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大模型OR开发工具？
争抢AI Agent核心位置！
2025年，AI Agent（人工智能智能体）已经成为人工智能领域最受关注的焦点之一。备受瞩目的同时也备受争议！对于到底是智能体？从产品形态到技术开发到生态构建上，都存在大大的疑问。
作为AI领域的两大巨头，OpenAI和Google相继发布了关于AI Agent的白皮书，OpenAI的《构建 Agent 实用指南》（A practical guide to building agents）和Google的《Agents》白皮书，从各自视角深入阐述了智能体的定义、构建方法和发展前景。这两份文档不仅提供了技术蓝图，更代表了行业巨头对AI未来发展方向的战略思考。
本文将对这两份白皮书进行系统性解析和对比，还原AI Agent的技术原理、产品形态和服务方式的本质，为读者提供一个全面且深入的理解框架。
▍概念篇：什么是AI Agent？
OpenAI的定义
根据OpenAI的白皮书，”Agents are systems that independently accomplish tasks on your behalf.”（智能体是能够独立完成任务的系统）。
具体来说，OpenAI认为一个Agent利用大型语言模型来管理工作流程执行、做出决策，能够识别任务何时完成，必要时纠正自己的行动，并配备各种工具来访问外部系统以获取上下文并采取行动——所有这些都在明确定义的指令和guardrail（防护栏）范围内进行。
Google的定义
Google在其白皮书中将AI Agent定义为：”一个试图通过观察世界并使用其可支配的工具采取行动来实现目标的应用程序”。
Google强调智能体的自主性，即它们能够独立于人类干预行动，特别是当它们被赋予适当的目标或任务目标时。在Google的定义中，Agent将生成式AI模型作为其核心决策者，并结合外部工具，以实现观察、推理、决策和行动的循环。
定义的共同点与差异
共同点：
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自主性：两家定义都强调智能体能够独立完成任务，无需持续人类干预
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基于LLM：都以大型语言模型作为核心推理引擎
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工具使用：都强调利用外部工具扩展能力
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目标导向：都注重完成特定目标或任务
差异点：
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范围界定：OpenAI更聚焦于工作流程自动化，而Google的定义更为广泛
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决策强调：OpenAI强调明确的指令和guardrail（护栏），Google则更强调目标驱动
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架构表述：OpenAI使用”model-tools-instructions”架构，Google提出”model-tools-orchestration layer”架构，一个注重模型驱动工具，一个注重能力编排层。
▍核心架构篇：Agent的构成要素
OpenAI的构成要素
OpenAI在白皮书中指出，一个智能体的最基本形式由三个核心组件组成：
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模型（Model）：驱动智能体推理和决策的LLM
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工具（Tools）：智能体可以使用的外部函数或API，用于采取行动
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指令（Instructions）：定义智能体行为的明确指导方针和guardrail
OpenAI强调，随着任务复杂性的增加，工具的数量和多样性也会增加，使智能体能够访问各种信息源和执行不同的操作。同时，清晰的指令对于确保智能体按预期工作至关重要，可以减少歧义并提高决策质量。
Google的构成要素
Google在其白皮书中描述了智能体的三个核心架构组件：
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模型（Model）：作为核心决策引擎的生成式语言模型
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工具（Tools）：包括Extensions（扩展）、Functions（函数）和Data Stores（数据存储）
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协调层（Orchestration Layer）：管理观察、推理、决策和行动执行循环的认知架构
Google特别强调了协调层的重要性，它通过诸如ReAct（Reasoning and Acting）、Chain-of-Thought（思维链）或Tree-of-Thoughts（思维树）等框架来指导智能体的推理过程。
技术路线的异同
相似之处：
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核心引擎：都以LLM作为智能体的大脑和决策中心
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工具集成：都强调通过工具扩展LLM的能力边界
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交互循环：都采用了观察-思考-行动的基本流程
差异之处：
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架构侧重：OpenAI更注重指令和guardrail设计，Google更关注协调层的设计
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工具分类：Google对工具进行了更细致的分类（Extensions、Functions、Data Stores）
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推理技术：Google更详细地讨论了ReAct、Chain-of-Thought等多种推理技术的应用
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实现路径：OpenAI提供了基于其Agents SDK的实现，而Google展示了基于LangChain和Vertex AI的实现，ADK信息不多。
▍设计原则篇：如何构建有效的Agent
OpenAI的设计原则
OpenAI推荐以下设计原则：
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从单一强大智能体开始：先构建一个集成强大LLM、定义良好的工具和明确指令的综合性智能体
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采用支持复杂工作流的编排模式：同时支持单智能体循环和多智能体架构
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增量开发：从高性能模型起步，再根据需要用更小的模型提高效率
