生成式AI智能体（Agents）：让AI从“会聊天”变成“能做事”的隐形助手

早上起床后，你打开手机查了今日天气，订了周末去杭州的高铁票，还让AI推荐了当地的网红餐厅——这些看似零散的操作背后，可能藏着一个“隐形助手”：它能自动调用天气API、查询高铁数据，还能从美食网站抓取信息，最后把结果整理成你能看懂的答案。这个“助手”，就是当下AI领域的热门方向——生成式AI智能体（Agents）。

很多人会疑惑：“Agents不就是AI吗？我用的ChatGPT不也能回答问题？”其实两者大不一样。就像人类光有大脑不够，还得靠计算器、手机、书籍这些工具才能高效解决问题；Agents就是给AI装上了“手脚”（连接外部世界的工具）和“行动计划”（决策循环），让它从“只会背书的AI”变成“能主动做事的助手”。今天我们就从生活场景出发，把Agents的核心逻辑、关键能力、实际用法讲明白，哪怕你不懂编程，也能理解这个AI“新物种”到底有多实用。

一、Agents是什么？先从人类“用工具”说起

要理解Agents，先回想我们自己的日常：做数学题时，我们会用计算器算复杂公式；查历史知识时，会翻百科全书；订机票时，会打开购票APP——人类的能力，从来都是“大脑+工具”的组合。Agents本质上就是AI版的“大脑+工具”：它以生成式AI模型为“大脑”，用各种工具连接外部世界，还能自主规划步骤，最终帮我们完成具体任务。

白皮书里给Agents下了个定义：“一种试图通过观察世界、使用现有工具来实现目标的应用，能自主行动，甚至在没有明确指令时，也能推理下一步该做什么。”这句话有点绕，我们拆成3个通俗要点：

有明确目标：比如“查明天北京到上海的航班”“整理本月员工考勤数据”“帮用户订生日餐厅”，Agents所有行动都围绕目标展开；会用工具：不会像普通AI那样“光说不练”——比如问普通AI“昨天北京的PM2.5是多少”，它可能答不上（因为训练数据没更新到昨天），但Agents能调用空气质量API，实时查出结果；能自主决策：不用人一步一步指挥。比如订餐厅时，Agents会先问用户“偏好中餐还是西餐”，再调用餐厅API筛选，然后根据用户预算排除太贵的，最后给出推荐——这整套流程都是自动的。

生成式AI智能体（Agents）：让AI从“会聊天”变成“能做事”的隐形助手

举个更具体的例子：假设你想让AI帮你规划“周末亲子游”。普通AI可能只会说“可以去公园、动物园”，但Agents会：

先问你“孩子多大？喜欢动物还是游乐设施？”（明确需求）；调用地图工具，查你家附近的动物园、游乐园；调用天气API，排除周末下雨的景点；调用点评工具，筛选评分4.5以上、有儿童餐的景点；最后整理出“3个亲子游选项+地址+门票价格+用餐建议”，甚至帮你预约门票。

这就是Agents的核心价值：把AI从“信息提供者”变成“任务执行者”。

二、Agents的“三大件”：大脑、手脚、指挥官

就像一台电脑需要“CPU+键盘鼠标+操作系统”才能工作，Agents也有三个核心组件，少了任何一个都不行。我们用“厨师做菜”的例子来拆解（白皮书里也用了这个类比，特别好理解）：

1. 模型：Agents的“大脑”——负责想“怎么做”

模型就是Agents的决策核心，相当于厨师的“大脑”。它的作用是：接收用户需求（比如“做一道番茄炒蛋”），结合已有知识（比如“番茄炒蛋要先炒鸡蛋”），判断该用什么工具（比如“需要炒锅、铲子”），并规划下一步行动。

不过，Agents的“大脑”不是随便选的——得满足两个条件：

能“听懂指令”：比如能理解“查从广州到深圳的高铁”需要调用高铁工具，而不是天气工具；会“推理逻辑”：比如用户说“我想订一张去北京的票，明天出发”，模型能推理出“需要先确认用户要订机票还是高铁，再问清楚出发时间、座位偏好”。

现在常用的模型比如Google的Gemini、OpenAI的GPT-4，都能满足这些需求。而且模型还能“组队”——比如复杂任务中，用一个小模型处理简单的工具调用，用一个大模型做复杂推理，这样既高效又省钱。

