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网站的投票系统怎么做,计算机就业岗位有哪些,无需本金十分钟赚800,专业沈阳网站建设AI之Course之AgenticAI/Generative AI Agents#xff1a;生成式AI智能体 —— 通过理解智能体的核心组件与迭代开发流程#xff08;涵盖近期智能体空间进展#xff09;#xff0c;学习构建高级AI智能体—架构、工具与认知——从基础原理到生产实践的全景指南 导读#xf…AI之Course之AgenticAI/Generative AI Agents生成式AI智能体 —— 通过理解智能体的核心组件与迭代开发流程涵盖近期智能体空间进展学习构建高级AI智能体—架构、工具与认知——从基础原理到生产实践的全景指南导读智能体的本质定义与核心价值—本文开篇明义通过类比人类利用工具扩展认知与行动能力精准定义了生成式AI智能体的本质一个能够通过工具感知并作用于外部世界、以自主规划方式达成目标的程序系统。智能体并非模型的简单升级而是架构层面的范式跃迁。其核心价值在于突破了基础大模型的固有局限——将静态的、封闭的文本生成能力动态地连接到实时信息流与外部执行接口从而实现了从“对话与生成”到“推理与行动”的根本转变。这一转变为AI解决现实世界中复杂、多步骤的实际问题如行程规划、数据分析、跨系统操作奠定了理论基础和技术路径。 解构智能体架构与工具生态系统本文系统性地解构了智能体的核心三要素揭示了其内部协同的工作机制。模型作为“大脑”承担集中式推理与决策工具作为“四肢与感官”是连接外部世界的标准化接口具体表现为扩展服务端执行、函数调用客户端执行和数-据存储RAG支持 三类为开发者提供了从紧密耦合到安全解耦的灵活选择协调层则是驱动前两者协同工作的“中枢神经系统”它通过诸如ReAct推理-行动、Chain-of-Thought思维链等认知架构将用户目标拆解为“观察-思考-行动”的循环迭代过程直至任务完成。这三者共同构成了一种新型的“认知架构”使智能体具备了目标导向的自主性、多轮交互的会话记忆以及处理开放任务的动态规划能力。 从构建方法到生产实践的演进之路本文不仅阐述了“是什么”更清晰地指引了“如何构建”。它提供了分层的能力增强方法论从快速试错的上下文学习到可规模化的检索增强学习再到深度定制的模型微调。通过使用LangChain等开源框架的“快速上手”示例生动展示了从零组装一个多功能智能体的实践流程。最后文章将视野提升至企业级生产应用以Google Vertex AI平台为例描绘了如何将分散的组件、评估工具和运维设施整合于一个全托管环境从而实现从自然语言定义智能体行为到持续迭代优化的完整生命周期管理。全文最终强调构建高效智能体无单一范式其精髓在于根据具体场景以实验与迭代的精神灵活融合模型、架构与工具方能释放生成式AI作为“行动者”的真正潜力。目录Generative AI Agents生成式AI智能体 —— 通过理解智能体的核心组件与迭代开发流程涵盖近期智能体空间进展学习构建高级AI智能体—架构、工具与认知——从基础原理到生产实践的全景指南1、Introduction核心要点经验技巧2、What is an agent?Figure 1. General agent architecture and components2.1 The model核心要点经验技巧2.2 The tools核心要点经验技巧2.3 The orchestration layer核心要点经验技巧2.4 Agents vs. Models核心要点经验技巧2.5 Cognitive architectures: How agents operate核心要点经验技巧Figure 2. Example agent with ReAct reasoning in the orchestration layer3、Tools: Our keys to the outside world3.1 Extensions核心要点经验技巧3.2 Sample Extensions核心要点经验技巧3.3 Functions核心要点3.3.1 Use cases核心要点经验技巧3.3.2 Function sample code核心要点经验技巧3.4 Data stores核心要点经验技巧3.4.1 Implementation