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开年我就放出：2026 年，必须掌握的 9 大 AI 能力，是必须！
我最近详细的看完了Google最近悄悄放出来的一份50页的AI Agent白皮书。
它没有教你怎么“快速搞一个Agent”，也没有贩卖焦虑。相反，它做了一件更狠的事：把“AI Agent为什么难、难在哪、未来怎么走”，一次性摊开给你看。
我看完的第一反应只有一句话：之前我们做的很多Agent，其实只是“幻觉很重的自动化脚本”。
如果你正在做AI产品、Agent应用，或者只是想靠Agent提升生产力，这10个要点，你绕不开。
今天苏米给大家一一拆解。
一、AI Agent不是大模型外壳，而是一个系统
很多人一提Agent，脑子里就是：大模型 + 工具调用 = Agent。
Google直接泼冷水：Agent从来不是一个模型能力问题，而是系统工程。
它至少包含：目标定义、环境感知、状态管理、决策逻辑、工具执行、结果反馈。
你以为你在“做Agent”，其实你只是让模型多调了几个API。
二、真正的难点，不在推理，在“长期一致性”
白皮书里反复强调一个词：Long-horizon tasks（长时任务）。
一次性问答，模型很强。但只要任务跨步骤、跨时间、跨上下文，问题就开始爆炸。
今天的Agent，最大的问题不是“不会想”，而是：想完就忘，上一步刚做过什么，下一步完全不认账。
这也是为什么很多Agent演示很惊艳，实用却很拉胯。
三、没有状态管理，就没有真正的Agent
Google把“State”提到了一个极高的位置。
Agent如果不能清楚地知道：我现在处在哪一步我之前做了什么我接下来要干什么
那它永远只能算“一次性助手”。
很多失败的Agent，本质上都死在一件事上：状态只存在Prompt里，而不是系统里。
四、工具调用不是越多越好，而是越少越稳
白皮书里有一个非常反直觉的观点：工具越多，Agent越不稳定。
因为每一次工具调用，都是一次不可控的外部世界交互。失败、延迟、异常，都会连锁放大。
真正成熟的Agent设计，追求的是：最少工具集明确的调用边界可回滚的执行结果
五、评估Agent，比训练Agent更难
Google花了大量篇幅讲Evaluation。
原因很简单：Agent不是答题机器，而是行为系统。
你很难用“对不对”来评价它，只能用：是否完成目标是否稳定是否可解释是否可复现
这也是为什么很多团队做Agent，做到后面“心里没底”。
六、失败不是异常，而是Agent的常态
白皮书有一句话我特别喜欢：Failure is expected.
Agent一定会失败。真正重要的是：它失败后能不能停能不能回退能不能请求帮助
这直接决定了Agent是“帮手”，还是“事故制造机”。
七、Human-in-the-loop不是退步，而是成熟
很多人觉得：“加人工介入，是不是Agent不够智能？”
Google的态度非常明确：人类介入不是降级方案，而是高可靠系统的标配。
尤其是在：高风险决策高成本操作不可逆行为
Agent负责推进，人类负责兜底。
八、多Agent不是趋势，协调才是
白皮书并不鼓吹“多Agent协作”本身，而是警告：Agent一多，复杂度指数级上升。
通信成本、冲突决策、状态同步，都会成为噩梦。
如果你没有清晰的协调机制，多Agent只会带来多倍混乱。
九、安全与权限，必须前置设计
Google反复强调：Agent一旦能“行动”，安全问题就不是可选项。
权限边界操作审计行为日志异常中断
这些如果是“后补”的，几乎一定会出事。
十、Agent的终点，不是更聪明，而是更可控
白皮书最后的整体基调非常克制。
它并没有说：Agent会全面取代人类。
而是反复强调一个目标：Reliable, controllable, useful。
这和很多营销话术完全相反，但也更接近现实。
结尾：如果你现在还在纠结：“要不要做一个Agent？”
那我建议你换个问题：“我有没有能力，把它做成一个系统？”
因为从Google这50页白皮书来看，Agent这条路，拼的不是灵感，而是工程、耐心和克制。
未来属于那些：不急着炫耀Agent而是认真把它做稳的人。
你现在做的Agent，最不稳定的地方是哪一步？欢迎在评论区说说你的真实踩坑。
如果你想马上自己试试做一个Agent，Google推荐用LangChain这个工具。
它是专门用来做Agent的框架。
LangChain官方文档：python.langchain.comGoogle官方白皮书：pan.quark.cn/s/eecc5a19c5ab
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