这里要注意：模型本身不会“自带工具技能”。就像厨师的大脑知道“要用炒锅”，但得先学过“炒锅怎么用”；Agents的模型也需要通过例子（比如“调用航班工具时，要输入出发地、目的地、日期”）来学习怎么用工具，这一点后面会讲。

2. 工具：Agents的“手脚”——连接外部世界

如果说模型是“大脑”，那工具就是Agents的“手脚”——没有工具，Agents就只能在AI的“小世界”里打转，没法和真实世界互动。

比如：

想查实时信息（天气、新闻、股价），需要“搜索工具”“API工具”；想处理数据（算报表、整理Excel），需要“代码工具”“表格工具”；想操作设备（控制智能家居、发邮件），需要“设备控制工具”“邮件工具”；想查私有信息（公司员工手册、客户资料），需要“数据库工具”“文档工具”。

白皮书里把常用工具分成了三类：Extensions（扩展）、Functions（函数）、Data Stores（数据存储），这是Agents工具的“三巨头”，我们后面会详细讲。这里只需要记住：工具是Agents的“能力延伸”——有多少种工具，Agents就能做多少种事。

3. 编排层：Agents的“指挥官”——管循环决策

有了大脑（模型）和手脚（工具），还需要一个“指挥官”来安排步骤——这就是编排层。它的作用是：让Agents进入“观察→思考→行动→再观察”的循环，直到完成目标。

还是用厨师的例子：厨师做菜的循环是“看食材（观察）→想步骤（思考）→切菜炒菜（行动）→尝味道调整（再观察）”；Agents的编排层也是类似逻辑：

接收信息：用户需求、工具返回的结果（比如“查航班返回了10个选项”）；模型推理：判断“现在需要继续调用工具，还是直接回答用户”（比如“航班选项太多，需要再问用户偏好的起飞时间”）；执行行动：调用工具（比如“问用户‘偏好早上还是下午的航班？’”）或返回结果；循环重复：直到目标完成（比如“用户选了早上的航班，Agents完成订票”）。

编排层的复杂度差别很大：简单任务比如“查天气”，可能只需要“调用天气工具→返回结果”两步；复杂任务比如“规划跨国旅行”，可能需要“查签证要求→订机票→订酒店→查当地交通→整理行程”多个步骤，甚至中间还要处理意外（比如“机票没了，换其他航班”）。

总结一下：模型（大脑）负责“想”，工具（手脚）负责“做”，编排层（指挥官）负责“安排步骤”——这三大件凑齐，Agents才能真正“做事”。

三、Agents和普通AI模型，到底差在哪？

很多人分不清“Agents”和“普通AI模型”（比如ChatGPT、文心一言），其实两者的区别就像“会主动解决问题的助手”和“只会背书的学生”。白皮书里有个对比表格，我们用通俗的例子翻译一下：

对比维度	普通AI模型（比如ChatGPT基础版）	Agents（AI智能体）
知识来源	只靠训练时的“老知识”，像个只会背书的学生——比如问“2024年5月1日北京天气”，它可能答不上（因为训练数据没到那天）	能靠工具查“新知识”，像个会查资料的助手——调用天气API，实时获取2024年5月1日的天气
会话历史记忆	记不住多轮聊天内容——比如先问“我喜欢吃辣”，再问“推荐餐厅”，它可能推荐不辣的	能记住聊天记录——知道你喜欢吃辣，推荐川菜、湘菜餐厅
工具使用能力	不会自己用工具——比如让它“订一张机票”，它只会告诉你“可以去XXAPP订”，不会真的操作	能直接调用订票工具——输入你的需求，帮你查航班、选座位，甚至完成预订
逻辑决策能力	只能按用户的提示推理，比如你说“分步算1+2×3”，它才会先算乘法；你不说，可能直接算1+2再乘3	自带逻辑框架——不用你提醒，会按“先乘除后加减”的逻辑算题，甚至复杂任务会分步骤

举个真实场景对比：

假设你问普通AI模型：“帮我查一下，昨天（2024年5月20日）上海虹桥机场的航班延误率，以及延误最久的航班是哪一班？”

