谷歌白皮书中最重要的五个见解，以及它们对商业领域AI未来的意义。
超越静态模型：AI代理的动态能力
谷歌认为，AI代理代表着对传统语言模型的根本性突破。虽然像GPT-4o或谷歌的Gemini这样的模型擅长生成单轮响应，但它们局限于从训练数据中学习到的内容。相比之下，AI代理旨在与外部系统交互，从实时数据中学习，并执行多步骤任务。
“传统模型中的知识仅限于其训练数据中可用的内容，”白皮书指出。“代理通过工具与外部系统的连接扩展了这种知识。”
这种差异不仅仅是理论上的。想象一下，一个传统语言模型被要求推荐旅行路线。它可能会根据一般知识提出建议，但无法预订航班，查看酒店空房情况，或根据用户反馈调整其建议。然而，AI代理可以完成所有这些操作，将实时信息与自主决策相结合。
这种转变将代理定位为一种新型的数字工作者，能够处理复杂的工作流程。对于企业来说，这意味着可以自动化以前需要多个角色才能完成的任务。通过整合推理和执行，代理可以成为从物流到客户服务的各个行业的不可或缺的一部分。
认知架构：AI代理的决策引擎
AI代理能力的核心是其认知架构，谷歌将其描述为推理、规划和决策的框架。这个被称为编排层的架构允许代理以循环的方式处理信息，将新数据纳入其中以完善其行动和决策。
谷歌将这个过程比作厨师在繁忙的厨房里准备饭菜。厨师收集食材，考虑顾客的喜好，并根据反馈或食材供应情况调整食谱。同样，AI代理收集数据，推理下一步行动，并调整其行动以实现特定目标。
编排层依赖于先进的推理技术来指导决策。ReAct（推理和行动）、Chain-of-Thought（CoT）和Tree-of-Thoughts（ToT）等框架为分解复杂任务提供了结构化方法。例如，ReAct使代理能够实时地将推理和行动结合起来，而ToT则允许它同时探索多个可能的解决方案。
这些技术赋予代理做出不仅是反应性的，而且是主动性的决策的能力。根据白皮书，这使得它们具有高度适应性，能够以传统模型无法实现的方式管理不确定性和复杂性。对于企业来说，这意味着代理可以承担诸如解决供应链问题或分析财务数据等任务，其自主程度降低了对持续人工监督的需求。
工具与扩展：连接AI代理与外部世界
传统AI模型通常被描述为“静态知识库”，局限于其训练的内容。另一方面，AI代理可以通过工具访问实时信息并与外部系统交互。这种能力是它们在现实世界应用中变得实用的关键。
“工具弥合了代理内部能力与外部世界之间的差距，”白皮书解释道。这些工具包括API、扩展和数据存储，它们允许代理获取信息，执行操作，并检索随着时间推移而不断演变的知识。
例如，一个负责规划商务旅行的代理可以使用API扩展来查看航班时刻表，使用数据存储来检索旅行政策，并使用地图工具来查找附近的酒店。这种与外部系统动态交互的能力将代理从静态响应者转变为业务流程中的积极参与者。
谷歌还强调了这些工具的灵活性。例如，函数允许开发人员将某些任务卸载到客户端系统，使企业能够更好地控制代理如何访问敏感数据或执行特定操作。这种灵活性对于金融和医疗保健等行业至关重要，因为这些行业对合规性和安全性至关重要。
检索增强生成：提升AI代理的准确性和可靠性
AI代理设计中最有希望的进步之一是检索增强生成（RAG）的集成。这种技术允许代理在训练数据不足时查询外部数据源，例如向量数据库或结构化文档。
“数据存储通过提供访问更动态和最新的信息来解决[静态模型]的局限性，”白皮书解释道，描述了代理如何实时检索相关数据，以使它们的响应建立在事实信息的基础上。
基于RAG的代理在信息快速变化的领域特别有价值。例如，在金融领域，代理可以在做出投资建议之前提取实时市场数据。在医疗保健领域，它可以检索最新的研究成果，为诊断建议提供信息。
这种方法也解决了AI中一个持续存在的问题：幻觉，即生成不正确或虚构的信息。通过将它们的响应建立在现实世界数据的基础上，代理可以提高准确性和可靠性，使其更适合高风险应用。
构建和部署AI代理：工具与平台
虽然白皮书充满了技术细节，但它也为希望实施AI代理的企业提供了实用指南。谷歌重点介绍了两个关键平台：LangChain，一个用于代理开发的开源框架，以及Vertex AI，一个用于大规模部署代理的托管平台。
LangChain通过允许开发人员将推理步骤和工具调用链接在一起，简化了构建代理的过程。同时，Vertex AI提供了测试、调试和性能评估等功能，使部署生产级代理变得更加容易。
“Vertex AI允许开发人员专注于构建和完善他们的代理，而基础设施、部署和维护的复杂性则由平台本身管理，”白皮书指出。
这些工具降低了希望尝试AI代理但缺乏广泛技术专长的企业的入门门槛。然而，它们也引发了关于广泛采用代理的长期后果的疑问。随着这些系统变得越来越强大，企业需要考虑如何在效率提升与潜在风险之间取得平衡，例如过度依赖自动化或对决策透明度的伦理担忧。
AI代理的未来：机遇与挑战并存
谷歌关于AI代理的白皮书是对人工智能发展方向的详细而雄心勃勃的展望。对于企业来说，信息很明确：AI代理不仅仅是一个理论概念，它们是一个可以重塑企业运营方式的实用工具。
然而，这种转变不会在一夜之间发生。部署AI代理需要仔细的规划、实验，以及重新思考传统工作流程的意愿。正如白皮书所指出的，“由于构成其架构基础的生成模型的本质，没有两个代理是完全相同的。”
目前，AI代理既是机遇，也是挑战。投资于了解和实施这项技术的企业将获得显著优势。那些观望的企业可能会发现自己在一个智能、自主系统日益主导的世界中追赶潮流。
