谷歌刚刚发布11月最新Agents白皮书
Google《Introduction to Agents》：智能体时代的工程哲学；原文见附录【AI大模型教程】
一、从预测式 AI 到自主智能体
过去的 AI 主要擅长被动任务——回答问题、翻译文本或根据提示生成图片。这种范式虽然强大，但每一步都需要人类的明确指令。如今，AI 正在经历一场范式转变：从“预测或生成内容”转向自主地解决问题与执行任务。
这场转变的核心是 AI Agents（智能体）。一个智能体不再是静态工作流中的语言模型，而是一个能制定计划、采取行动、追求目标的完整应用。它结合了语言模型（LM）的推理能力与实际行动能力，能够自主应对复杂的多步骤任务，无需每一步都由人类指导。
二、智能体的五步问题求解循环
Google 在文中提出了智能体的核心循环——Agentic Problem-Solving Process。整个循环由五个步骤组成：
- Get the Mission：接收任务与目标。
- Scan the Scene：理解场景，分析上下文与环境。
- Think it Through：基于知识和数据进行推理与计划。
- Take Action：调用工具、执行操作。
- Learn & Get Better：观察反馈并持续改进。
图示：智能体问题求解的五步循环，从任务接收到执行与学习的完整闭环。
Google 在文中用一个现实案例说明了这一循环的应用：当客户支持智能体接收到一个问题（例如 “Where is my order #12345?”），它会：
- 解析请求（Get the Mission）；
- 检索订单系统（Scan the Scene）；
- 判断是否需要人工介入（Think it Through）；
- 执行数据库查询或发送邮件（Take Action）；
- 并在交互中优化后续流程（Learn & Get Better）。
这五步形成了智能体的“感知—推理—行动—反馈—改进”的闭环，使 AI 从一次性响应者转变为持续优化的执行者。
三、智能体系统的层级演化
Google 将智能体分为五个层级，从最基础的语言模型到具备自我演化能力的系统：
Level 0：核心推理系统
这一层的智能体其实还不能称为“Agent”。它只是一个孤立的语言模型，只能依靠预训练知识回答问题。它的优势是理解力强，但没有实时感知能力。例如，一个 GPT 模型可以解释“股票是什么”，但不知道今天的纳斯达克行情。
Level 1：连接型问题求解者
当模型可以调用外部 API、搜索网页、或访问数据库，它就具备了行动的能力。例如：通过搜索获取实时天气、调用金融 API 查询股价、访问知识库执行检索。这是第一个真正意义上的 Agent——它能主动获取信息、做出反应。
Level 2：策略型问题求解者
在这一层，智能体可以规划复杂任务、执行多步推理，并拥有记忆与上下文管理能力。Google 将这种能力称为“上下文工程”（Context Engineering），即智能体可以主动选择最有用的信息，维持对任务的全局理解。例如，一个 AI 财务顾问能持续跟踪用户的投资目标，而不仅是一次性回复。
Level 3：协作型多智能体系统
进入 Level 3，AI 开始具备组织结构。一个中央“项目管理智能体”（Project Manager Agent）协调多个专职智能体——如研究智能体、编程智能体、市场智能体——共同完成复杂任务。这一结构与真实世界的团队协作极为相似。关键在于编排（Orchestration）机制：智能体之间如何沟通、分配任务、形成反馈闭环。
四、智能体的核心结构：模型、工具与编排层
Google 在报告中指出，所有智能体系统都由三大组件组成：
- Model（模型 / 大脑）：
语言模型或基础模型是智能体的推理核心，负责信息处理与决策。模型类型（通用、微调、多模态）决定了智能体的“认知能力”。 - Tools（工具 / 双手）：
连接智能体与现实世界的接口，使其超越文本生成。工具包括 API、代码函数、数据库或向量存储，用于访问实时、可验证的信息。智能体可以规划工具调用顺序，并把结果嵌入下一轮模型推理中。 - Orchestration Layer（编排层 / 神经系统）：
管理整个智能体的运行循环，包括规划、状态管理与推理策略执行。它使用提示框架和推理技术（如 Chain-of-Thought 或 Tree-of-Thought）来保持逻辑一致性与动态适应性。
三者结合形成一个可持续迭代的系统：模型提供智能，工具赋予行动力，编排层确保协调与稳定。
五、AgentOps：智能体运维的核心理念
在智能体进入生产环境后，问题从“能不能跑”变成了“跑得稳不稳”。Google 提出了 AgentOps（智能体运维） 框架，用于衡量、监控与优化整个系统：
- Measure What Matters：像做 A/B 实验一样定义指标，量化智能体行为。
- Use LM-as-Judge：让大型语言模型担任质量裁判，根据事实性、逻辑性、指令遵循性自动评分。
- Metrics-Driven Development：通过数据驱动的方式决定是否上线或回滚。
- Debug with OpenTelemetry：记录推理链与工具调用轨迹，帮助开发者理解“AI 为什么会错”。
- Cherish Human Feedback：引入人类反馈以优化自动化行为。
图示：AgentOps 生命周期，从测量、分析到优化与持续监控的完整闭环。
六、Agent Gym：智能体的离线训练场
Google 在报告中提出了“Agent Gym”的概念——一个模拟平台，让智能体在离线环境中安全地试错与改进。在这个平台中，智能体可以：
- 模拟复杂环境进行策略学习；
- 使用合成数据进行红队测试；
- 通过人类专家反馈提升策略鲁棒性。
AI 可以像飞行员使用训练舱一样反复演练，在沙盒中不断成长。更重要的是，Agent Gym 能与人类专家网络连接，吸收“企业内部经验知识（tribal knowledge）”，在机器学习之外实现知识迁移。
七、Google 的两个标志性案例
1. Co-Scientist（AI 共同研究者）
Co-Scientist 是一个虚拟科研合作者，帮助科学家系统地探索复杂问题空间。它能接收研究目标、规划实验、生成假设并评估结果。系统中包含多个智能体：项目主管、研究员、评审者，形成一个完整的科研协作网络。它们通过循环与“元循环”（meta-loop）不断优化假设与方法。这一结构让科研流程加速，而非被替代。
2. AlphaEvolve（算法进化系统）
AlphaEvolve 是一个能自动发现和优化算法的智能体系统。它采用“演化式”循环：生成候选代码 → 评估性能 → 保留优解 → 生成下一代。它已经在数据中心优化、芯片设计、AI 训练和数学研究中取得突破。它强调“透明代码”和“人机共创”：AI 生成的代码可被人类阅读和修改，专家通过指标指导探索方向。结果是一个与人类洞察共同进化的代码体系。
八、结语：从模型到智能体文明
《Introduction to Agents》不仅是技术报告，更像一篇工程哲学宣言。它描绘了从“语言理解”到“自主行动”、从“单智能体”到“多智能体生态”、从“静态部署”到“持续演化”的完整图景。在这个新范式中：
- 模型是大脑；
- 工具是双手；
- 编排是神经系统；
- AgentOps 是免疫系统；
- Agent Gym 是训练场；
- 而人类，则是导师与伙伴。
未来的 AI 不再只是被动回答的助手，而是能与人并肩合作的数字同事。