普通AI模型可能会说：“我的训练数据截止到XXXX年XX月，无法获取2024年5月20日的实时航班数据，建议你通过上海虹桥机场官网或航班查询APP查询。”——它只能“建议”，不能“行动”。

但如果你问Agents，它会：

确认需求：“你想查的是2024年5月20日上海虹桥机场的所有航班延误率，以及延误最久的航班，对吗？”；调用工具：启动“航班数据API工具”，输入日期（2024-05-20）、机场（上海虹桥）；处理结果：从API返回的数据中，计算延误率（比如“延误航班占比30%”），找到延误最久的航班（比如“MU5101，延误2小时15分钟”）；整理回答：“2024年5月20日上海虹桥机场航班延误率为30%，延误最久的航班是东方航空MU5101（上海→北京），原计划8:00起飞，实际10:15起飞，延误2小时15分钟。”

——这就是两者的核心区别：普通AI模型是“信息提供者”，Agents是“任务执行者”。

四、Agents的“思考方式”：三种主流认知架构

Agents要完成任务，得有一套“思考逻辑”——这就是“认知架构”。白皮书里重点讲了三种：ReAct、Chain-of-Thought（CoT，思维链）、Tree-of-Thoughts（ToT，思维树）。这三种架构不是“谁好谁坏”，而是适合不同场景，我们用生活例子一个个讲：

1. ReAct：“想一步，做一步”——适合需要实时反馈的任务

ReAct的核心是“推理（Reason）+行动（Act）”，简单说就是“先想‘要做什么’，再动手做，做完看结果，再决定下一步”。就像我们平时查快递：

想（Reason）：“我要查快递进度，得知道快递单号”；做（Act）：问用户“你的快递单号是多少？”；看结果（Observation）：用户回复“YT1234567890”；再想（Reason）：“有单号了，需要调用快递查询工具”；再做（Act）：用单号调用快递API；再看结果（Observation）：API返回“快递已到达上海分拣中心”；最后整理回答：“你的快递（YT1234567890）已到达上海分拣中心，预计明天送达。”

ReAct的优点是“灵活”——每一步都能根据实时结果调整，不会一条路走到黑。比如如果用户没给单号，Agents不会硬查，而是先问清楚；如果API返回“单号无效”，Agents会提醒用户“单号可能输错了，请核对”。

白皮书里举了查航班的例子：用户问“想订从奥斯汀到苏黎世的航班”，Agents用ReAct逻辑：

思考：“需要查航班，调用Flights工具”；行动：输入“出发地奥斯汀，目的地苏黎世”调用工具；观察：工具返回10个航班选项；思考：“需要把选项整理给用户，让用户选时间”；行动：把航班列表发给用户。

这种“边想边做”的逻辑，特别适合需要和外部工具互动、依赖实时数据的任务（查航班、查快递、订酒店）。

2. CoT（思维链）：“分步推理”——适合复杂计算或逻辑题

CoT的核心是“把复杂问题拆成小步骤，一步步算”，就像我们解数学题：“小明有5个苹果，妈妈又买了3个，分给弟弟2个，小明还剩几个？”——不会直接算5+3-2=6，而是分步：

第一步：先算妈妈买完后，小明有多少个？5+3=8；第二步：再算分给弟弟后，还剩多少个？8-2=6；结果：小明还剩6个。

AI用CoT也是一样，比如解“2024年5月有几个工作日”：

第一步：确定2024年5月有31天；第二步：找出5月的周末（ Saturdays和Sundays）——比如5月4、5、11、12、18、19、25、26日，共8天；第三步：找出5月的节假日——比如5月1日劳动节（周三，放假1天）；第四步：计算工作日=总天数-周末天数-节假日天数=31-8-1=22天；结果：2024年5月有22个工作日。

CoT的优点是“不容易出错”——复杂问题拆成小步骤后，每一步都能检查，避免“一步错步步错”。比如算工作日时，如果漏了节假日，分步推理时容易发现；如果直接算，可能就错了。

