谷歌智能体白皮书解读与建议 1

2025年11月，由Google多位专家撰写的白皮书《Introduction to Agents》系统性地阐述了AI智能体的核心架构、能力分级、开发生态及未来演进方向。无论你是开发者、架构师还是产品经理，这篇文章都将帮助你从“能用大模型”走向“会建智能体”。

? 什么是AI智能体？

简单来说，AI智能体 = 模型（大脑）+ 工具（手）+ 编排层（神经系统）+ 部署服务（身体）。它不再是一个被动响应的对话模型，而是一个能主动规划、调用工具、执行任务并观察反馈的完整应用系统。

智能体的核心工作流程可以概括为五个步骤：
1. 接收任务（Mission）
2. 感知环境（Scene）
3. 思考规划（Think）
4. 执行动作（Act）
5. 观察反馈（Observe）

这个过程循环往复，直到任务完成。

? 智能体的能力分级

白皮书将智能体系统分为五个能力层级，帮助你根据业务需求选择合适的复杂度：

- Level 0：基础推理系统
仅依赖模型自身知识，无法获取实时信息。

- Level 1：连接型智能体
可通过工具（如搜索、API）获取外部信息，具备“感知”能力。

- Level 2：策略型智能体
能主动规划多步任务，具备上下文工程能力，动态调整策略。

- Level 3：协作型多智能体系统
多个智能体协同工作，模拟人类团队分工，适合复杂业务流程。

- Level 4：自演进系统
智能体可根据任务需求自动创建新工具或新智能体，具备“自我进化”能力。

?️ 核心组件与设计建议

1. 模型选择
- 可考虑多模型路由：复杂任务用前沿模型（如Gemini 2.5 Pro），简单任务用轻量模型（如Gemini 2.5 Flash）。
- 支持多模态的场景可选择原生多模态模型或通过工具转写为文本后处理。

2. 工具设计
- 工具是智能体的“手”，包括：
- 信息检索（如RAG、NL2SQL）
- 动作执行（如发邮件、写代码）
- 人机交互（如HITL确认）
- 推荐使用函数调用或MCP协议来标准化工具