标普智元导读：
在生成式 AI 迅猛演化的浪潮中，“智能体（Agent）”无疑成为今年最受关注的关键词之一。
全球AI核心玩家Google 近期发布了由 Julia Wiesinger、Patrick Marlow 和 Vladimir Vuskovic 联合撰写的《Agents》白皮书，系统解读了生成式 AI 智能体的定义、认知架构、工具生态与应用前景，为理解 AI 从“生成”到“行动”的范式跃迁提供了权威参考。
这篇白皮书不仅回答了“智能体是什么”，更揭示了它如何成为连接 AI 与现实世界的关键桥梁。
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什么是智能体
人类非常擅长处理杂乱复杂的模式识别任务。但在得出结论之前，他们往往会借助一些工具，比如书籍、Google 搜索或计算器，来补充自己的知识。类似地，生成式 AI 模型也可以通过“使用工具”来访问实时信息或执行现实世界中的操作。
举个例子，一个模型可以调用数据库检索工具，获取某位顾客的购买记录，从而生成个性化的购物推荐；又或者，模型可以根据用户的请求，调用不同的 API 来发送邮件回复同事，甚至代表用户完成一笔金融交易。要实现这些功能，模型不仅要能访问外部工具，还需要具备自主规划与执行任务的能力。
这种结合了推理、逻辑能力与外部信息访问的系统形态，超越了传统生成式 AI 模型的“单体”能力，这正是“智能体（Agent）”的核心概念。
白皮书中指出：
“在最基本的形式中，生成式 AI 智能体可以被定义为尝试通过观察世界并利用其可用的工具对其采取行动来实现目标的应用程序。”
也就是说，智能体不只是一个语言模型（LLM），而是一个能够感知、思考、决策并行动的应用程序。当被赋予明确目标后，它能自主推理、规划并执行任务，而无需人工干预。
这种自主性（Autonomy）让智能体具备“主动性思维”，能够理解上下文、调用工具、执行动作并从反馈中学习，从而真正实现了“从理解到行动”的智能闭环。
智能体的三大核心组件：模型、工具与编排层
Google 将智能体的结构总结为三大核心组件：模型（Model）、工具（Tools） 和 编排层（Orchestration Layer）。这三者共同构成了智能体的“认知架构（Cognitive Architecture）”。
1、模型（Model）——智能体的“大脑”
模型即智能体的决策中心，通常由一个或多个语言模型（LM）组成。它们承担着理解指令、推理逻辑、制定计划和生成响应的任务。在智能体的语境中，模型可以采用多种推理框架，例如：
ReAct：将“推理”和“行动”融合，模型能边思考边执行；
Chain-of-Thought (CoT)：通过中间推理步骤提升逻辑连贯性；
Tree-of-Thoughts (ToT)：通过多路径探索提升战略性决策能力。
正如白皮书指出：“在智能体的范围内，模型指的是将用作智能体流程的集中决策者的语言模型（LM）。”
2、工具（Tools）——智能体的“手与眼”
工具是智能体连接现实世界的桥梁。基础模型虽然具备强大的生成能力，但无法主动与外部环境交互。工具填补了这一空白，让智能体可以访问外部数据、系统与服务，实现超越模型本身的功能扩展。
常见的工具类型包括：
扩展（Extensions）：标准化桥接 API 与智能体，使其无缝调用外部接口；
函数（Functions）：模型自主决定调用何种函数及参数，在客户端执行；
数据存储（Data Stores）：为智能体提供访问动态与最新信息的能力，常通过向量数据库支持检索增强生成（RAG）。
白皮书中写道：“工具弥合了模型与外界的鸿沟，使智能体能够访问和处理真实世界的信息。”
3、编排层（Orchestration Layer）——智能体的“行动系统”
编排层是智能体的大脑与外部世界之间的中枢系统，负责控制整个推理与执行循环。它定义了智能体如何：获取信息；进行内部推理；调用合适的工具；执行动作并分析反馈。
复杂的智能体还可能在编排层中引入链式逻辑、机器学习算法或概率推理机制，以实现更加稳定和高效的任务执行。
智能体 vs. 模型：从“能说”到“能做”
模型是“语言专家”，而智能体是“能完成任务的执行者”。
智能体的智能不仅在于理解语言，更在于“会思考、能行动”。
推理框架提供了思维路径，工具生态提供了行动抓手；
ReAct：让模型在推理中规划行动；
CoT：让复杂问题得以分步解决；
ToT：让模型能在不同路径中探索与权衡。
与此同时，工具的扩展让智能体具备现实操作能力：
RAG（检索增强生成） → 让模型基于实时知识回答问题；
函数调用（Function Calling） → 让模型能触发 API 操作；
数据存储（Data Stores） → 让智能体拥有长期记忆与学习能力。
Google 在白皮书中提出了智能体选择与使用工具的三种学习路径：
1. 上下文学习（In-Context Learning）：通过提示与示例，让模型动态学会使用工具；
2. 基于检索的上下文学习：从外部记忆中检索相关信息补全上下文；
3. 基于微调的学习（Fine-tuning）：提前训练模型以掌握领域专业与操作技巧。
这种学习方式使智能体在面对新任务时能快速适应，实现真正的泛化智能。
从实验到落地：Vertex AI 的生产级智能体
Google 的 Vertex AI 平台 展示了智能体在生产级环境中的落地路径。
它提供了完整的智能体开发与部署体系，包括：
模型托管与评估；工具调用与编排逻辑；数据访问与安全管理；自动化反馈与持续优化。
通过 LangChain 和 LangGraph 框架，开发者可以快速构建多阶段智能体工作流，例如使用 SerpAPI 检索信息、调用 Google Places API 执行地理查询，从而实现复杂任务的闭环执行。
这标志着：智能体正从概念验证走向企业级生产力。
结语：AI 的未来，不止是生成，更是行动
“推理、逻辑与外部信息访问的结合，引发了智能体这一概念——一个超越生成式 AI 模型独立能力的程序。”智能体的出现，让 AI 不再只是被动的文本生成器，而是能与世界互动、执行任务、完成目标的主动智能体。
随着技术的成熟，智能体将在企业服务、金融分析、科研探索与工业自动化等领域深度渗透。
AI 的下一步，不是更大的模型，而是更聪明的行动者。
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