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提供明确、分步骤指令：减少歧义，提高预测性
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实施多层guardrail：确保安全、数据隐私和遵守操作准则
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保持模块化和灵活性：随着复杂度增加，允许任务分配给多个智能体
OpenAI特别强调了增量开发的重要性：先使用最强大的模型建立性能基准，然后再考虑引入更小的模型以优化成本和延迟。
Google的设计原则
Google推荐构建具有以下特点的智能体：
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认知架构整合：构建包含内部推理、规划和决策组件的认知架构
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工具动态选择：通过配置中的示例，使智能体能够动态选择和调用最适合特定任务的工具
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迭代开发：强调不断测试和改进智能体性能
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目标学习：利用上下文学习和基于检索的方法增强智能体能力
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专业化智能体整合：采用”专家智能体混合”方法，将专门优化的智能体组合起来，有点CrewAI的意思
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推理框架应用：使用ReAct、Chain-of-Thought等框架指导推理过程
Google特别强调了专业化智能体的重要性，认为通过组合在特定领域或任务中表现出色的智能体，可以实现更高水平的性能。
实现方法上的差异
OpenAI的特点：
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更注重guardrail和安全性设计
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提供了明确的代码示例，基于OpenAI Agents SDK
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更强调单一智能体的能力最大化
Google的特点：
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更注重认知架构和推理技术
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提供了基于LangChain和Vertex AI的实现示例
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更倾向于专业化智能体的协作
这些差异反映了两家公司不同的技术路线和商业策略，但都旨在实现更强大、更可靠的AI Agent。
▍多智能体系统篇：复杂任务的解决方案
OpenAI的多智能体系统观点
更OpenAI认为，尽管单一智能体配合足够的工具通常已经足够，但对于具有复杂逻辑或大量工具的工作流，将任务分配给多个智能体可以提高性能和可扩展性。
OpenAI详细描述了两种多智能体模式：
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管理者模式（Manager Pattern）：一个中央智能体通过工具调用将任务委托给专门的智能体
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去中心化模式（Decentralized Pattern）：智能体作为对等体运行，相互交接任务
OpenAI建议，只有在必要时才采用多智能体方法，因为它会增加复杂性，而且只有当任务确实复杂到超出单一智能体能力时才考虑采用。
Google的多智能体系统观点
Google提出了”专家智能体混合”的方法，即结合多个专业化智能体，每个智能体在特定领域或任务中表现优异，从而在各种行业和问题领域提供卓越的结果。
Google预测，随着工具变得更加复杂，推理能力得到增强，智能体将能够解决越来越复杂的问题。此外，”智能体链接”的策略将继续获得动力，这涉及到多个专业化智能体的协作。
多Agent系统的发展趋势
综合两家公司的观点，我们可以看到多智能体系统正朝着以下方向发展：
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协作模式多样化：从中心化到去中心化，各种协作模式并存
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专业化智能体崛起：针对特定领域和任务的专业化智能体将成为趋势
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智能体市场生态：可能形成专业智能体的市场，支持不同领域的应用
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编排机制进化：多智能体系统的协调和决策机制将不断优化
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人机协作增强：多智能体系统将更好地融入人类工作流程
▍应用场景篇：AI Agent的现实应用
企业级应用案例
AI Agent在企业环境中的应用已经显示出巨大潜力：
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客户服务：Unit21实现了AI驱动的24/7客户支持系统，帮助客户理解产品功能、问题排查和风险管理
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法律合同处理：Cognizant使用Vertex AI和Gemini构建了AI智能体，帮助法律团队起草合同、分配风险评分并提供建议
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销售支持：多家企业部署了智能体来分析客户互动、预测需求并自动生成个性化销售建议
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数据分析：金融机构使用智能体分析复杂数据集，识别模式并生成洞察
个人助手应用案例
在个人生产力领域，AI Agent正在改变用户体验：
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日程管理：智能体可以自动安排会议、设置提醒、处理日历冲突
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信息筛选：帮助用户从海量信息中筛选出重要内容，提供个性化摘要
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个人学习：为用户提供定制化学习计划和资源推荐
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健康管理：监控健康指标，提供饮食和锻炼建议
垂直领域应用案例
在特定垂直行业，AI Agent也展现出强大能力：
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医疗健康：AI Agent通过访问医学知识库、患者记录和最新研究，辅助医生诊断和治疗决策