and application核心要点经验技巧3.5 Tools recap核心要点经验技巧4、Enhancing model performance with targeted learning核心要点经验技巧5、Agent quick start with LangChain核心要点经验技巧6、Production applications with Vertex AI agents核心要点经验技巧7、Summary核心要点经验技巧Generative AI Agents生成式AI智能体 —— 通过理解智能体的核心组件与迭代开发流程涵盖近期智能体空间进展学习构建高级AI智能体—架构、工具与认知——从基础原理到生产实践的全景指南1、Introduction本章作为全文的引言通过类比人类利用工具如书籍、计算器来补充知识并完成任务引出了生成式AI智能体的核心概念。智能体不仅仅是模型它是结合了推理、逻辑并能通过工具访问外部信息和执行现实世界动作的程序。这超越了单一生成式AI模型的独立能力开启了自主解决问题的新范式。核心要点核心类比如同人类依赖工具生成式AI模型也能被训练使用工具来获取实时信息如查询数据库或执行具体操作如调用API发送邮件。智能体定义初步智能体是连接了生成式AI模型的推理、逻辑与外部信息访问能力的组合。它能够以自我导向的方式进行规划和执行任务。经验技巧从用户目标逆向设计在设计智能体之初首先明确最终用户希望完成的具体、可衡量的目标例如“自动生成并发送周报”这有助于确定所需工具和推理复杂度。区分“信息”与“动作”明确智能体需要的是检索实时信息如天气、股价还是执行一个改变外部状态的动作如创建日历事件、下订单。这决定了工具类型的选择。2、What is an agent?Figure 1. General agent architecture and components2.1 The model在智能体架构中“模型”特指充当集中化决策者的语言模型。它是智能体进行推理和规划的“大脑”。核心要点角色定位模型是智能体认知架构中的核心推理引擎负责理解指令、进行思考Thought并决定下一步行动Action。模型选择可以是任何规模大/小的单模型或多模型组合需能遵循指令推理框架如ReAct, CoT, ToT。可以是通用模型、多模态模型或针对特定任务微调的模型。能力来源模型的工具使用能力主要来自其通用训练。虽然模型本身通常不针对特定智能体配置进行训练但可以通过提供示例few-shot learning 来微调和引导其有效使用特定工具。经验技巧匹配模型与任务复杂度对于简单、确定性的工具调用较小的模型可能更高效、低成本。对于需要复杂规划和多步推理的任务大型模型更为合适。善用系统指令与示例通过精心设计的系统指令System Instructions和上下文示例in-context examples可以有效地“编程”模型使其理解并遵循特定智能体的行为规范而无需重新训练。2.2 The tools工具是打破基础模型与外部世界隔阂的桥梁。它们使智能体能够感知、交互并影响现实世界极大地扩展了模型本身的能力范围。核心要点核心价值基础模型在文本/图像生成上能力强大但本质是“封闭”的。工具为其提供了交互性和行动力。表现形式工具通常与常见的Web API方法GET, POST等对齐例如更新数据库、获取天气数据。它们也是实现检索增强生成RAG 等 specialized 系统的关键。功能工具不仅让智能体能“读取”世界获取信息还能“写入”世界执行操作。经验技巧工具设计的“原子性”将工具设计为功能单一、接口明确的模块。一个工具最好只做一件事如get_weather(location)这能降低模型的调用决策难度并提高系统的可维护性。详细的工具描述为每个工具提供清晰、自然的语言描述说明其用途、所需参数及返回格式。这相当于给模型的“工具说明书”能显著提高模型调用工具的准确率。2.3 The orchestration layer协调层是驱动智能体运行的循环过程它管理着信息输入、内部推理和行动输出的完整周期。它是智能体“认知架构”的运作框架。核心要点核心循环协调层遵循“观察-思考-行动”的基本循环持续运行直至达成目标或满足停止条件。复杂性可变该层的复杂度可简可繁从简单的决策规则到包含链式逻辑、额外机器学习算法或概率推理技术的复杂流程。承载功能它是实现记忆Memory管理、状态State维护和规划Planning 等高级功能的载体。