2025年Agents与基础应用白皮书：生成式AI代理的未来发展与应用

在快速发展的技术背景下，生成式人工智能（AI）代理正逐渐成为推动各行业转型的重要力量。2025年Agents与基础应用白皮书（中文版）就此进行了深入的探讨，旨在展现生成式AI代理的未来走向和实际应用。

1. 生成式AI代理的核心组成

生成式AI代理是一类能够通过对外部环境的观察和工具的运用而达到特定目标的智能应用程序。报告指出，该类代理的核心组成部分主要包括模型、工具与编排层。

模型：作为决策的核心，AI模型根据不同的需求和任务类型，具有多样化的选择。通过特定的数据训练和训练示例，模型能不断优化和完善其任务处理能力。

工具：工具是连接模型与真实世界的桥梁，包括扩展、函数及数据存储等。扩展功能能够引导代理通过API（应用程序编程接口）进行信息提取，函数则可以使模型输出特定的调用参数，最终由客户端执行API调用。而数据存储的功能多用于提供动态和最新的信息，助力模型提供基于事实的精准回应。

编排层：编排层负责掌控信息的获取、推理与决策过程。这个层面允许代理在执行任务中形成闭环流程，直到最终目标的实现。

2. 实际应用中的案例

在白皮书中，报告通过航班预订、旅行规划和企业政策查询等多个具体场景，详细展示了AI代理如何借助工具完成复杂任务的过程。

航班预订：在这一场景中，AI代理使用扩展功能调用航班信息的API，实现实时航班查询和预订。在这一过程中，代理通过上下文理解客户需求，并有效地从多项可用信息中选择最优解决方案。

旅行规划：在旅行规划方面，代理利用函数调用和标准化输出形式，从多个API中获取并整合信息，形成用户所需的完整行程推荐。这一过程展示了生成式AI代理在信息整合和用户个性化方面的强大能力。

企业政策查询：针对企业政策的查询，AI代理通过数据存储功能快速检索相关信息，为客户提供准确且高效的答复，显示出AI在企业服务中的应用潜力。

3. 增强模型能力的方法

为了提升模型在使用工具时的能力，文中提到的几种学习方法各有特性及适用场景。

上下文学习：利用历史上下文来改善模型理解任务的能力，这种方式有助于模型捕捉用户行为和意图。

基于检索的上下文学习：将有效信息从数据库中提取并作为上下文来辅助决策，这种方法在处理大量数据时尤为重要。

基于微调的学习：通过持续优化模型来精进特定任务的表现，适用于偏向专业化的应用场景。

这几种学习方式并非孤立存在，而是可以结合运用，形成一个灵活多变的学习框架，以满足不同任务的需求。

4. 工具与的支持

为构建高效果的生成式AI代理，开源库如LangChain等为开发者提供了搭建代理原型的强大支持。Google的Vertex AI则集成了多种工具和环境，使开发者能够轻松地构建高质量的生产应用。这种化的发展走向不仅降低了技术门槛，也促进了生成式AI代理在各个行业的广泛应用。

5. 未来发展潜力

白皮书指出，生成式AI代理的未来发展前景广阔。随着技术的不断迭代和完善，这些智能代理将在有效解决复杂问题、提升工作效率、改善用户体验等方面发挥越来越关键的作用。开发者需要持续关注技术进步，不断改进和优化AI代理，以适应快速变化的市场需求。

在全球范围内，各种类型的企业，无论是大型跨国公司还是创新型初创企业，都能通过生成式AI代理实现质的飞跃。通过深刻理解代理的内部构造和实用案例，合理利用相关工具与，未来的技术将极大丰富并推动人类智慧的边界。