人工智能代理生态系统概述
核心概念
人工智能代理是一种结合了先进人工智能模型和工具的系统，能够在控制下代表用户执行操作。它们的核心组件包括：
- 模型：代理的“大脑”，用于理解用户请求、制定计划并生成响应。选择模型时需平衡能力、速度和成本，并根据任务需求进行微调。
- 工具：使代理能够执行模型原生功能之外的操作，如计算、API 调用、数据查询等。
- 数据架构：为代理提供短期和长期记忆，包括：
- 长期知识库：用于检索事实性信息，通常通过检索增强生成（RAG）实现。
- 工作内存：用于管理实时对话的上下文信息。
- 事务内存：用于记录操作和状态变化，确保可靠性。
- 编排：指导代理执行多步骤任务，决定使用哪些工具、执行顺序以及如何组合结果。ReAct 框架是常用的编排模式，通过“推理 + 行动”的循环实现动态决策。
- 运行时：将代理原型部署到生产环境，提供可扩展、安全、可靠的运行环境，并支持 Vertex AI Agent Engine、Cloud Run 和 GKE 等选项。
构建人工智能代理
Google Cloud 提供多种工具和框架帮助构建人工智能代理：
- Agent Development Kit (ADK)：一个灵活的代码优先框架，支持构建复杂的、协作式的人工智能系统。ADK 提供多种代理架构，包括：
- LLM 代理 (LlmAgent)：使用 LLM 进行复杂推理和决策。
- 工作流代理 (SequentialAgent, ParallelAgent, LoopAgent)：以预定义的模式控制其他代理的执行。
- 自定义代理 (BaseAgent subclass)：通过自定义 Python 代码控制代理行为。
- Google Agentspace：一个应用优先的框架，允许非技术人员通过无代码设计器构建和部署代理，并管理整个代理工作队伍。
- 其他选项：Firebase Studio 和 Gemini CLI 等工具也提供快速实验和开发代理的途径。
确保人工智能代理的可靠性和责任感
由于 LLM 的非确定性，确保代理在生产环境中的可靠性和安全性至关重要。AgentOps 框架提供了一套系统化方法，通过多层次评估和自动化流程来保证代理的质量和安全性：
- 组件级评估：测试工具、数据处理和 API 集成等确定性组件。
- 轨迹评估：验证代理在 ReAct 循环中的推理正确性。
- 结果评估：评估代理最终输出的语义正确性、事实准确性和整体质量。
- 系统级监控：跟踪代理在实际运行中的性能和行为。
AgentOps 框架结合 ADK 和 Agent Starter Pack，提供了一套完整的工具和基础设施，帮助开发者构建和部署安全、可靠的人工智能代理。
Google Cloud 的完整人工智能堆栈
Google Cloud 提供了丰富的工具和服务，支持人工智能代理的构建和部署，包括：
- Gemini 模型：一系列先进的 LLM，适用于各种任务，如推理、代码生成、图像生成等。
- Vertex AI 平台：提供模型训练、部署、管理和评估等全方位功能。
- Google Agentspace：用于构建、管理和编排代理工作队伍。
- Agent Starter Pack：提供预配置的工具和基础设施，加速代理的部署和运营。
- 其他服务：Cloud Run、GKE、BigQuery、Cloud Storage、Firestore 等云服务，为代理提供可扩展、可靠的基础设施。
通过利用 Google Cloud 的完整人工智能堆栈，开发者可以构建和部署下一代智能系统，推动业务创新和增长。