经验技巧明确循环终止条件在设计协调层时必须明确定义智能体何时应该停止循环。条件可以是成功给出最终答案、达到最大步数限制、用户中断、或工具返回特定错误信号。结构化日志输出强制协调层在每个循环步骤输出结构化的日志如Thought Action Observation这对于调试智能体的推理过程、分析故障原因至关重要。2.4 Agents vs. Models本部分通过对比表格清晰地区分了模型与智能体在知识边界、会话管理、工具集成和逻辑层方面的本质不同。核心要点 知识范围 模型知识限于训练数据智能体通过工具扩展知识。 会话与状态 模型通常是无状态的单一推理智能体管理会话历史和多轮交互具备上下文感知能力。 工具与架构 模型没有原生工具实现工具是智能体架构的原生组成部分。模型依赖用户通过提示工程引导推理智能体拥有内置的认知架构和推理框架。经验技巧决策树当面临一个需求时可用此对比作为决策树。如果需要的是基于固定知识的对话或生成用一个强大的模型精心设计的提示可能就够了。如果需要与外部系统交互、执行多步骤任务或维护对话状态那么你需要构建一个智能体。成本与复杂性权衡智能体提供了强大的能力但也带来了更高的复杂性和运营成本更多的API调用、状态管理。对于简单任务避免“杀鸡用牛刀”。2.5 Cognitive architectures: How agents operate通过“厨师备餐”的类比生动阐释了智能体认知架构的工作原理。并详细介绍了当前主流的推理框架——ReAct、Chain-of-Thought和Tree-of-Thoughts它们是如何被嵌入协调层来指导模型进行逐步推理和行动的。核心要点类比解析智能体像厨师一样经历信息收集观察、内部推理规划、执行行动、动态调整的循环。主流推理框架ReActReason Act 将推理和行动步骤交织在一起模型输出“思考-行动-观察”的序列。特别适合需要与环境工具交互的任务能减少幻觉提高可信度。Chain-of-Thought 引导模型通过中间推理步骤得出最终答案提升复杂逻辑和数学问题的解决能力。Tree-of-Thoughts 通过让模型并行探索多种“思维链”并进行评估适用于需要战略前瞻和探索的复杂问题求解。ReAct流程示例 用户查询 → 启动ReAct序列 → 模型循环生成Thought (思考下一步) → Action (选择工具) → Action Input (提供参数) → Observation (工具返回结果) → ... 循环直至生成 Final Answer。经验技巧框架选择指南选择ReAct当任务高度依赖与外部工具/API的交互时。选择Chain-of-Thought当任务是纯推理型如数学计算、逻辑谜题无需调用外部工具时。选择Tree-of-Thoughts当问题解决空间大需要探索多种可能方案并择优时如战略游戏、复杂规划。可视化调试实现一个简单的界面实时显示智能体在执行任务时的ReAct步骤Thought/Action/Observation这是理解和调试其决策过程的最有效方式。Figure 2. Example agent with ReAct reasoning in the orchestration layer3、Tools: Our keys to the outside world3.1 Extensions扩展是一种标准化的连接方式让智能体能够无缝执行API而无需关心API的底层实现细节。它通过在运行时向模型提供API的使用示例和参数说明来工作。核心要点 核心机制 扩展通过示例教学来工作。开发者配置扩展时提供调用该API的自然语言示例和参数说明智能体在运行时根据当前查询动态匹配并调用最合适的扩展。 优势 避免了编写复杂的、易碎的解析代码来处理用户查询中的各种边缘情况。提供了一种更健壮、可扩展的集成方式。 关系 一个智能体可以配置多个扩展1对多形成其“工具箱”。经验技巧 精心设计示例 扩展的效力很大程度上取决于提供的示例。示例应覆盖常见和关键的用例并清晰展示如何从各种形式的用户查询中提取出API所需的参数。 从预构建扩展开始 优先利用平台提供的开箱即用扩展如Google Flights, Maps, Code Interpreter它们已经过优化能快速验证概念。本节以代码解释器扩展为例展示了扩展的实际应用。该扩展允3.2 Sample Extensions许用户用自然语言描述一个编程任务由扩展生成并执行对应的Python代码。