AI Agent 完全指南
2026年1月更新Agent 元年2025年被称为"AI Agent 元年"。AI Agent 正从概念走向生产级应用，从"对话助手"进化为能够自主思考、规划、执行任务的"数字员工"。本指南综合了 Google Introduction to Agents 白皮书与 Anthropic Engineering 系列技术文章。
"Agents are the natural evolution of Language Models, made useful in software." — Google
一、📝 什么是 AI Agent？
1.1 核心定义
AI Agent（人工智能智能体） 是基于大型语言模型（LLM）驱动的智能助手，能够：
| 能力 | 说明 |
|---|---|
| 感知 (Perception) | 读取文本、识别语音、解析图像、捕捉用户行为 |
| 决策 (Decision) | 理解目标后，自主制定执行路径，灵活应对突发情况 |
| 行动 (Action) | 发送邮件、更新系统、生成报告、联动硬件设备 |
| 记忆 (Memory) | 记忆过往互动，检索跨系统数据 |
| 学习 (Learning) | 通过反馈持续优化自身表现 |
1.2 Agent 的四大核心组成
根据 Google 白皮书，AI Agent 由 模型 + 工具 + 编排层 + 运行时服务 组成：
| 组成部分 | 类比 | 职责 |
|---|---|---|
| Model（模型） | 🧠 大脑 | 核心推理引擎，处理信息、评估选项、做出决策 |
| Tools（工具） | 🖐️ 双手 | 连接 Agent 推理与外部世界，执行超出文本生成的操作 |
| Orchestration Layer（编排层） | 🔌 神经系统 | 管理操作循环、处理规划、记忆和推理策略执行 |
| Deployment（部署） | 🦵 身体与腿 | 使 Agent 成为可靠、可访问的服务，支持监控、日志、管理 |
本质洞察
Agent 本质上是一个上下文窗口管理系统（Context Window Curation System）。它是一个不断「组装上下文 → 提示模型 → 观察结果 → 重新组装」的循环。通过精心管理模型的"注意力"，使其推理能力能够解决新情况并完成目标。
1.3 Agentic 系统的架构区分
根据 Anthropic 的定义，"Agent" 涵盖多种变体，关键的架构区分是：
| 类型 | 定义 | 特点 |
|---|---|---|
| Workflow（工作流） | LLM 和工具通过预定义的代码路径编排 | 可预测、一致性高、适合明确定义的任务 |
| Agent（智能体） | LLM 动态控制自己的处理流程和工具使用 | 灵活性高、适合需要模型主导决策的场景 |
何时使用 Agent
构建 LLM 应用时，建议从最简单的方案开始，仅在需要时增加复杂度。Agent 通常以延迟和成本换取更好的任务表现，需权衡这种取舍是否值得。
1.4 Agent vs 传统 AI 工具
| 维度 | ChatGPT 等对话 AI | AI Agent |
|---|---|---|
| 交互模式 | 一问一答 | 持续工作，异步汇报 |
| 自主性 | 被动响应 | 主动规划和执行 |
| 工具使用 | 有限 | 灵活调用多种工具 |
| 任务复杂度 | 单轮或简单多轮 | 复杂多步骤任务 |
| 记忆能力 | 会话内 | 跨会话持久记忆 |
二、⚙️ Agent 核心架构与模块
2.1 核心模块说明
| 模块 | 功能 |
|---|---|
| 增强型 LLM | 具备检索、工具调用和记忆能力的 LLM，是 Agent 的基础构建模块 |
| 工具调用 | 调用 API、数据库、外部服务，可通过 MCP 标准化接入 |
| 记忆管理 | 短期记忆（会话内）+ 长期记忆（跨会话持久化） |
| 规划能力 | 分解任务、制定步骤、动态调整 |
| 反思机制 | 评估结果、从错误中学习 |
2.2 Agent 核心运作循环（Think-Act-Observe）
Agent 通过一个持续的 "思考 → 行动 → 观察" 循环来完成目标。这个循环可以分解为五个基本步骤：
