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AI Agent不僅僅是對現有技術的升級；它們代表了一種組織運作、競爭和創新方式的轉變。

谷歌發布的一份名為《Agent》的白皮書，展望了人工智能在商業中扮演更加積極和獨立的角色的未來。這份42頁的文件在9月發布時并未引起太大轟動，但如今在X.com（前身為推特）和LinkedIn上引起了廣泛關注。

這份報告提出了“AI Agent”的概念，一種超越現有AI模型的軟件系統，能夠進行推理、規劃并采取行動，以實現特定目標。與傳統的AI系統不同，后者僅根據預先存在的訓練數據生成響應，AI Agent可以與外部系統互動，做出決策，并獨立完成復雜任務。

白皮書解釋道：“Agent是自主的，可以在沒有人類干預的情況下獨立行動?！彼鼈儽幻枋鰹榻Y合了推理、邏輯和實時數據訪問的系統。AI Agent的背后理念十分雄心勃勃：它們可以幫助企業自動化任務、解決問題，并做出曾經完全由人類處理的決策。

白皮書的作者——朱莉亞·維辛格(Julia Wiesinger)、帕特里克·馬洛(Patrick Marlow)和弗拉基米爾·武斯科維奇(Vladimir Vuskovic)，詳細闡述了AI Agent如何運作以及它們所需的功能。

然而，更廣泛的影響同樣重要。AI Agent不僅僅是對現有技術的升級；它們代表了一種組織運作、競爭和創新方式的轉變。那些采納這些系統的企業可能會在效率和生產力上獲得巨大的提升，而那些猶豫不決的企業則可能發現自己在競爭中逐漸落后。

以下是谷歌白皮書中的五大關鍵見解，以及它們對未來商業中AI應用的潛在影響。

一、AI Agent不僅僅是更聰明的模型

谷歌認為，AI Agent代表了對傳統語言模型的根本性突破。像GPT-4和谷歌的Gemini這樣的模型，在生成單輪響應方面表現優異，但它們僅限于從訓練數據中學習到的內容。相比之下，AI Agent設計的初衷是與外部系統互動，基于實時數據進行學習，并執行多步驟任務。

白皮書指出：“傳統模型中的知識僅限于它們訓練數據中已有的內容。AI Agent通過與外部系統的連接擴展了這些知識。”

這種差異不僅僅是理論上的。設想一個傳統的語言模型被要求推薦旅游行程。它可能會基于一般知識提出一些建議，但缺乏預訂機票、檢查酒店可用性或根據用戶反饋調整建議的能力。然而，AI Agent則能做到這一切，它可以結合實時信息并做出自主決策。

這一轉變使AI Agent成為一種新的數字工作者，能夠處理復雜的工作流。對于企業來說，這意味著能夠自動化那些曾經需要多個人力角色來完成的任務。通過整合推理與執行，AI Agent可能成為從物流到客戶服務等多個行業中不可或缺的工具。

人工智能Agent如何使用擴展訪問外部API以執行任務的細分。（圖片來源：谷歌）

二、認知架構驅動它們的決策過程

AI Agent能力的核心是其認知架構，谷歌將其描述為一個用于推理、規劃和決策的框架。這一架構被稱為協調層，使Agent能夠以循環的方式處理信息，結合新數據來優化其行動和決策。

谷歌將這一過程比作一位大廚在繁忙廚房中的工作。大廚會收集食材，考慮顧客的口味需求，并根據反饋或食材的可用性調整食譜。類似地，AI Agent會收集數據，推理下一步行動，并根據目標調整自己的行為。

協調層依賴于先進的推理技術來引導決策過程。諸如推理與行動（ReAct）、思維鏈（CoT）和思維樹（ToT）等框架，為拆解復雜任務提供了結構化的方法。例如，ReAct允許Agent在實時中結合推理和行動，而ToT則使Agent能夠同時探索多個可能的解決方案。

這些技術賦予Agent不僅僅是反應性的決策能力，還能做出積極主動的決策。白皮書指出，這使得AI Agent具有高度的適應性，能夠以傳統模型無法做到的方式應對不確定性和復雜性。對于企業來說，這意味著AI Agent可以承擔一些任務，例如故障排除供應鏈問題或分析財務數據，且在較少人工監督的情況下實現高度的自主性。

