2025 年将是 AI Agent 发展的重要一年。

谷歌最近发布了一篇关于 Agent 的白皮书。以下是白皮书的主要内容：

• AI Agent 简介

• 工具在 Agent 中的角色

• 通过针对性学习提升模型性能

• 使用 LangChain 快速上手智能体

• 利用 Vertex AI Agents 构建生产级应用

这是学习 AI Agent 的绝佳起点。

✅ 什么是 Agent ？

他们将生成式 AI Agent 定义为“一个通过观察世界并利用其可用工具采取行动来实现目标的应用程序。”

⭐️ 组件

以下是通用 Agent 架构及其组件的概览：

• 用于驱动决策的模型

• 与外部数据和服务交互的工具

• 用于管理 Agent 如何获取信息、进行推理/规划并采取行动的协调机制

🆚 模型 V.S. Agent

以下是一张清晰的对比表，用于理解独立模型与 Agent 之间的区别。

🧠 具备 ReAct 推理的 Agent

以下是一个在协调层中使用 ReAct 推理构建的 Agent 示例。它通过 1 到 n 次的循环进行思考、采取行动（伴随输入）和观察，并且可以访问关键工具来尝试完成任务。

🔗 扩展

扩展以标准化的方式弥合 Agent 与 API 之间的差距。它能够帮助 Agent 根据用户的请求决定选择哪个 API。

🧑‍💻 函数

函数支持在客户端执行 API 调用，并为开发者提供更大的控制权。

💡 函数调用生命周期

一张非常有趣的图表展示了函数调用的生命周期。请注意，函数本身并不直接与 API 交互。客户端会拦截 JSON 数据并发起 API 调用，然后将结果用于 Agent 的最终响应。

🗄️ 数据存储

通过向量数据库提供对结构化和非结构化数据的访问。

💡 关于数据存储的更多信息

数据存储通常以向量数据库的形式实现。同时，还可以提供各种格式的数据给 Agent。

🧩 RAG

关于 RAG 的内容不多，但这张图总结了一个典型的 Agentic RAG 系统的样子。Agent 可以包含从推理循环到访问帮助增强检索数据的工具等多个组件。

零基础如何学习AI大模型

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。

大模型典型应用场景

①AI+教育：智能教学助手和自动评分系统使个性化教育成为可能。通过AI分析学生的学习数据，提供量身定制的学习方案，提高学习效果。
②AI+医疗：智能诊断系统和个性化医疗方案让医疗服务更加精准高效。AI可以分析医学影像，辅助医生进行早期诊断，同时根据患者数据制定个性化治疗方案。
③AI+金融：智能投顾和风险管理系统帮助投资者做出更明智的决策，并实时监控金融市场，识别潜在风险。
④AI+制造：智能制造和自动化工厂提高了生产效率和质量。通过AI技术，工厂可以实现设备预测性维护，减少停机时间。
…
这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。

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