AI 代理技术指南
核心概念
AI 代理代表了软件工程的一次范式转变，它使初创公司能够自动化复杂的流程，创造新的用户体验，并解决以前技术上不可行的业务问题。然而，将一个有前景的原型转变为生产就绪的代理意味着要解决一套新的挑战，例如管理其非确定性行为，验证其复杂的推理路径，以及确保其生产中的可靠性和责任感。
Google Cloud 代理生态系统概述
Google Cloud 支持全面的代理系统开发，无论是构建自己的代理、使用 Google Cloud 预构建的代理还是引入合作伙伴代理。其基础是模型上下文协议 (MCP) 和代理到代理 (A2A) 协议，旨在实现互操作性，使您的代理能够在 Google Cloud 生态系统中协同工作。
每个代理的关键组成部分
- 模型：选择和调整模型，以在能力、速度和成本之间找到最佳平衡。
- 工具：定义功能，使代理能够执行核心推理模型的操作之外的操作。
- 数据架构：包括长期知识库、工作记忆和事务记忆，以支持代理的记忆和操作。
- 代理编排：指导代理通过多步骤任务，例如 ReAct 框架。
- 运行时：部署代理以大规模处理安全、负载均衡和错误处理等复杂操作。
定根的作用
AI 代理的信誉和实用性取决于其提供准确、可信赖的答案的能力，这是一个称为“定根”的过程。研报介绍了 RAG、GraphRAG 和 Agentic RAG 等技术，以帮助您构建越来越复杂和可靠的代理。
如何构建 AI 代理
本节提供了构建生产就绪代理的实用指南，重点关注使用 Agent Development Kit (ADK) 的架构决策。
完整工具包
- Agent Development Kit (ADK)：一个开源、代码优先的工具包，用于构建、评估和部署 AI 代理。
- Gemini Enterprise：一个基于平台的方法，允许非技术团队成员使用无代码设计器构建自定义代理，并管理多个代理。
- Google Cloud 代理：快速原型设计和轻松集成 AI 的方法，让您专注于核心业务逻辑。
- Gemini Code Assist：一个 AI 驱动的助手，为开发者提供代码完成、功能生成和聊天界面等功能。
- Gemini Cloud Assist：一个 AI 专家，为您的 Google Cloud 环境提供上下文感知的协助。
- Gemini in Colab Enterprise：将每个笔记本转换为协作式 AI 工作区，用于生成、解释和调试 Python 代码。
- Partner agents：通过 Google Cloud 的开放生态系统和 Google Cloud Marketplace，您可以轻松集成第三方或开源代理。
ADK 核心组件
- 代理架构：包括 LLM 代理、工作流代理和自定义代理，每种类型都有不同的执行模式。
- ADK 编排：实现 ReAct 循环，这是一个动态循环过程，代理交替进行推理和行动。
- ADK 工具：一个框架，用于实现工具，范围从简单的函数到可互操作的多代理系统。
连接代理
- 模型上下文协议 (MCP)：一个开放的协议，用于连接 AI 和 LLM 与外部数据源和工具。
- 代理到代理 (A2A) 协议：一个开放的协议，确保您构建的代理可以相互发现、通信和协调操作。
部署到托管运行时
- Vertex AI Agent Engine：一个完全管理的、自动扩展的服务，专门为部署、管理和扩展 AI 代理而设计。
- Cloud Run：一个托管计算平台，用于将您的代理作为基于容器的应用程序运行。
- Google Kubernetes Engine (GKE)：一个托管的 Kubernetes 服务，为具有现有 Kubernetes 基础设施或优先考虑长期可移植性的团队提供了最细粒度的控制。
确保 AI 代理的可靠性和责任感
由于基于 LLM 的系统的非确定性本质，实现生产级可靠性可能很困难。本节详细介绍了 AgentOps，这是一个操作方法，可以解决生产中可靠性和责任感方面的挑战。
AgentOps：一个用于生产就绪代理的框架
AgentOps 是 DevOps、MLOps 和 DataOps 的原则在构建、部署和管理 AI 代理方面的独特挑战中的应用。它提供了一个系统化、自动化和可重复的框架，用于处理非确定性、基于 LLM 的系统在生产环境中的复杂性。
代理操作 (AgentOps)
- 组件级评估：验证单个构建块的词汇正确性。
- 轨迹评估：验证代理的推理正确性。
- 结果评估：验证最终答案的语义正确性。
- 系统级监控：跟踪真实世界的性能并检测操作故障或行为漂移。
AgentOps 工具包：ADK 和 Agent Starter Pack
- 基础设施即代码 (Terraform)：提供可重复的模板来配置和管理代理的云环境。
- CI/CD 管道 (Cloud Build)：自动化构建、单元测试、定量评估和部署过程。
- 可观察性和日志记录 (Cloud Trace 和 Cloud Logging)：建立监控和调试的基础。
- 数据集成 (BigQuery)：为需要使用 BigQuery 连接和分析结构化企业数据的代理提供基础组件。
- 持续评估 (Vertex AI 评估)：与 Vertex AI 集成，以运行评估数据集，持续衡量性能。
使用 AgentOps 构建负责任和安全的 AI 代理
ADK 和 Agent Starter Pack 提供了一种纵深防御策略，用于实现应用级安全控制，并自动化部署强化云基础设施，以在规模上执行这些控制。
结论
构建 AI 代理代表了一种新的生产力水平，但需要采用纪律严明的工程方法来确保其可靠性和责任感。通过使用 ADK 和本指南中概述的操作原则，您可以构建和管理您代理的整个生命周期，并获得竞争优势。
