Google白皮书中描述的生成式AI代理是什么？有哪些实际应用？

Google 最近发布的关于生成式AI 代理的白皮书深入探讨了这些智能系统的变革潜力。

这些代理标志着传统语言模型的重大演变，引入了实现自主性、工具集成和实际任务执行的功能。

Google AI 代理：定义生成式AI 代理

从本质上讲，生成式AI 代理是经过精心设计的应用程式，旨在通过观察其环境并执行相应的操作来实现特定目标。

与静态语言模型不同，这些代理是自主的，能够在最少的人工干预下独立规划和执行任务。

如白皮书中所述：

“代理通过利用工具扩展语言模型的功能，允许访问实时资讯，在现实世界中建议操作，以及独立规划和执行复杂的任务。”

这种自主性，再加上它们与外部系统交互的能力，使生成式AI 代理成为推进AI 驱动解决方案的关键参与者。

Google AI 代理架构的关键元件

认知框架

认知框架包括推理、规划和决策，支持结构化问题解决。此体系结构支援代理执行复杂任务，确保高效和有效的结果。

编排层

编排层在指导代理完成资讯输入和操作执行的循环过程方面发挥着关键作用。它确保任务完成阶段之间的无缝过渡。

工具集成

工具充当代理和外部系统之间的桥梁，增强其功能。这些工具允许代理与API 交互、更新资料库和检索即时数据，从而扩大其操作范围。

数据存储和检索

通过利用动态数据存储，代理可以访问最新资讯，以适应不断变化的环境。这可确保回应和操作保持相关性和准确性。

提高性能的学习方法

为了在实际场景中有效执行，生成式AI 代理采用有针对性的学习策略：

情境学习

代理使用提示、工具和少数镜头示例来「动态」学习，快速适应特定任务。这种方法类似于厨师根据有限的说明和食材准备一道菜。

基于检索的上下文学习

此方法从外部记忆体中动态检索相关信息、工具和示例，使代理能够优化其回应。想像一下，一位厨师从储备充足的食品储藏室中选择食材和食谱，以更好地符合客户的喜好。

基于微调的学习

特定数据集上的预训练模型使他们具备特定领域的专业知识，类似于厨师通过正规教育掌握美食。此方法提高了专业任务的准确性。

实际应用和用例

例：预订航班

本白皮书说明了代理如何动态收集资讯并与API 交互，以帮助使用者预订航班。这涉及管理多个数据源和自主编排复杂流程。

LangChain 原型

Google 演示了如何使用LangChain 和LangGraph 库创建简单的代理。

在一个示例中，代理利用SerpAPI 和Google Places API 来回答多阶段查询，展示工具、编排和决策等基础元件。

使用Vertex AI 的生产级解决方案

Google 的Vertex AI 平台为构建和部署生成式AI 代理提供了一个全面的环境。

主要功能包括：

代理生成器：简化目标、任务和子代理委派的设计。

扩展和函数调用：实现与外部工具和API 的无缝集成。

示例商店：通过动态提供相关示例来促进基于检索的上下文学习。

评估和调试工具：允许持续改进和绩效衡量。

该平台抽象化了基础设施管理等复杂性，使开发人员能够专注于改进代理行为和功能。

未来影响

生成式AI 代理准备通过自动执行复杂任务并支援实际应用来彻底改变行业。正如OpenAI 首席执行官Sam Altman 所指出的那样：

“到2025 年，我们可能会看到第一批AI 代理加入劳动力市场，从而显著改变公司的产出。”

Google 的白皮书强调了这些代理的巨大潜力，尤其是在提高生产力、简化流程和促进创新方面。

结论

Google AI Agent 白皮书强调了AI 功能的范式转变。通过集成自主性、工具使用和高级学习方法，生成式AI 代理超越了传统模型的局限性。

Vertex AI 等平台进一步使这些变革性技术的访问民主化，为AI 代理在不同领域无缝增强人类能力的未来铺平了道路。

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