谷歌发布 Agent 白皮书：2025 年 AI Agent 发展指南与核心趋势

函数调用生命周期

1. 意图识别：模型判断是否需要调用函数。
2. 参数生成：模型生成符合 Schema 的 JSON 参数。
3. 拦截与执行：客户端拦截 JSON 数据，发起真实的 API 调用。
4. 结果反馈：将 API 返回结果作为上下文喂回给模型，用于生成最终响应。

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。

数据存储与 RAG

向量数据库

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。

Agentic RAG 系统

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。

• 查询重写：Agent 可根据上下文优化检索查询。
• 多步检索：Agent 可决定是否需要多次检索或交叉验证信息。
• 知识融合：将检索到的知识与模型内部知识结合生成回答。

生产级应用构建

LangChain 快速上手

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)

Vertex AI Agents

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。

总结与展望

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。