AI Agent決策過程的流程，從用戶輸入到工具執行和最終響應。（圖片來源：谷歌）

三、工具拓展了Agent的能力，超越了訓練數據的限制

傳統的AI模型常被描述為“靜態知識庫”，僅限于其訓練數據所涵蓋的內容。而AI Agent則不同，它們能夠通過工具訪問實時信息，并與外部系統進行互動。這一能力使得它們在現實應用中具有實際價值。

白皮書解釋道：“工具彌合了Agent內部能力與外部世界之間的差距?！边@些工具包括API、擴展程序和數據存儲，它們使Agent能夠獲取信息、執行操作，并檢索隨著時間變化的知識。

例如，一位負責規劃商務旅行的Agent可以通過API擴展程序檢查航班時刻表，通過數據存儲檢索旅行政策，或者使用地圖工具查找附近的酒店。AI Agent能夠動態與外部系統互動，這使得它們不再是靜態的響應者，而是商業流程中的活躍參與者。

谷歌還強調了這些工具的靈活性。例如，函數允許開發者將某些任務卸載到客戶端系統，企業因此能更好地控制Agent如何訪問敏感數據或執行特定操作。這種靈活性對于金融、醫療等行業至關重要，因為這些行業對合規性和安全性有嚴格的要求。

代理端和客戶端控制的比較，說明人工智能Agent如何與Google Flights API等外部工具交互。（圖片來源：谷歌）

四、檢索增強生成（RAG），讓Agent變得更智能

AI Agent設計中的一項最具前景的進展是檢索增強生成（RAG）的整合。這項技術使Agent能夠在其訓練數據不足時，查詢外部數據源——如向量數據庫或結構化文檔。

白皮書解釋道：“數據存儲通過提供訪問更動態和最新信息的途徑，解決了[靜態模型]的限制?！盇gent可以實時檢索相關數據，從而將其響應基于事實信息。

基于RAG的Agent在信息變化迅速的領域尤其有價值。例如，在金融行業，Agent可以在做出投資建議之前拉取實時市場數據。在醫療領域，Agent則可以檢索最新的研究成果，來為診斷建議提供支持。

這一方法還解決了AI中一個長期存在的問題：幻覺（hallucinations），即生成不正確或虛假的信息。通過將響應建立在現實世界數據的基礎上，Agent能夠提高準確性和可靠性，從而更適用于那些高風險的應用場景。

檢索增強生成（RAG）如何使Agent能夠查詢向量數據庫并提供精確的上下文感知響應。（圖片來源：谷歌）

五、谷歌提供工具加速Agent部署

盡管這份白皮書充滿了技術細節，但它同樣為希望實施AI Agent的企業提供了實用的指導。谷歌重點介紹了兩個關鍵平臺：LangChain，一個開源的Agent開發框架，以及Vertex AI，一個用于大規模部署Agent的托管平臺。

LangChain通過允許開發者將推理步驟和工具調用串聯在一起，簡化了構建Agent的過程。而Vertex AI則提供了測試、調試和性能評估等功能，使得部署生產級Agent變得更加容易。

白皮書指出：“Vertex AI使得開發者能夠專注于構建和完善他們的Agent，而平臺本身則管理了基礎設施、部署和維護的復雜性?！?/p>

這些工具降低了那些想嘗試AI Agent但缺乏深入技術專長的企業的門檻。然而，它們也引發了關于廣泛采用Agent的長期后果的思考。隨著這些系統變得越來越強大，企業將需要考慮如何平衡效率提升與潛在風險，如對自動化的過度依賴或決策透明度方面的倫理問題。

推理循環、工具和API的集成，使AI Agent能夠處理旅行計劃或天氣檢查等復雜任務。（圖片來源：谷歌）

六、這意味著什么

谷歌關于AI Agent的白皮書呈現了一個詳細且雄心勃勃的AI發展藍圖。對于企業而言，信息非常明確：AI Agent不僅僅是一個理論概念，它們是能夠重塑企業運營方式的實際工具。

然而，這一轉型不會一蹴而就。部署AI Agent需要精心的規劃、實驗和重新思考傳統工作流程的勇氣。正如白皮書所指出的：“由于基礎模型的生成特性，沒有兩個Agent是完全相同的?！?/p>

目前，AI Agent既是一個機遇，也是一項挑戰。那些投資于理解和實施這一技術的企業將能夠獲得顯著的競爭優勢。而那些選擇觀望的企業，可能會在智能化、自動化系統日益主導一切的世界中，陷入追趕的困境。（Venture Beat）