适合用CoT的场景：数学计算、逻辑推理、复杂问题拆解（比如“规划月度预算”“写一篇文章的大纲”）。

3. ToT（思维树）：“多路径思考”——适合需要选最优方案的任务

ToT的核心是“同时考虑多个可能的思路，再选最优的”，就像我们规划旅行路线：“从北京到广州，怎么去最快？”——会同时考虑三种方案：

方案1：飞机——耗时3小时，价格800元，需要提前1小时到机场；方案2：高铁——耗时8小时，价格600元，直达市区；方案3：自驾——耗时20小时，价格1500元（油费+过路费），灵活但累；对比后选最优：如果赶时间，选方案1；如果想省钱，选方案2。

AI用ToT也是一样，比如“帮用户选生日礼物”：

先想多个方向：护肤品、香水、书籍、手办；每个方向再细化：
护肤品：用户肤质是干皮还是油皮？预算多少？香水：用户喜欢花香调还是木质调？书籍：用户喜欢小说还是科普？
收集用户反馈：“用户是干皮，预算500元，喜欢花香调”；筛选最优方案：推荐“某品牌花香调香水（450元）”或“干皮保湿套装（480元）”。

ToT的优点是“考虑全面”——不会只盯着一个方案，而是多维度对比，适合需要“选最优”的任务（旅行规划、礼物推荐、投资建议）。

总结一下：ReAct是“边想边做”，CoT是“分步算”，ToT是“多方案比”——Agents会根据任务类型，选对应的思考逻辑，就像我们遇到不同问题，会用不同的解决方法一样。

五、Agents的“三大工具”：Extensions、Functions、Data Stores

工具是Agents的“手脚”，但不同工具的用法不一样。白皮书里把Google AI支持的工具分成了三类：Extensions（扩展）、Functions（函数）、Data Stores（数据存储）。这三类工具覆盖了“调用API”“控制执行权”“查私有数据”三大需求，我们用实际场景讲清楚它们的区别和用法。

1. Extensions：“AI直接调用API”——简单高效，适合通用场景

Extensions（扩展）是最简单的工具：它相当于“给AI开了个‘直接调用API’的权限”，AI不用你写额外代码，就能自己处理API需要的参数（比如出发地、日期），直接调用外部服务。

举个例子：你想让Agents用Google Flights查航班。如果不用Extensions，你得写代码：

先从用户的问题里“提取参数”（比如用户说“明天从北京到上海”，代码要把“北京”“上海”“明天”提取出来）；再判断“参数够不够”（如果用户没说日期，代码要提醒用户）；最后调用Google Flights API。

但用了Google Flights Extension，这些步骤都不用你管——Extension会“教AI”：

怎么提取参数：“用户说‘明天飞上海’，要问清楚出发地”；怎么调用API：“参数够了，直接用‘出发地=北京，目的地=上海，日期=明天’调用API”；怎么处理结果：“API返回10个航班，整理成列表给用户”。

简单说：Extensions是“AI的API快捷键”——把复杂的API调用逻辑封装好，AI直接用。

适合用Extensions的场景：

通用API服务：查航班（Google Flights）、查地图（Google Maps）、查天气（OpenWeather）；不需要额外控制的场景：比如个人用户查天气、订机票，不需要严格的权限管理；多步骤API调用：比如“先查航班，再查目的地天气，最后订酒店”，Extensions能自动衔接多个API。

白皮书里给了个Code Interpreter Extension的例子：你让AI“写一个Python函数，反转二叉树，要求时间复杂度O(n)”，Extension会：

理解需求：“用户需要反转二叉树的Python代码，O(n)时间复杂度”；生成代码：写一个递归反转二叉树的函数；执行代码：验证代码是否正确；返回结果：把代码和执行结果发给用户。

——整个过程不用你写一行代码，AI通过Extension直接完成“生成+执行”。

2. Functions：“AI给指令，客户端执行”——安全可控，适合企业场景

Functions（函数）和Extensions不一样：Extensions是“AI直接调用API”，而Functions是“AI生成‘调用API的指令’，交给你这边的代码执行”。简单说：AI只负责“说要做什么”，实际“动手做”的是你自己的客户端（比如手机APP、网页后台）。

举个例子：企业用Agents处理员工的“差旅报销”。如果用Extensions，Agents直接调用企业的报销API——但这样有风险：如果AI出错，可能会重复报销或报多了。但用Functions，流程是：

