生成式AI代理研报总结
核心概念与定义
生成式AI代理是一种应用程序，通过观察世界并利用自身工具实现目标，具有自主性和主动策略能力。代理的核心是认知架构，包含三个基本组件：模型、工具和编排层。
模型
作为集中决策者的语言模型（LM），可以是通用、多模态或特定架构的模型。模型需在相关数据签名上进行训练，并通过提示工程进一步优化。
工具
弥补语言模型无法与外部世界互动的缺陷，工具使代理能与外部数据和服务交互。工具类型包括扩展、函数和数据存储，分别实现API调用、客户端执行和数据访问。
编排层
规范代理如何接收信息、进行推理并指导行动的循环过程。编排层的复杂性因代理任务而异，可包含链式逻辑、机器学习算法等。
工具类型与应用
扩展
作为API和代理之间的桥梁，通过示例教代理使用API端点，实现灵活的API调用。例如，Google Flights扩展允许代理预订机票。
函数
开发者定义的代码模块，模型决定何时调用及参数。函数调用在客户端执行，提供对数据流和系统执行的精细控制。例如，代理生成JSON格式的城市列表，客户端调用Google Places API获取图片。
数据存储
提供动态信息访问途径，确保模型响应始终事实性和相关性。典型应用是检索增强（RAG）架构，通过向量数据库存储和检索数据，扩展模型知识范围。
模型性能提升方法
有针对性的学习
通过上下文学习、基于检索的上下文学习和基于微调的学习，帮助模型获得特定任务的知识。例如，厨师类比说明了三种方法在烹饪中的应用。
代理快速入门与LangChain
使用LangChain和LangGraph库构建代理原型，结合SerpAPI和Google Places API回答多阶段查询。示例展示了模型、编排和工具的协同工作。
生产级应用程序与Vertex AI
Vertex AI平台提供全面管理环境，简化生产级代理构建，包括目标定义、工具配置、测试和评估等。架构示例包含Vertex Agent Builder、Vertex Extensions等组件。
总结与展望
代理通过工具扩展语言模型能力，实现实时信息访问和实际动作建议。未来，随着工具和推理能力的增强，代理将解决更复杂问题。构建代理需采用迭代方法，实验和优化是关键。通过充分利用基础组件优势，可创建具有影响力的应用程序。