核心要点 功能演示 代码解释器扩展接收如“编写一个O(n)时间复杂度的二叉树翻转方法”的自然语言查询并返回生成的、可执行的Python代码。 价值体现 展示了扩展如何将复杂的专业能力代码生成与执行封装为智能体可以轻松调用的工具极大降低了使用门槛。 实现方式 通过简单的API调用如Extension.from_hub(code_interpreter).execute()即可集成。经验技巧 沙箱环境 对于执行代码这类高风险操作务必在严格隔离的沙箱环境中运行扩展生成的代码以防止对主系统造成安全威胁。 输出处理 设计好如何处理扩展返回的结果。对于代码解释器可能需要将生成的代码以高亮格式呈现给用户或直接展示执行结果。3.3 Functions函数调用是另一种工具交互模式。与扩展在智能体端执行API调用不同函数调用中模型只负责生成结构化的函数调用请求如JSON而实际的API执行则交由客户端应用处理。这为开发者提供了更精细的控制权。核心要点 核心区别 “扩展”是代理端执行“函数”是客户端执行。模型输出一个包含函数名和参数的请求负载但不直接调用API。 控制权转移 API调用的逻辑、执行、错误处理和数据处理的控制权完全交给了客户端开发者。 架构解耦 实现了智能体架构与外部基础设施的松耦合。3.3.1 Use cases阐述了适合使用函数调用的典型场景核心在于需要客户端应用进行额外控制、安全隔离或复杂数据处理的情况。核心要点 安全与认证 API凭证不能暴露给智能体基础设施时API处于内部网络智能体无法直接访问时。 流程控制 需要人在环审核批准、进行批量异步操作、或执行顺序有特殊约束时。 数据转换 API返回的数据需要经过复杂处理后才能被智能体使用或智能体不具备处理能力时。 开发敏捷性 在开发初期可以用函数调用来“模拟”API存根快速进行智能体逻辑的迭代而无需部署真实的API后端。用例示例旅行规划智能体模型输出一个结构化的display_cities函数调用含城市列表和偏好客户端应用接收后再调用Google Places API获取图片并组合成富媒体内容返回用户而无需将图片数据传回智能体。经验技巧 决策流程图 制定一个简单的决策流程图问“我是否需要/希望由我的客户端应用完全控制这次API调用及其数据流”如果答案是肯定的选择函数调用如果希望智能体自主管理多步骤的API调用链选择扩展。 定义清晰的数据契约 在客户端和智能体之间明确函数调用的输入/输出JSON格式这相当于两者之间的API合同。3.3.2 Function sample code通过一个完整的代码示例展示了如何定义函数、将其包装为工具、配置模型并最终获得一个结构化的函数调用输出。核心要点步骤分解定义函数 创建一个普通的Python函数如display_cities并为其编写清晰的文档字符串描述和参数说明。配置模型调用 将函数作为tools参数的一部分传递给模型。通过配置如automatic_function_calling控制是否自动执行。解析输出 从模型的响应中提取出function_call对象其中包含了模型选择的函数名和填充好的参数。技术细节展示了如何禁用自动调用以获取原始的函数调用请求便于客户端接管。经验技巧 文档字符串即提示 模型的函数选择能力严重依赖于函数及其参数的文档字符串。务必用清晰、准确的自然语言描述函数是做什么的每个参数代表什么。 参数类型提示 在Python中使用类型提示如cities: list[str]这不仅能帮助开发者某些框架也能利用这些信息来生成更准确的模式定义供模型理解。 测试边界条件 使用各种可能的用户查询来测试函数调用确保模型能正确处理缺失可选参数、错误参数类型或模糊查询的情况。3.4 Data stores数据存储是解决基础模型知识静态化、无法获取实时或专有信息的关键工具。它允许开发者将各种格式的动态外部数据提供给智能体无需对模型进行耗时、昂贵的重新训练或微调从而确保响应的事实性与相关性。核心要点 核心价值 为智能体提供超越其训练数据时间戳和范围的知识尤其适用于需要访问最新信息、公司内部文档或特定领域数据库的场景。 工作原理 数据存储在后台通常实现为向量数据库。原始数据如PDF、网页、表格被转换为向量嵌入智能体通过将用户查询也转换为向量并执行相似性搜索向量搜索来检索最相关的原始文本片段。 与RAG的关系 数据存储是实现检索增强生成RAG 应用的基石。