用户（员工）说：“我要报销上周去上海的差旅费，机票800元，酒店600元”；Agents（AI）生成Function指令：“调用‘提交报销’函数，参数：员工ID=123，金额=1400元，事由=上海差旅，日期=2024-05-15”；客户端代码（企业后台）接收指令，先做校验：
查员工123是否真的上周去上海（核对出差申请）；查机票、酒店发票是否上传（核对附件）；确认金额是否符合公司标准（比如机票是否经济舱）；
校验通过后，客户端代码调用报销API，完成提交；客户端把“报销已提交，待审批”的结果返回给Agents，Agents再告诉用户。

——这里的关键是：执行API的“权力”在客户端，AI只给指令，不能直接操作。这样企业能控制风险，比如加校验、加审批流程。

适合用Functions的场景：

安全敏感场景：企业内部系统（报销、考勤、客户数据查询），需要权限校验；需额外处理的场景：比如API返回的数据需要加工（比如报销金额要扣税），客户端代码可以先处理再提交；非实时场景：比如“批量导出上个月的销售数据”，AI生成Function指令，客户端在凌晨（服务器不忙时）执行。

白皮书里举了个旅行 concierge（礼宾）的例子：用户说“想带家人去滑雪，不知道去哪”，Agents用Functions：

AI生成Function指令：“调用‘推荐滑雪城市’函数，参数：偏好=家庭滑雪，返回城市列表”；客户端代码接收指令，调用Google Places API，查适合家庭滑雪的城市（比如阿斯彭、惠斯勒）；客户端代码再调用图片API，给每个城市配一张滑雪场景图；客户端把“城市列表+图片”返回给Agents，Agents整理后推荐给用户。

——这里AI只负责“要推荐哪些城市”，而“查城市、找图片”这些需要调用外部API的操作，都由客户端完成，更灵活可控。

3. Data Stores：“AI的私人知识库”——查私有数据，不用重新训练

Data Stores（数据存储）是Agents的“私人图书馆”——专门存那些“模型没学过的私有数据”（比如公司的员工手册、产品文档、客户资料），AI需要时能快速查到，不用重新训练模型。

比如：公司有一份2024年的《员工考勤手册》（PDF文件），里面写了“病假每月最多3天，事假每月最多2天”。如果直接问普通AI：“我们公司病假每月能请几天？”——AI不知道，因为训练数据里没有这份手册。但如果把手册放进Data Stores，Agents的流程是：

用户问：“我们公司病假每月能请几天？”；Agents调用Data Stores工具，搜索“病假每月天数”；Data Stores在手册里找到对应的内容：“病假每月最多3天”；Agents整理结果，告诉用户：“根据公司2024年《员工考勤手册》，病假每月最多可请3天。”

Data Stores的核心原理是“向量数据库”——简单说就是把PDF、Word这些文档，变成AI能快速查找的“数字索引”，就像图书馆给每本书编索书号，找书时不用一本本翻，直接按索书号找。

适合用Data Stores的场景：

查私有文档：公司手册、产品说明书、合同模板；查实时更新的数据：比如公司的“月度销售报表”（每月更新，不用重新训练模型）；查多格式数据：PDF、Excel、CSV、网页内容都能存进去。

白皮书里提到的“检索增强生成（RAG）”，就是Data Stores的典型应用。比如企业客服Agents：

把“产品常见问题（FAQ）”“故障排查指南”放进Data Stores；用户问：“我的产品开不了机怎么办？”；Agents从Data Stores里查到“开不了机的排查步骤”（检查电源、按复位键、联系售后）；Agents把步骤整理成易懂的语言，回复用户。

——这样客服Agents不用记成千上万的FAQ，随时能查Data Stores，回答又准又快。

三种工具对比：怎么选？

很多人会问：“我该用Extensions、Functions还是Data Stores？”其实它们不是互斥的，甚至能一起用。我们用一个“企业差旅助手”的例子，看三者怎么配合：

