揭开AI代理的神秘面纱：揭示其能力、应用和构建

Googlers Aja Hammerly 和 Jason Davenport 提供了 AI 代理的概述，涵盖了它们的能力、应用和构建。在本文中，我们将探讨 AI 代理的不同定义，探讨引人注目的使用案例，并讨论构建智能代理的不同架构方法。

AI 代理介绍

AJA HAMMERLY: 嘿，Jason。今天的主题是什么？ JASON DAVENPORT: 代理。 Aja Hammerly 和 Jason Davenport 在介绍主题时承认，“代理”一词经常被使用，但定义不明确。 AI 代理介绍 他们开始质疑到底什么是代理，Jason 指出“似乎没有人能就代理的确切定义达成一致。”Aja 分享了她对代理的心理模型，即“有一个工作的 AI 和完成这个工作所需的工具。”

定义 AI 代理

定义 AI 代理 Jason 建议将代理视为类似客户服务代理的角色，它帮助个人更有效地完成任务。Aja 提到有些人认为代理必须自主行动，但这一术语同样模糊。他们讨论了一个使用工具研究某个主题，然后为用户总结结果的代理，这在某种程度上可以被视为自主。

代理系统示例

代理系统示例 Aja 和 Jason 提供了各种代理系统的示例，包括帮助审查电子邮件和创建任务的代理、利用天气数据决定何时浇水的代理，以及响应 bug 报告的代理。这些示例展示了代理的广泛应用范围。

代理架构

代理架构 他们讨论了如何使用不同的架构构建代理，包括使用大规模语言模型 (LLMs) 的架构和不使用 LLMs 的架构。Aja 指出，代理不一定需要包含 LLM，简单的硬编码算法也可以用来实现目标。

构建代理

构建代理 Jason 和 Aja 强调了考虑所构建代理的具体要求的重要性。他们讨论了如何通过代理之间的协作来完成目标，例如一个运输代理和一个客户服务代理互动以解决某个问题。

开始构建代理

开始构建代理 对于那些对构建代理感兴趣的人，Aja 和 Jason 建议从简单的业务逻辑开始，并提供一个接口以与环境或用户进行交互。他们还建议探索构建代理的框架，如 Vertex AI Agent Builder，以及使用不同方法和不同程度自主性的教程。

代理互动和协作

代理互动和协作 他们讨论了代理如何通过互动来提高输出质量，例如一个博客文章生成代理和一个批评代理，后者不断优化文章直至达到预期标准。

结论和下一步

结论和下一步 总之，Aja 和 Jason 强调代理的概念是复杂且多方面的，关注代理的自主程度比一个具体的定义更为重要。他们鼓励观众探索所提供的教程和资源，开始构建自己的代理，并期待看到未来的创新应用。