前言

谷歌发布了自己的AI Agent白皮书。

白皮书详细介绍了Agent的三个核心组成部分：模型（Language Model）、工具（Extensions, Functions, Data Stores）和编排层（Orchestration Layer）。

编排层利用各种推理框架（如ReAct, Chain-of-Thought, Tree-of-Thoughts）指导Agent的决策过程。工具则赋予Agent与外部世界交互的能力：Extensions连接Agent与API，Functions允许客户端控制API调用，Data Stores则提供对外部数据的访问，支持RAG等应用。

该白皮书还介绍了在LangChain和Vertex AI平台上构建和部署Agent的方法，并讨论了如何通过各种学习方法（如上下文学习、基于检索的上下文学习和微调）提升模型性能。

白皮书旨在系统性地讲解生成式AIAgent的原理、架构和应用实践，为开发者提供构建更强大、更灵活的AI系统的指导。

有需要完整报告的朋友，可以扫描下方二维码免费领取👇👇👇

目录

一、Agents概述

二、 Agent与模型的比较

三、认知架构：Agent如何运作

四、工具：通往外部世界的钥匙

五、扩展程序

六、函数

七、数据存储

八、用目标学习增强模型性能

九、使用 LangChain快速入门Agent

十、使用Vertex AI Agent的生产应用程序

有需要完整报告的朋友，可以扫描下方二维码免费领取👇👇👇