| 步骤 | 名称 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
| 1️⃣ | Get the Mission | 获取高层目标，由用户或自动触发器提供 | "为团队安排会议差旅" |
| 2️⃣ | Scan the Scene | 感知环境，收集上下文 | 检查日历、查询数据库、读取用户历史 |
| 3️⃣ | Think It Through | 核心"思考"循环，分析任务并制定计划 | "首先获取团队名单，然后检查日程..." |
| 4️⃣ | Take Action | 执行计划的第一步 | 调用 API、运行代码、查询数据库 |
| 5️⃣ | Observe and Iterate | 观察结果，将新信息加入上下文，返回步骤 3 | 获取结果后更新计划，继续下一步 |
示例：客户支持 Agent 处理 "我的订单 #12345 在哪里？"
1. Think: "我需要一个多步骤计划：
① 在内部数据库中查找订单
② 从订单中提取物流追踪号
③ 查询快递 API 获取实时状态
④ 将信息整合成回复"
2. Act: 调用 find_order("12345")
3. Observe: 获得订单记录和追踪号 "ZYX987"
4. Act: 调用 get_shipping_status("ZYX987")
5. Observe: "派送中"
6. Act: 生成回复 "您的订单 #12345 正在派送中！"2.3 Agentic 系统分类（Level 0-4）
Google 将 Agentic 系统分为五个层级，每一层都建立在前一层的能力之上：
| Level | 名称 | 核心能力 | 典型应用 |
|---|---|---|---|
| Level 0 | 核心推理系统 | 纯 LLM，无工具和环境交互 | 知识问答、概念解释 |
| Level 1 | 连接型问题解决者 | 连接外部工具，访问实时信息 | 搜索代理、RAG 系统 |
| Level 2 | 战略型问题解决者 | 多步骤规划，动态上下文工程 | 复杂搜索、主动助手 |
| Level 3 | 协作式多 Agent 系统 | 专业分工的 Agent 团队 | 项目管理、产品发布 |
| Level 4 | 自我进化系统 | 自主创建新工具和新 Agent | 研究自动化、自优化系统 |
Level 0：核心推理系统
LLM 独立运行，仅依靠预训练知识响应。优势是知识深度，劣势是无法获取实时信息。
Level 1：连接型问题解决者
Agent 通过连接外部工具获得实际能力。例如，使用搜索 API 获取昨晚的球赛比分。
Level 2：战略型问题解决者
Agent 能够进行上下文工程（Context Engineering）——主动选择、打包和管理每一步最相关的信息。
示例："找一家位于我办公室和客户办公室中间的好咖啡店"
- 调用地图工具计算中点 → 得到"Millbrae, CA"
- 创建新的聚焦搜索 →
search("4星以上咖啡店 in Millbrae, CA") - 综合结果呈现给用户
Level 3：协作式多 Agent 系统
不再追求全能的"超级 Agent"，而是组建"专家团队"。
示例：项目经理 Agent 收到"发布 Solaris 耳机"任务：
- 委派给
MarketResearchAgent："分析竞品定价" - 委派给
MarketingAgent："撰写三版新闻稿" - 委派给
WebDevAgent："生成产品页面 HTML"
Level 4：自我进化系统
Agent 能够识别自身能力的缺口，并动态创建新工具或新 Agent来填补。
示例：项目经理 Agent 发现需要监控社交媒体情绪但没有相应工具：
- 元推理："我需要追踪社交媒体舆情，但我没有这个能力"
- 自主创建：调用
AgentCreator工具创建SentimentAnalysisAgent - 新 Agent 自动加入团队，开始工作
三、🔄 工作流模式详解
Anthropic 总结了生产环境中常见的 Agentic 模式，从简单到复杂：
3.1 Prompt Chaining（提示链）
