本文基于谷歌发布的 Agent 白皮书及相关技术资料，详细解析了 2025 年 AI Agent 的核心架构与发展趋势。内容涵盖 Agent 的定义、通用组件、ReAct 推理模式、函数调用生命周期、向量数据库存储及 Agentic RAG 系统。文章对比了独立模型与 Agent 的差异，介绍了 LangChain 和 Vertex AI 在生产级应用中的实践方法，并提供了基础代码示例。旨在为开发者提供从理论认知到工程落地的完整指南，帮助理解如何利用工具、记忆和规划机制构建自主智能应用。
2025 年被视为人工智能代理（AI Agent）发展的关键年份。随着大语言模型能力的不断提升，Agent 正从概念走向实际生产应用。本文基于最新的行业白皮书及技术文档，深入解析 AI Agent 的核心架构、关键技术组件及落地实践路径。
生成式 AI Agent 被定义为一个通过观察世界并利用其可用工具采取行动来实现目标的应用程序。与传统的被动式聊天机器人不同，Agent 具备自主性，能够感知环境、进行推理规划并执行操作。
Agent 的核心在于闭环：感知 -> 思考 -> 行动 -> 反馈。这种机制使得 Agent 能够处理复杂的、多步骤的任务，而不仅仅是简单的问答。
一个标准的 Agent 系统通常包含以下核心组件：
理解独立模型与 Agent 之间的区别对于构建有效系统至关重要。
| 特性 | 独立模型 (Model) | Agent |
|---|---|---|
| 主动性 | 被动响应提示词 | 主动规划任务流程 |
| 工具使用 | 通常无直接调用能力 | 可自主调用外部工具 |
| 记忆能力 | 上下文窗口限制 | 结合向量数据库长期记忆 |
| 执行范围 | 文本生成 | 跨系统操作与执行 |
ReAct (Reasoning + Acting) 是一种在协调层中广泛使用的推理模式。它允许 Agent 通过循环进行思考、采取行动和观察结果。
这种机制显著提升了 Agent 处理复杂逻辑问题的能力，减少了幻觉产生的概率。
扩展旨在以标准化的方式弥合 Agent 与 API 之间的差距。它能够帮助 Agent 根据用户的请求动态决定选择哪个 API。通过定义清晰的接口规范，开发者可以将现有服务无缝集成到 Agent 生态中。
函数支持在客户端执行 API 调用，并为开发者提供更大的控制权。与黑盒式的 API 调用不同，函数调用允许开发者定义输入输出 schema，确保 Agent 传递的参数符合预期。
注意，函数本身并不直接与 API 交互，而是由客户端基础设施负责执行，这保证了安全性和可控性。
通过向量数据库提供对结构化和非结构化数据的访问是 Agent 实现长期记忆的关键。Agent 需要将历史对话、用户偏好及业务数据向量化存储，以便在需要时快速检索。
RAG (Retrieval-Augmented Generation) 在 Agent 场景下演变为 Agentic RAG。与传统 RAG 不同，Agentic RAG 中的 Agent 可以包含从推理循环到访问帮助增强检索数据的工具等多个组件。
LangChain 是目前构建智能体最流行的框架之一。它提供了丰富的组件，如链 (Chains)、代理 (Agents)、记忆 (Memory) 等，能够快速搭建原型。
from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.llms import HuggingFaceHub
# 初始化模型
llm = HuggingFaceHub(repo_id="google/flan-t5-xl")
# 定义工具
tools = [
Tool(
name="Search",
func=search_function,
description="用于搜索互联网信息"
)
]
# 创建代理
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)
利用 Google Cloud 的 Vertex AI Agents 可以构建生产级应用。该平台提供了企业级的安全性、可扩展性和监控能力，适合金融、医疗等对稳定性要求高的场景。
AI Agent 的发展正处于从实验走向落地的转折点。通过合理的架构设计、工具集成以及记忆管理，开发者可以构建出真正具备解决问题能力的智能系统。未来，随着多模态能力的增强和推理效率的提升，Agent 将在自动化办公、软件开发辅助、客户服务等领域发挥更大价值。
建议开发者关注官方技术文档，积极参与开源社区，持续跟进 Agent 领域的最新进展，以便在技术变革中保持竞争力。
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