AI 代理技术指南
概述
AI 代理的发展代表了软件工程的一次范式转变，它使初创公司能够自动化复杂的流程，创造新的用户体验，并解决以前技术上不可行的业务问题。然而，将一个有前景的原型移动到生产就绪的代理意味着要解决一套新的挑战，例如如何管理它们的非确定性行为，如何验证它们复杂的推理路径，以及在哪里开始。本技术指南将帮助回答这些问题，它提供了一个系统化、以操作为导向的路线图，用于导航新的领域，并旨在帮助初创公司和开发人员竞相拥抱代理系统的潜力。
核心概念
AI 代理的核心概念
- 代理的工作流程：它不仅仅是问一个问题并得到一个答案，而是给予 AI 一个复杂的目标，例如“规划这个产品发布”或“解决这个供应链中断”，并让它组织实现所需的多步骤任务。
- Google Cloud 的代理生态系统概述：Google Cloud 支持全面开发代理系统，无论您是构建自己的代理、使用预构建的 Google Cloud 代理还是引入合作伙伴代理。其底层是模型上下文协议 (MCP) 和代理到代理 (A2A) 协议，这是一个旨在实现互操作性的通用框架。这样，无论其来源或架构如何，您的代理都可以在 Google Cloud 生态系统中协同工作。
每个代理的关键组成部分
- 模型：代理的大脑，用于读取用户请求，确定需要发生的事情，并生成智能响应。选择模型时，关键在于找到能力、速度和成本的最佳平衡点。
- 工具：使代理能够执行核心推理模型之外的操作，例如执行简单的内部计算或通过 API 调用与外部系统交互。工具可以包括各种组件，例如内部函数和服务、API、数据源等。
- 数据架构：数据充当代理的短期和长期记忆的基础。一个强大的数据架构必须解决三个不同的需求：持久存储用于长期知识检索、低延迟访问用于短期对话上下文，以及持久账本用于事务性审计。
- 代理编排：指导代理通过多步骤任务的操作核心。它确定需要哪些工具，按什么顺序，以及如何组合它们的输出以实现最终目标。
- 运行时：将功能原型代理部署到生产环境需要一个强大的运行时基础设施。它促进代理的规模化部署，将原型转化为一个可靠的产品，处理安全、负载均衡和错误处理等复杂操作。
接地的作用
- 接地：代理的可信度和实用性取决于它能够提供准确、可靠的答案，这些答案基于可验证的事实。接地是一个将代理连接到实时、可验证的数据源的过程，以确保其响应是事实准确的。
- RAG：接地的基础模式，通过基于语义相似性检索文本来接地代理。它通过检索增强生成 (RAG) 提高了 LLM 响应的准确性。
- 图 RAG：通过理解知识图中数据点之间的明确关系来增强接地。
- 代理 RAG：最强大的接地方法，它帮助您将代理从被动接收检索到的数据转变为检索过程的主动推理参与者，能够执行多步骤策略以找到最佳答案。
如何构建 AI 代理
构建 AI 代理的完整工具包
- Agent Development Kit (ADK)：一个完整的、灵活的工具包，用于构建、评估和部署 AI 代理。它为构建复杂的协作式 AI 系统提供了必要的工具和框架，同时简化了复杂的技术挑战。
- Google Agentspace：一个单一、安全的平台，允许您创建、管理和编排您的整个 AI 代理劳动力。它通过提供框架来扩展代理的使用范围，并在整个组织中有效管理它们。
- 其他选项：Gemini CLI 和 Firebase Studio 等其他工具也可以用于构建 AI 代理。
使用 ADK 构建代理
- ADK 核心组件：包括 LLM 代理 (LlmAgent)、工作流代理（SequentialAgent、ParallelAgent、LoopAgent）和自定义代理 (BaseAgent subclass)。
- ADK 工具：一个框架，用于使代理能够执行核心推理模型之外的操作。工具可以分为自定义函数工具、层次和远程工具、预构建和集成工具等。
- 模型上下文协议 (MCP)：一个新兴的开源标准，用于连接 AI 和 LLM 与外部数据源和工具。
- 部署到 Vertex AI Agent Engine：ADK 是部署无关的，ADK 代理作为标准 Web 服务暴露，可以部署到 Cloud Run、Vertex AI Agent Engine 或 GKE 等各种生产环境。
管理 ADK 代理工作群
- AgentOps：一个操作方法，解决了可靠性、责任和安全性方面的挑战。它为构建、部署和管理 AI 代理提供了一个系统化、自动化和可重复的框架。
- Agent Starter Pack：一个生产就绪的参考实现，它为构建和部署 AI 代理时遇到的常见挑战提供了整体模板。
确保 AI 代理的可靠性和责任感
AgentOps：一个用于生产就绪代理的框架
- AgentOps 框架：一个系统化框架，用于处理非确定性、基于 LLM 的系统在生产环境中的复杂性。
- 代理评估：包括组件级评估、轨迹评估、结果评估和系统级监控。
- AgentOps 工具包：ADK 和 Agent Starter Pack 的组合提供了一个纵深防御策略，用于确保代理的安全性和合规性。
使用 AgentOps 构建负责任和安全的 AI 代理
- 安全基础设施和访问控制：Agent Starter Pack 使用 Terraform 来提供安全的云基础设施，并配置特定的 IAM 角色来执行最小权限原则。
- 输入和输出护栏：在 ADK 中，您可以实施应用程序逻辑来验证提示以防止注入攻击，并过滤代理的最终输出以过滤有害内容。
- 审计和监控：ADK 中的详细可观察性通过 Agent Starter Pack 的自动化配置，将此数据路由到 BigQuery 进行长期、安全的存储。
结论
AI 代理代表了软件工程的一次范式转变，为初创公司提供了巨大的潜力。通过采用 ADK、Google Agentspace 和 AgentOps 等工具和框架，初创公司可以构建强大、可靠且负责任的 AI 代理，从而推动业务增长和创新。