将任务分解为顺序执行的步骤，每个 LLM 调用处理上一个的输出。
输入 → [LLM 1: 生成] → 检查点 → [LLM 2: 翻译] → 输出| 适用场景 | 示例 |
|---|---|
| 任务可清晰分解为固定子任务 | 生成营销文案 → 翻译成其他语言 |
| 需要中间检查点确保质量 | 写文档大纲 → 检查大纲 → 基于大纲撰写 |
3.2 Routing（路由）
对输入进行分类，导向专门的后续处理流程。
输入 → [分类器] → 类型A → [专门处理A]
→ 类型B → [专门处理B]
→ 类型C → [专门处理C]| 适用场景 | 示例 |
|---|---|
| 复杂任务有不同类别需分别处理 | 客服查询分流：常规问题 / 退款请求 / 技术支持 |
| 需根据难度选择不同模型 | 简单问题 → 小模型（省成本），复杂问题 → 大模型（高质量） |
3.3 Parallelization（并行化）
多个 LLM 同时工作，结果通过程序聚合。
| 变体 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| Sectioning（分段） | 将任务拆分为独立子任务并行执行 | 一个模型处理用户请求，另一个筛查不当内容 |
| Voting（投票） | 对同一任务运行多次获取多样输出 | 多个 Prompt 审查代码漏洞，综合判断 |
3.4 Orchestrator-Workers（编排-工作者）
中央 LLM 动态分解任务，委派给工作者 LLM，然后综合结果。
┌→ [Worker LLM 1] → 结果1 ─┐
[编排器] ─┼→ [Worker LLM 2] → 结果2 ─┼→ [编排器综合]
└→ [Worker LLM N] → 结果N ─┘| 适用场景 | 示例 |
|---|---|
| 无法预知需要多少子任务 | 编码产品需修改多个文件 |
| 子任务依赖于具体输入 | 搜索任务需从多个来源收集信息 |
3.5 Evaluator-Optimizer（评估-优化器）
一个 LLM 生成响应，另一个提供评估和反馈，形成迭代循环。
[生成器] → 响应 → [评估器] → 反馈 → [生成器] → 改进响应 → ...| 适用场景 | 示例 |
|---|---|
| 有明确的评估标准 | 文学翻译，需要多轮润色 |
| 迭代优化可带来可衡量的价值 | 复杂搜索任务，需多轮搜索和分析 |
四、🧠 上下文工程
4.1 什么是上下文工程？
上下文工程（Context Engineering） 是 Prompt Engineering 的自然进化：
| 概念 | 说明 |
|---|---|
| Prompt Engineering | 如何编写和组织 LLM 指令以获得最佳结果 |
| Context Engineering | 在 LLM 推理期间管理和组织最优 Token 集合的策略 |
上下文污染
研究表明，随着上下文窗口中 Token 数量增加，模型准确回忆信息的能力会下降——这被称为 Context Rot（上下文腐烂）。因此，上下文必须被视为有限资源。
4.2 有效上下文的组成
| 组件 | 最佳实践 |
|---|---|
| 系统提示 | 使用简单、直接的语言；在"过于具体"和"过于模糊"之间找到平衡点；用 XML 标签或 Markdown 标题组织不同部分 |
| 工具定义 | 功能不重叠、职责明确、返回 Token 高效的信息 |
| 示例 | 精选多样、典型的示例，避免堆砌边缘情况 |
| 消息历史 | 保持精炼，定期压缩 |
4.3 上下文检索策略
| 策略 | 说明 |
|---|---|
| 预计算检索 | 传统 RAG，推理前预处理相关数据 |
| 即时检索（JIT） | Agent 维护轻量级标识符（文件路径、链接），运行时动态加载数据 |
| 混合策略 | 部分数据预加载，部分按需探索（如 Claude Code 的 CLAUDE.md 文件 + glob/grep 工具） |
4.4 长时间任务的上下文管理
| 技术 | 说明 |
|---|---|
| Compaction（压缩） | 对接近上下文窗口限制的对话进行总结，用摘要重新初始化新上下文 |