用户说：“帮我订明天从北京到上海的机票，顺便查一下公司的差旅报销标准。”；Agents先调用Data Stores：查公司《差旅报销标准》，发现“经济舱可报销，商务舱需审批”；Agents再调用Extensions：用Google Flights Extension查明天北京到上海的经济舱机票，返回5个选项；Agents整理机票选项和报销标准，问用户：“这5个经济舱机票符合报销标准，你选哪个时间？”；用户选了“9:00的航班”，Agents生成Functions指令：“调用‘预订机票’函数，参数：员工ID=123，航班号=MU5101，日期=2024-05-21”；客户端代码接收指令，校验员工ID和航班信息，调用订票API完成预订，再返回“预订成功”的结果；Agents告诉用户：“机票已预订（MU5101，9:00北京→上海），报销时可提供航班号申请经济舱费用。”

——这个例子里，Data Stores查私有标准，Extensions查实时机票，Functions安全订票，三者配合完成了一个复杂任务。

简单总结选择逻辑：

想简单快速调用通用API → 用Extensions；想控制执行权、加安全校验 → 用Functions；想查私有文档或更新数据 → 用Data Stores。

六、让Agents更聪明：三种“目标学习”方法

Agents的“大脑”（模型）不是天生就会用工具的，需要通过学习。白皮书里讲了三种“目标学习”方法：上下文学习、检索式上下文学习、微调学习。这三种方法就像“临时抱佛脚”“查笔记”“系统上课”，适合不同的学习需求。

1. 上下文学习：“临时抱佛脚”——适合简单、临时任务

上下文学习是“给模型看几个例子，它当场学会用工具”，就像我们临时学用一个新APP：看别人操作一遍，自己就会了。

比如你想让Agents用“快递查询工具”，但模型没学过怎么用。你给它一个例子：
“用户问‘我的快递到哪了？’，你应该：

回复‘请提供你的快递单号’；用户提供单号后，调用‘快递查询工具’，参数：单号=用户提供的单号；工具返回结果后，整理成‘你的快递XXX当前在XX位置，预计XX送达’。”

模型看完这个例子，就能学会怎么用快递查询工具——不用专门训练，当场见效。

适合用上下文学习的场景：

简单工具：比如查快递、查天气，例子容易写；临时任务：比如“只需要用一次的工具”，不用长期掌握；快速验证：比如想测试“Agents能不能用新工具”，先给个例子试试。

优点是“快”，缺点是“记不住”——如果下次再用这个工具，还得重新给例子，适合短期任务。

2. 检索式上下文学习：“查笔记”——适合工具多、例子多的场景

检索式上下文学习是“把所有工具的例子存在一个‘笔记库’里，模型需要时自己查笔记”，就像我们工作时，把常用的操作步骤记在笔记本里，忘了就翻笔记。

比如公司有10个工具（快递查询、机票预订、报销申请、考勤查询等），每个工具都有10个例子。你把这些例子存在“Example Store”（例子库）里：

当用户问“怎么查考勤？”，模型会先去Example Store里查“考勤查询工具”的例子；找到例子后，按例子的步骤调用工具；完成后，不用再记例子，下次用再查。

白皮书里提到的Vertex AI Extensions，就有这样的“Example Store”——开发者把工具例子存进去，Agents需要时自动检索，不用每次都给例子。

适合用检索式上下文学习的场景：

工具多：比如有10个以上工具，例子太多，模型记不住；例子更新快：比如工具的用法变了（比如快递查询工具加了“查物流轨迹”功能），只需要更新例子库，不用重新教模型；复杂工具：比如“报销申请工具”有很多步骤（填金额、传发票、选审批人），例子存在库里，模型查着用。

优点是“灵活”，缺点是“需要建例子库”——适合长期、多工具的场景。

3. 微调学习：“系统上课”——适合核心、长期任务

微调学习是“用大量例子专门训练模型，让它长期掌握工具用法”，就像我们去学校系统学习一门技能（比如学开车），学会后长期都能用。

比如企业的“客户管理Agents”，需要长期用“客户数据查询工具”（查客户姓名、订单历史、联系方式）。你准备1000个例子：

例子1：用户问“查客户张三的订单”→调用工具，参数：客户名=张三→返回订单列表；例子2：用户问“客户李四的联系方式”→调用工具，参数：客户名=李四→返回手机号；…（共1000个例子）

用这些例子训练模型，模型会长期记住“怎么用客户数据查询工具”——下次再用，不用给例子，直接就能调用。

适合用微调学习的场景：

核心工具：比如企业每天都要用的“客户查询”“订单处理”工具；高准确率要求：比如金融领域的“风险评估工具”，需要模型熟练使用，不能出错；长期使用：比如这个工具要用到1年以上，微调一次能长期受益。