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房地产：智能体能够理解自然语言，提供个性化房源推荐、看房预约、合同签署等服务
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教育：智能体作为个性化学习助手，根据学生的学习风格和进度调整教学内容
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金融服务：在投资分析、风险评估和资产管理方面提供专业支持
▍发展趋势篇：Agent的未来
OpenAI与Google对Agent未来的预测
OpenAI的预测：
OpenAI预测AI智能体将彻底改变工作流自动化，使系统能够处理模糊且多步骤的任务。随着开发的继续，智能体将会管理越来越复杂的工作流，并确保安全和可预测性，最终在下一个自动化时代发挥核心作用。
Google的预测：
Google认为，随着工具的复杂性提高和推理能力的增强，智能体将能够处理更复杂、更多样化的挑战。增强的认知架构、目标学习方法和智能体链接概念的整合将推动智能体的发展，形成能够在各行业提供实质性实际价值的强大自主系统。
市场规模预测和产业链分析
根据多家研究机构的数据：
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市场规模：Rootanalysis预测全球AI Agent市场规模将从2024年的52.9亿美元增长到2035年的2168亿美元，2024-2035年预测期内的复合年增长率为40.15%。
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企业采用率：麦肯锡研究表明，超过70%的企业CEO认为AI Agent将在未来3年内显著改变其经营模式和竞争格局。
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产业链结构：
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上游：基础设施与技术提供商（包括智能算力中心建设、大模型开发）
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中游：AI Agent研发与集成商
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下游：应用厂商、终端用户
技术挑战与突破方向
面向未来，AI Agent的发展仍面临诸多挑战和突破方向：
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多模态能力：随着AI Agent对特定行业的影响不断增长以及大模型向多模态演进，2025年多模态AI Agent将会成为重要的智能体产品形态。
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多Agent系统：AI Agent部署将由”单”变”多”，从单一智能体发展到”群体协作”模式，出现更多Multi-agent模式。
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安全与透明：构建可信任和安全的智能体系统，确保其行为透明可解释。
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长期规划：增强智能体进行长期规划和决策的能力，而不仅仅是解决近期问题。
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硬件形态：未来可能出现搭载个人基础智能体的新型硬件产品，牵引个人基础智能体技术的应用迭代。
▍结论：回归本质的思考
Agent的本质
剥去技术细节，AI Agent的本质是实现决策和行动的自动化，它延续了人类使用工具扩展能力的传统，只是这次工具本身具备了一定的自主决策能力。无论是OpenAI的工作流程中心模型，还是Google的目标导向架构，都在试图解决同一个核心问题：
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如何让计算机系统更好地理解人类意图，并自主地采取行动实现这些意图。
Agent对人类工作与生活的影响
AI Agent的广泛应用将重塑工作和生活方式：
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工作转型：重复性工作将被自动化，人类将更多专注于创造性和战略性工作
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效率提升：Agent可以处理多步骤复杂任务，节省大量时间和精力
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能力扩展：Agent可作为人类能力的扩展，让普通人获得专家级能力
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交互方式变革：人机交互将更加自然和无缝，Agent可能成为数字世界的主要接口
理性看待Agent的发展
尽管AI Agent潜力巨大，我们仍需理性认识其局限：
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技术边界：当前Agent仍受限于底层模型能力和外部工具集
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安全隐患：Agent的自主性增加也带来新的安全风险和伦理挑战
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过度依赖：过度依赖Agent可能削弱人类的某些核心能力
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期望管理：避免对Agent能力的夸大，建立合理期望
OpenAI和Google的白皮书都展现了一个共同的愿景：AI Agent将成为人类智能的得力助手，而非替代品。真正成功的Agent将是那些能够无缝融入人类工作流程，同时尊重人类主导地位的系统。
随着技术的不断进步，AI Agent将继续演进，但其价值始终应当通过增强人类能力、解放人类创造力和提升生活质量来衡量。2025年只是AI Agent发展的开端，未来将有更广阔的前景等待我们去探索。
参考文献
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OpenAI, “A practical guide to building agents”
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Google, “Agents” whitepaper
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Medium, “Summary of Google’s AI White Paper ‘Agents'”
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McKinsey, “The economic potential of generative AI”
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单个兑换码价值10美刀，共30个，关注进群抽奖可得。 -
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