| Structured Note-taking（结构化笔记） | Agent 定期将笔记写入上下文窗口外的持久存储，后续拉回上下文 |
| Sub-agent Architecture（子代理架构） | 专门的子代理处理聚焦任务，返回精炼摘要给主代理 |
五、🛠️ 工具设计最佳实践
5.1 ACI：代理-计算机接口
Anthropic 提出 ACI（Agent-Computer Interface） 的概念：设计工具时应投入与 HCI（人机接口）同等的精力。
5.2 工具设计原则
| 原则 | 说明 |
|---|---|
| 工具数量最小化 | 更多工具不等于更好效果；过多或重叠的工具会分散 Agent 注意力 |
| 针对高影响力工作流 | 构建少量精心设计的工具，而非简单包装现有 API |
| 整合功能 | 一个工具可处理多个离散操作（如 schedule_event 而非分开的 list_users + list_events + create_event） |
| 返回高信号信息 | 优先返回自然语言名称，而非技术标识符（如 name 而非 uuid） |
| Token 效率 | 实现分页、过滤、截断，设置合理的默认值 |
5.3 工具命名与描述
json
{
"name": "search_contacts",
"description": "搜索联系人。输入姓名或关键词，返回匹配的联系人列表。不要使用此工具列出所有联系人。",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"query": {
"type": "string",
"description": "搜索关键词，如姓名、邮箱等"
}
},
"required": ["query"]
}
}命名空间
当工具数量增多时，使用命名空间帮助区分：asana_projects_search、jira_issues_create
5.4 工具输出格式
| 格式 | 适用场景 |
|---|---|
| 简洁模式 | 中间步骤，节省 Token |
| 详细模式 | 需要完整信息时 |
可通过 response_format 参数让 Agent 控制输出详细程度。
六、💭 Think 工具：让 Agent 停下来思考
6.1 什么是 Think 工具？
Think 工具 是一种特殊工具，让 Agent 在执行过程中"停下来思考"，不执行任何操作，仅记录思考过程。
| 对比 | Extended Thinking | Think Tool |
|---|---|---|
| 时机 | 开始生成响应之前 | 生成响应过程中 |
| 用途 | 深度考虑和迭代计划 | 处理新信息、分析工具输出、检查是否有足够信息继续 |
| 适用场景 | 不需要调用工具的推理任务 | 复杂工具调用链、政策密集型环境、每步依赖前一步的顺序决策 |
6.2 Think 工具定义示例
json
{
"name": "think",
"description": "用于思考某件事。不会获取新信息或修改任何内容，仅将思考记录到日志。当需要复杂推理或头脑风暴时使用。例如：发现 Bug 后，调用此工具头脑风暴多种修复方案，评估哪种最简单有效。",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"thought": {
"type": "string",
"description": "你的思考内容"
}
},
"required": ["thought"]
}
}6.3 何时使用 Think 工具
| 场景 | 说明 |
|---|---|
| 工具输出分析 | 需要仔细处理之前工具调用的输出，可能需要回溯方法 |
| 政策密集型环境 | 需要遵循详细指南并验证合规性 |
| 顺序决策 | 每个动作都基于前一个，错误代价高昂 |
七、⏳ 长时间运行的 Agent
7.1 核心挑战
即使有上下文压缩，长时间运行的 Agent 仍面临两个主要问题：
| 问题 | 表现 |
|---|---|
| 一次性完成倾向 | 试图一次性完成所有工作，导致上下文耗尽时功能半完成 |
| 过早宣布完成 | 看到已有进展就认为任务完成 |