优点是“熟练、准确”，缺点是“费钱、费时间”——需要大量数据和计算资源，适合重要任务。

三种方法对比：怎么选？

我们用“学开车”的例子总结：

上下文学习：“看别人开一遍，自己试一次”——适合临时开朋友的车，不用长期会；检索式上下文学习：“开车时带本操作手册，忘了就翻”——适合开不常用的车型（比如货车），偶尔用一次；微调学习：“去驾校系统学，考驾照”——适合自己买车，每天都要开，长期用。

实际应用中，很多Agents会结合这三种方法：比如先用微调学习掌握核心工具（比如客户查询），再用检索式学习处理偶尔用的工具（比如查物流），最后用上下文学习测试新工具（比如新出的报销工具）。

七、动手做一个简单Agents：用LangChain+Gemini

讲了这么多理论，不如动手试试——白皮书里用LangChain（一个开源的AI框架）和Gemini模型，做了一个“查橄榄球队+查体育场地址”的Agents。我们把这个过程简化，用通俗的语言讲清楚，哪怕你不懂编程，也能理解怎么搭一个Agents。

任务目标

用户问：“德州大学长角牛队上周橄榄球赛的对手是谁？对方球队的体育场地址在哪？”——Agents需要：

查“德州大学长角牛队上周的对手”（用SerpAPI，相当于Google搜索）；查“对手球队的体育场地址”（用Google Places API）；整理结果回复用户。

步骤拆解（不用写代码，看逻辑）

第一步：准备“工具”

我们需要两个工具：

搜索工具（SerpAPI）：查橄榄球队的比赛信息；地点工具（Google Places API）：查体育场地址。

首先要申请这两个API的“钥匙”（API Key）——就像你用APP需要登录一样，API Key是调用工具的凭证。

第二步：搭Agents的“大脑”和“指挥官”

用Gemini模型当“大脑”，用LangChain的“ReAct Agent”当“指挥官”（负责ReAct逻辑：想→做→看结果）。

LangChain已经帮我们写好了“指挥官”的代码，我们只需要告诉它：

用哪个模型（Gemini）；用哪些工具（搜索工具、地点工具）；用哪种思考逻辑（ReAct）。

第三步：跑任务，看结果

用户输入问题：“德州大学长角牛队上周橄榄球赛的对手是谁？对方球队的体育场地址在哪？”；Agents（指挥官）开始工作：
思考：“我需要先查德州大学长角牛队上周的对手，应该用搜索工具”；行动：调用SerpAPI，搜索“Texas Longhorns football schedule last week”；观察：搜索结果返回“对手是佐治亚大学斗牛犬队（Georgia Bulldogs）”；思考：“现在需要查佐治亚大学斗牛犬队的体育场地址，应该用地点工具”；行动：调用Google Places API，搜索“Georgia Bulldogs stadium address”；观察：API返回“桑福德体育场，地址：100 Sanford Dr, Athens, GA 30602, USA”；思考：“结果够了，可以整理回答用户”；
Agents回复用户：“德州大学长角牛队上周的对手是佐治亚大学斗牛犬队，对方的体育场是桑福德体育场，地址是100 Sanford Dr, Athens, GA 30602, USA。”

为什么这个例子重要？

这个简单的Agents，已经包含了核心组件：

模型（Gemini）：做决策；工具（SerpAPI、Google Places）：连接外部世界；编排层（LangChain ReAct Agent）：管循环逻辑。

它证明了：普通人也能搭Agents——不用自己写复杂的编排层代码，用LangChain这样的框架，配好模型和工具，就能让Agents工作。

如果你想试试，网上有很多LangChain的教程，跟着做1-2小时就能搭出类似的Agents。

八、从“玩具”到“产品”：Vertex AI的生产级Agents

前面讲的LangChain例子，更像“玩具级”的Agents——适合个人或小团队测试。如果企业要做“生产级”的Agents（比如客服Agents、销售Agents），需要考虑很多问题：

怎么测试Agents的准确率？怎么处理大量用户同时用？怎么保证数据安全？怎么快速更新工具？

Google的Vertex AI平台，就是为了解决这些问题——它是“Agents的工厂”，提供从开发、测试到上线的全流程工具，让企业能快速做出稳定、安全的生产级Agents。

