谷歌《Agents》白皮书：剖析智能体的核心框架与未来发展（附下载）

主要观点总结

本文系统解读了智能体的核心组件、工作原理及工具生态，揭示了智能体如何成为连接AI与现实世界的关键桥梁。文章介绍了智能体的定义、三大核心组件、智能体的工作原理以及智能体连接外部世界的三大核心工具，还探讨了提升智能体性能的三大靶向学习方法，并展望了智能体的未来发展趋势。

关键观点总结

关键观点1: 智能体的核心定义和特性

智能体是一种自主的、以目标为导向的应用，具备自主性、主动推理和与环境互动的特性。

关键观点2: 智能体的三大核心组件

智能体的行为由认知架构驱动，架构的核心由模型、工具和编排层三大组件构成，三者协同实现信息处理、决策、行动的闭环。

关键观点3: 智能体的工作流程

智能体通过“信息摄入→内部推理→行动执行”的循环来达成目标，其中编排层负责管控整个流程。

关键观点4: 智能体与传统生成式模型的核心差异

传统生成式模型（如单一语言模型）与智能体的核心差异主要体现在能力边界与交互方式上。

关键观点5: 智能体连接外部的三大核心工具

智能体通过扩展、函数调用和数据存储三大核心工具连接外部世界，其中扩展解决API调用问题，函数调用提供客户端更精细的控制，数据存储解决模型知识过时和局限的问题。

关键观点6: 提升智能体性能的三大靶向学习方法

通过上下文学习、检索式学习、微调学习等靶向学习方法，可以显著提升模型的工具使用能力，从而提升智能体的性能。

关键观点7: 智能体的未来展望

未来智能体将朝着更复杂的任务处理、更强大的工具交互和更优的推理能力方向发展，同时智能体开发将是迭代式过程，需要持续优化以适应具体业务需求。