7.2 解决方案：环境管理
| 策略 | 说明 |
|---|---|
| 初始化 Agent | 首次会话使用专门提示：设置 init.sh 脚本、progress.txt 进度日志、初始 Git 提交 |
| 增量工作 Agent | 后续会话：每次只处理一个功能，完成后留下结构化更新 |
| 功能列表 | 维护详细的功能需求列表，用 JSON 格式跟踪完成状态 |
| 版本控制 | 使用 Git 提交进度，便于回滚和理解变更历史 |
7.3 典型会话流程
1. 运行 `pwd` 确认工作目录
2. 读取 Git 日志和进度文件，了解最近的工作
3. 读取功能列表，选择优先级最高的未完成功能
4. 运行 `init.sh` 启动开发服务器
5. 端到端测试基本功能，确认应用未损坏
6. 开始实现新功能
7. 完成后更新进度文件，提交 Git八、🔧 主流 Agent 框架
8.1 框架对比
| 框架 | 开发者 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| Google ADK | 开源、Gemini 优化、完整安全体系 | Gemini 生态、生产级 Agent | |
| Claude Agent SDK | Anthropic | 官方支持、上下文管理、长任务优化 | Claude 生态、生产级 Agent |
| LangChain | LangChain | 模块化、灵活、生态丰富 | 通用 Agent 开发 |
| LangGraph | LangChain | 图结构工作流 | 复杂任务编排 |
| AutoGen | Microsoft | 多 Agent 协作 | 团队协作场景 |
| CrewAI | CrewAI | 角色扮演 Agent | 快速原型开发 |
| Semantic Kernel | Microsoft | 企业级集成 | 现有系统整合 |
| Strands Agents SDK | AWS | AWS 生态集成 | AWS 环境 |
| LlamaIndex | LlamaIndex | 数据密集型 | RAG + Agent |
8.2 框架使用建议
谨慎使用框架
框架可以简化标准低级任务，但往往创造额外的抽象层，使底层提示和响应更难调试。
建议：
- 从直接使用 LLM API 开始，很多模式只需几行代码
- 如果使用框架，确保理解底层代码
- 随着走向生产，考虑减少抽象层
8.3 选择建议
| 需求 | 推荐框架 |
|---|---|
| 快速入门 | CrewAI / Phidata |
| Claude 生态 | Claude Agent SDK |
| 复杂工作流 | LangGraph |
| 多 Agent 协作 | AutoGen |
| 企业集成 | Semantic Kernel |
| 数据密集型 | LlamaIndex |
九、🚀 开发入门指南
9.1 基本开发流程
1. 选择 LLM → Claude / GPT-4 / Gemini / 本地模型
↓
2. 评估复杂度 → 单次 LLM 调用够用？还是需要 Agentic 系统？
↓
3. 选择模式 → Workflow（可预测）vs Agent（灵活）
↓
4. 设计工具 → 精简、高效、职责清晰
↓
5. 上下文工程 → 系统提示 + 工具 + 示例 + 记忆
↓
6. 测试迭代 → 评估 + 优化9.2 关键概念速查
| 概念 | 说明 |
|---|---|
| ReAct | Reasoning + Acting，推理与行动交替 |
| Tool Calling | Agent 调用外部工具的能力 |
| Chain of Thought | 思维链，逐步推理 |
| RAG | 检索增强生成，结合外部知识 |
| Function Calling | LLM 生成结构化函数调用 |
| Context Engineering | 管理 Agent 上下文窗口的策略 |
| MCP | Model Context Protocol，工具和数据源的标准化接入协议 |
十、💡 应用场景
10.1 已验证的高价值场景
| 领域 | 应用示例 | 为什么 Agent 有效 |