RAG利用数据存储在生成最终答案前先检索相关的、最新的外部知识作为上下文。经验技巧 数据预处理与分块是关键 原始数据在存入向量数据库前必须进行有效的分块。分块大小和质量直接影响检索的准确性。对于长文档可能需要重叠分块来保持上下文连贯。 选择合适的嵌入模型 嵌入模型的质量决定了向量搜索的语义理解能力。应选择在相关领域表现良好的嵌入模型或根据特定数据进行微调。3.4.1 Implementation and application本节详细阐述了数据存储以RAG应用为例在智能体中的具体实现流程和技术架构展示了从用户查询到最终响应的完整生命周期。核心要点支持的数据类型非常广泛包括网站内容、结构化数据PDF, CSV, 电子表格、非结构化数据HTML, TXT以及关系/非关系型数据库。标准RAG工作流步骤1 用户查询被送入嵌入模型生成查询向量。步骤2 查询向量在向量数据库中通过算法如SCaNN进行相似性匹配。步骤3 匹配到的相关文本片段原始内容被检索出来。步骤4 检索到的内容与用户查询一起作为增强的上下文提供给智能体的协调层和模型。步骤5 模型基于所有信息生成最终响应或决定下一步行动可能包括进一步检索。与推理框架结合图中示例展示了RAG与ReAct框架的完美结合。智能体在“思考”后可以主动发起“向量搜索”这一“行动”并将检索结果作为“观察”指导后续的“思考”和最终答案生成。经验技巧 实施“重排序”策略 在初步向量检索后可以引入一个重排序模型对top K个结果进行更精细的排序选出最相关的1-2个片段这能显著提升最终答案的质量并减少提示长度。 设计元数据过滤 在向量数据库中除了文本内容还应存储有用的元数据如文档来源、创建日期、部门。允许智能体在检索时指定元数据过滤器可以大幅提升精确度例如“仅在2024年的财务报告中搜索”。3.5 Tools recap本节通过一个清晰的对比表格对扩展、函数调用和数据存储这三种核心工具类型进行了系统性总结从执行位置、核心用例和适用场景三个维度进行了精炼的区分为开发者选择合适的工具提供了决策框架。核心要点执行位置扩展 代理端执行。 API调用在智能体基础设施内完成。函数调用 客户端执行。 智能体仅生成结构化请求由客户端应用执行。数据存储 代理端执行。 向量搜索在智能体基础设施内完成。核心用例对比扩展适用于希望智能体自主、连贯地管理多步API调用的场景尤其适合使用预构建扩展或进行多跳规划。函数调用适用于因安全、架构或流程控制需求必须将API执行权保留在客户端的情况如需要人在环、批处理、内部API。数据存储适用于需要为智能体提供实时、专有或海量背景知识的场景是构建RAG类应用的标准选择。经验技巧 制作团队决策清单 将表格转化为团队内部的快速检查清单。在决定为智能体添加新能力时依次询问需要实时动作吗需要最新/内部数据吗执行必须在我们的控制下吗以此快速缩小工具选择范围。 组合使用 一个成熟的智能体通常会组合使用多种工具。例如一个客服智能体可能使用数据存储查询知识库使用扩展查询公共航班API同时使用函数调用来触发需要人工审核的内部工单系统。4、Enhancing model performance with targeted learning本章探讨了如何通过三种针对性学习方法来提升模型在智能体环境中的表现特别是其选择和有效使用工具的能力。这些方法从即时教学到长期训练为优化智能体提供了分层策略。核心要点三种核心方法上下文学习 在推理时通过提供少量示例Few-Shot让模型即时学习如何使用特定工具完成任务。优势是灵活、快速、无需训练。ReAct框架是典型应用。基于检索的上下文学习 进阶版的上下文学习。不是静态提供示例而是从外部存储如“示例存储” 中动态检索与当前任务最相关的工具和示例来构建提示。实现了示例的动态化和规模化。基于微调的学习 在推理前使用大量特定任务的数据对模型进行额外的训练。能深度内化工具使用模式适用于高频、固定的复杂任务但成本高、灵活性低。烹饪类比上下文学习 现场看菜谱做菜。基于检索的上下文学习 在拥有丰富食材和菜谱的厨房里做菜。微调学习 送厨师去专门学校培训一种菜系。经验技巧渐进式优化路径优先采用上下文学习快速构建原型并验证工具链。当工具和场景增多时引入基于检索的上下文学习来管理复杂性。只有当某个任务极其关键且模式固定时才考虑成本较高的微调。构建“示例质量”评估标准为上下文学习或检索式学习设计示例时建立评估标准示例是否清晰展示了工具调用的触发条件输入输出是否明确是否覆盖了常见和边缘情况定期评审和更新示例库。