Google AI 代理白皮書：關鍵要點快速流覽

Google 最近發佈的關於生成式 AI 代理的白皮書深入探討了這些智慧系統的變革潛力。

這些代理標誌著傳統語言模型的重大演變，引入了實現自主性、工具集成和實際任務執行的功能。

Google AI 代理：定義生成式 AI 代理

從本質上講，生成式 AI 代理是經過精心設計的應用程式，旨在通過觀察其環境並執行相應的操作來實現特定目標。

與靜態語言模型不同，這些代理是自主的，能夠在最少的人工干預下獨立規劃和執行任務。

如白皮書中所述：

“代理通過利用工具擴展語言模型的功能，允許訪問實時資訊，在現實世界中建議操作，以及獨立規劃和執行複雜的任務。”

這種自主性，再加上它們與外部系統交互的能力，使生成式 AI 代理成為推進 AI 驅動解決方案的關鍵參與者。

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Google AI 代理架構的關鍵元件

認知框架

認知框架包括推理、規劃和決策，支持結構化問題解決。此體系結構支援代理執行複雜任務，確保高效和有效的結果。

編排層

編排層在指導代理完成資訊輸入和操作執行的循環過程方面發揮著關鍵作用。它確保任務完成階段之間的無縫過渡。

工具集成

工具充當代理和外部系統之間的橋樑，增強其功能。這些工具允許代理與 API 交互、更新資料庫和檢索即時數據，從而擴大其操作範圍。

數據存儲和檢索

通過利用動態數據存儲，代理可以訪問最新資訊，以適應不斷變化的環境。這可確保回應和操作保持相關性和準確性。

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提高性能的學習方法

為了在實際場景中有效執行，生成式 AI 代理採用有針對性的學習策略：

情境學習

代理使用提示、工具和少數鏡頭示例來「動態」學習，快速適應特定任務。這種方法類似於廚師根據有限的說明和食材準備一道菜。

基於檢索的上下文學習

此方法從外部記憶體中動態檢索相關信息、工具和示例，使代理能夠優化其回應。想像一下，一位廚師從儲備充足的食品儲藏室中選擇食材和食譜，以更好地符合客戶的喜好。

基於微調的學習

特定數據集上的預訓練模型使他們具備特定領域的專業知識，類似於廚師通過正規教育掌握美食。此方法提高了專業任務的準確性。

實際應用和用例

例：預訂航班

本白皮書說明瞭代理如何動態收集資訊並與 API 交互，以幫助使用者預訂航班。這涉及管理多個數據源和自主編排複雜流程。

LangChain 原型

Google 演示了如何使用 LangChain 和 LangGraph 庫創建簡單的代理。

在一個示例中，代理利用 SerpAPI 和 Google Places API 來回答多階段查詢，展示工具、編排和決策等基礎元件。

使用 Vertex AI 的生產級解決方案

Google 的 Vertex AI 平臺為構建和部署生成式 AI 代理提供了一個全面的環境。

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主要功能包括：

代理生成器：簡化目標、任務和子代理委派的設計。

擴展和函數調用：實現與外部工具和 API 的無縫集成。

示例商店：通過動態提供相關示例來促進基於檢索的上下文學習。

評估和調試工具：允許持續改進和績效衡量。

該平臺抽象化了基礎設施管理等複雜性，使開發人員能夠專注於改進代理行為和功能。

未來影響

生成式 AI 代理準備通過自動執行複雜任務並支援實際應用來徹底改變行業。正如 OpenAI 首席執行官 Sam Altman 所指出的那樣：

“到 2025 年，我們可能會看到第一批 AI 代理加入勞動力市場，從而顯著改變公司的產出。”

Google 的白皮書強調了這些代理的巨大潛力，尤其是在提高生產力、簡化流程和促進創新方面。

結論

Google AI Agent 白皮書強調了 AI 功能的範式轉變。通過集成自主性、工具使用和高級學習方法，生成式 AI 代理超越了傳統模型的局限性。

Vertex AI 等平臺進一步使這些變革性技術的訪問民主化，為 AI 代理在不同領域無縫增強人類能力的未來鋪平了道路。

常見問題

Google 白皮書中描述的生成式 AI 代理是什麼？

生成式 AI 代理是高級應用程式，可以以最少的人工輸入自主觀察環境、計劃和執行任務。它們集成了工具使用、實時數據檢索和結構化決策，以應對複雜的現實挑戰。

Google 的 Vertex AI 平臺如何支援生成式 AI 代理？

Vertex AI 提供了用於設計目標的 Agent Builder 等工具、用於 API 集成的擴展以及用於基於檢索的學習的範例存儲。它簡化了基礎設施管理，使開發人員能夠專注於代理功能和創新。

生成式 AI 代理有哪些實際應用？

生成式 AI 代理可以自動執行任務，例如預訂航班、檢索多步驟查詢答案和管理複雜的工作流程。他們使用編排、工具集成和動態學習來高效處理實際場景。

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