谷歌云技术指南：打造智能AI代理系统.pdf
这份文档是 Google Cloud 发布的《初创企业技术指南：AI 代理》，旨在帮助初创企业和开发者构建可靠、可扩展的 AI 代理。
**核心概念**
* **AI 代理的演进：** AI 代理代表着软件工程的范式转变，能够自动化复杂工作流程，创造新用户体验，并解决过去难以解决的业务问题。
* **核心组件：**
* **模型：** AI 代理的“大脑”，决定其理解和生成响应的能力。选择合适的模型需要在能力、速度和成本之间取得平衡。
* **工具：** 使代理能够执行核心推理模型之外的操作，例如与外部系统交互。
* **编排：** 引导代理完成多步骤任务的运作核心，决定使用哪些工具、按什么顺序使用以及如何组合结果。ReAct 框架是一种有效的编排模式。
* **运行时：** 生产级 AI 代理需要一个强大的运行时基础设施，以实现规模化部署、负载均衡、安全性、可靠性、可观察性等。
* **关键技术：**
* **RAG (Retrieval-Augmented Generation)：** 一种通过从外部知识库中检索相关信息来增强 LLM 响应的技术，从而提高准确性、可信度，并且能够支持用户定制。
* **GraphRAG：** 通过构建知识图谱，使代理能够理解概念之间的关系，从而实现更智能的知识检索。
* **Agentic RAG：** 使代理成为检索和推理的积极参与者，能够执行多步骤策略以找到最佳答案。
* **AgentOps：** 一种用于构建生产就绪代理的运营方法，涉及组件级评估（单元测试）、轨迹评估（推理流程）、结果评估（语义正确性）和系统级监控。Agent Starter Pack 提供了实现 AgentOps 的工具。
* **Agent2Agent (A2A) 协议：** 一种开放标准，用于实现不同代理之间的发现、通信和安全协作，构建互操作生态系统。
* **数据架构：**
* **长期知识库 (Long-term knowledge base)：** 用于知识检索和分析，例如使用 Vertex AI Search 搜索非结构化数据。
* **工作记忆 (Working memory)：** 用于管理实时对话上下文和短期状态，例如使用 Memorystore 进行缓存。
* **事务记忆 (Transactional memory)：** 用于记录具有强一致性和完整性的操作和状态更改，例如使用 Cloud SQL。
* **未来发展：** 内存蒸馏，通过 LLM 动态提炼历史对话，创建紧凑的知识，提高效率和可扩展性。
**构建 AI 代理的工具**
* **Agent Development Kit (ADK)：** 适用于构建自定义、代码优先的 AI 代理，提供灵活的编排、工具定义和评估功能。
* **Google Agentspace：** 适用于应用程序优先的开发，支持非技术团队成员通过无代码界面构建和管理代理。
* **Gemini Code Assist：** 基于 AI 的开发助手，集成到多个开发工具中，提供代码补全、函数生成等功能。
* **Gemini Cloud Assist：** 针对 Google Cloud 环境的 AI 专家，为基础架构管理和应用程序操作提供上下文感知的帮助。
* **Gemini in Colab Enterprise：** 适用于数据科学、机器学习和分析工作，支持代码生成、解释和调试。
* **Firebase Studio：** 加速全栈应用程序开发，包括用户界面、数据库和托管。
**构建可靠 AI 代理的最佳实践**
* **选择合适的模型：** 根据用例选择模型并使用特定数据进行微调。
* **使代理可信和真实：** 使用 RAG 等技术，并结合矢量数据库，确保代理基于事实而非猜测。
* **管理复杂任务：** 使用编排来规划工具的使用顺序和组合。
* **安全地连接到数据和工具：** 编写自定义函数来控制代理对内部数据库、CRM 或其他内部系统的访问。
* **规模化部署：** 使用托管运行时环境，并结合内置的评估和安全工具来监控性能并阻止有害内容。
总而言之，这份指南提供了构建和部署 AI 代理的全面框架，涵盖了从核心概念到技术选型和最佳实践，旨在帮助初创企业充分利用 AI 代理，加速创新，并构建可靠的、可信的 AI 驱动型产品。
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