5、Agent quick start with LangChain本节提供了一个使用LangChain和LangGraph库构建智能体的最小可行示例。通过一个需要多步查询先搜索赛程再查询地址的实际任务直观演示了模型、协调层ReAct和工具如何协同工作为开发者提供了一个可运行的入门模板。核心要点技术栈演示展示了如何使用流行的开源框架快速组装智能体。使用ChatVertexAI包装Gemini模型使用tool装饰器定义工具SerpAPI搜索、Google Places并使用create_react_agent快速创建基于ReAct的协调智能体。工作流可视化代码输出清晰地展示了智能体的逐步推理过程接收到用户复杂查询。思考1 需要搜索“德州长角牛队上周足球赛程”。行动1 调用search工具。观察1 获得对手是“佐治亚斗牛犬队”。思考2 需要查询该队体育场地址。行动2 调用places工具。观察2 获得地址信息。最终答案 整合信息给出完整回答。经验技巧 从复现示例开始 强烈建议开发者实际运行此代码示例。这是理解智能体“动态”工作流程最直接的方式。可替换为自己的API密钥和更简单的工具进行实验。 善用LangChain的调试模式 LangChain提供了详细的日志和追踪功能。在开发时启用这些功能可以深入了解智能体每一步的决策细节是调试和优化的利器。6、Production applications with Vertex AI agents本章将视野从开源框架和组件概念提升到企业级生产平台。介绍了Google Vertex AI平台如何将前文所述的所有核心组件模型、工具、协调、评估集成在一个全托管环境中通过自然语言界面和可视化工具极大简化了生产级智能体应用的构建、测试、评估和迭代流程。核心要点平台价值解决从原型到生产的“最后一公里”问题。开发者可以专注于定义智能体行为目标、指令、工具、示例而无需管理底层基础设施、部署和扩展的复杂性。核心功能集成Vertex AI Agent Builder 用于直观配置智能体的核心界面。Vertex Extensions Function Calling 提供预构建和自定义工具支持。Vertex 示例存储 向量搜索 支持基于检索的上下文学习和RAG应用。端到端生命周期支持 平台不仅用于构建还提供了用于测试、评估、性能度量、调试和质量改进的配套工具形成一个完整的开发运维闭环。经验技巧采用平台进行概念验证即使最终部署环境不同也可以利用Vertex AI Agent Builder快速进行概念验证和交互设计。其自然语言配置方式能帮助产品经理和开发者快速对齐对智能体行为的预期。利用平台评估工具务必使用平台内置的评估功能在每次对提示、工具或示例进行重大修改后系统化地评估智能体在“黄金数据集”上的表现确保质量不会回归。7、Summary本章作为全文的总结系统性地回顾了生成式AI智能体的三大基础构建块并展望了未来的发展趋势。它强调了智能体通过工具和架构对基础模型能力的根本性扩展以及构建过程所需的迭代和实验精神。核心要点三大核心结论智能体是能力的扩展器 通过工具获取实时信息、执行现实动作并通过自主规划完成模型单独无法完成的复杂任务。协调层是智能体的大脑 认知架构如ReAct, CoT, ToT为推理、规划和决策提供了可操作的框架。工具是通往世界的钥匙 扩展、函数调用和数据存储以不同的方式控制权、数据流连接了智能体与外部系统和信息。未来展望工具与推理的持续进化 两者都将变得更强大、更复杂。智能体链与专家混合 未来趋势是结合多个专项智能体形成“智能体专家混合”系统每个智能体精通特定领域通过协作解决跨领域的超级复杂问题。方法论强调 构建有效的智能体没有单一蓝图因其根植于生成式模型本身的非确定性。成功的关键在于迭代、实验和持续优化根据具体的业务用例和组织需求巧妙地组合和调整这些基础组件。经验技巧建立“问题-组件”映射思维当面对一个新问题时养成习惯将其分解并映射到智能体的核心组件需要什么模型能力需要哪些工具动作/数据需要怎样的推理架构单步/多步/探索这种结构化思维能有效指导设计。拥抱实验文化为智能体项目预留充足的实验和A/B测试时间。对提示、示例、工具组合进行小幅调整并通过评估框架观察效果是提升智能体性能的必经之路。记住“No two agents are created alike”。