Vertex AI Agents的核心优势

“开箱即用”的工具库：不用自己找API、写Extension——Vertex AI里有现成的工具（比如Google Search、Google Maps、BigQuery数据库），直接选了就能用；可视化开发：不用写大量代码——用界面拖拖拽拽，就能定义Agents的目标（比如“处理客户咨询”）、工具（比如“查客户数据”“发邮件”）、步骤（比如“先问客户需求，再查数据，再回复”）；测试和优化工具：能看Agents的“思考过程”——比如Agents为什么调用这个工具，哪里出错了，还能手动调整；还能统计准确率（比如“回答正确的比例”）、响应时间；安全和合规：企业最关心的——支持数据加密、权限控制（比如谁能改Agents、谁能看数据），符合GDPR、CCPA等法规；** scalability（可扩展性）**：能应对大量用户——比如双11时，客服Agents要同时接1000个用户咨询，Vertex AI能自动加服务器，不会卡。

生产级Agents的例子：企业客服Agents

用Vertex AI搭一个“电商客服Agents”，流程是：

定义目标：“处理用户的订单咨询、退货申请、物流查询”；选工具：
订单工具：查用户的订单状态（来自企业的BigQuery数据库）；物流工具：查快递进度（调用第三方物流API）；邮件工具：发退货申请确认邮件（调用Google Workspace API）；
设逻辑：用ReAct架构——
用户问“我的订单怎么还没到？”→先查订单号→再查物流→再回复；用户问“想退货”→先查订单是否符合退货条件→再发退货链接→再发确认邮件；
测试：用“虚拟用户”测试——比如输入“订单123没到”，看Agents是否能正确查物流，回复是否准确；上线：把Agents集成到企业的客服APP里，用户打开APP就能聊；优化：看后台数据——比如“10%的用户说Agents没查到物流”，发现是物流API偶尔超时，加个“重试”逻辑；

——这样一个生产级的客服Agents，用Vertex AI不用从零写代码，几周就能上线，而且稳定、安全。

九、Agents的未来：从“单个助手”到“团队协作”

白皮书的最后，提到了Agents的未来——我们现在看到的Agents，大多是“单个助手”（比如查天气的Agents、订机票的Agents），但未来会是“多个Agents组队工作”，就像公司里不同部门的人合作完成项目。

比如“旅行规划Agents团队”：

需求分析Agents：负责问用户“旅行时间、预算、偏好（海滩/雪山）”；交通Agents：负责订机票、高铁票，查当地交通；住宿Agents：负责订酒店，对比价格和评分；景点Agents：负责推荐景点，买门票；美食Agents：负责推荐当地餐厅，订位；总结Agents：负责把交通、住宿、景点、美食整理成“旅行攻略”，发给用户。

这些Agents之间能互相传递信息——比如需求分析Agents把“用户预算5000元，7天，喜欢海滩”传给交通Agents和住宿Agents，交通Agents订好机票后，把“到达时间”传给住宿Agents，住宿Agents订离机场近的酒店。

未来，这样的“Agents团队”会出现在各个领域：

医疗：问诊Agents（问症状）+ 检查Agents（查检查报告）+ 用药Agents（推荐药物）+ 随访Agents（提醒复查）；教育：学情分析Agents（查学生薄弱点）+ 备课Agents（做教案）+ 辅导Agents（讲课）+ 作业Agents（批作业）；企业：销售Agents（找客户）+ 客服Agents（服务客户）+ 财务Agents（算提成）+ 库存Agents（查货）；

而且Agents会更“聪明”——比如现在的Agents需要人告诉它“用哪个工具”，未来的Agents能自己发现新工具；现在的Agents只能处理明确的任务，未来的Agents能处理“模糊需求”（比如用户说“想放松一下”，Agents能推荐“周边短途游”“SPA”“看电影”等选项）。

当然，Agents的发展也会有挑战：比如“安全问题”（Agents被黑客利用调用恶意工具）、“责任问题”（Agents订错机票，谁负责）、“隐私问题”（Agents存了用户的身份证号，怎么保护）——这些都需要技术和法规一起解决。