|---|---|---|
| 客服 | 智能客服、工单处理 | 对话式交互 + 工具集成（查询订单、执行退款） |
| 编程 | 代码生成、Bug 修复、代码审查 | 结果可验证（测试通过）、反馈循环明确 |
10.2 更多场景
| 领域 | 应用示例 |
|---|---|
| 销售 | 线索挖掘、客户跟进 |
| 研究 | 文献调研、数据分析 |
| 运营 | 内容创作、社交媒体管理 |
| 金融 | 投资分析、风险评估 |
| 医疗 | 诊断辅助、患者跟踪 |
| HR | 简历筛选、面试安排 |
十一、✅ 最佳实践
构建有效 Agent 的三条核心原则
| 原则 | 说明 |
|---|---|
| 1. 保持简单 | 从最简单的方案开始，仅在必要时增加复杂度 |
| 2. 优先透明 | 明确展示 Agent 的规划步骤 |
| 3. 精心设计 ACI | 通过充分的工具文档和测试，打造优秀的代理-计算机接口 |
✅ 推荐做法
| 实践 | 说明 |
|---|---|
| 明确任务边界 | 定义清晰的 Agent 职责范围 |
| 工具最小化 | 只提供必要的工具，避免功能重叠 |
| 添加防护措施 | 敏感操作需人工确认 |
| 记录日志 | 详细记录 Agent 的决策过程 |
| 渐进式自主 | 从低自主性开始，逐步提升 |
| 沙箱测试 | 在受控环境中充分测试 |
⚠️ 注意事项
| 事项 | 说明 |
|---|---|
| 幻觉风险 | Agent 可能基于错误信息行动 |
| 安全边界 | 限制 Agent 对敏感系统的访问 |
| 成本控制 | 复杂任务可能消耗大量 Token |
| 评估机制 | 建立 Agent 表现评估体系 |
| 上下文腐烂 | 长上下文会降低模型性能，需积极管理 |
十二、📊 Agent Ops：结构化运维
从传统软件到 Agent 系统的转变需要全新的运维理念。Agent Ops 是 DevOps 和 MLOps 的自然演进，专门针对 AI Agent 的独特挑战。
12.1 核心理念
| 传统软件 | Agent 系统 |
|---|---|
输出确定，可用 assert output == expected | 输出概率性，需要质量评估 |
| 单元测试明确 Pass/Fail | 需要 LLM 评估"质量"——语气、完整性、正确性 |
| 断点调试 | Trace 轨迹分析 |
12.2 Agent Ops 核心实践
| 实践 | 说明 |
|---|---|
| 度量关键指标 | 将可观测性策略当作 A/B 测试：定义 KPI（目标完成率、用户满意度、延迟、成本、业务影响） |
| 质量评估而非 Pass/Fail | 使用 LLM as Judge：用强模型评估 Agent 输出，基于预定义 Rubric |
| 指标驱动开发 | 新版本必须在评估数据集上超过旧版本，才能部署 |
| OpenTelemetry Traces 调试 | 完整记录执行轨迹：发送的 Prompt、模型推理、工具选择、参数生成、结果观察 |
| 珍视人类反馈 | 用户点"踩"是最宝贵的礼物 → 复现问题 → 转化为永久测试用例 |
12.3 评估数据集建设
| 要素 | 说明 |
|---|---|
| Golden Dataset | 包含理想问题和正确答案的样本集 |
| 来源 | 从生产/开发交互中采样 |
| 覆盖范围 | 必须覆盖全部预期用例 + 一些意外场景 |
| 维护责任 | 产品经理 + 领域专家 |
十三、🔗 Agent 互操作性
13.1 Agent 与人类交互
| 交互方式 | 说明 |
|---|---|
| 聊天界面 | 最常见形式，用户输入、Agent 返回文本/结构化数据 |
| Computer Use | LLM 控制用户界面，在人类监督下操作 |
| MCP UI | 通过 MCP 工具控制 UI |
| AG UI | 通过事件传递和共享状态控制 UI |
| A2UI | 通过结构化输出生成定制界面 |
| Live Mode | 双向流式通信（Gemini Live API），支持语音打断，接近自然对话 |
13.2 Agent 与 Agent 交互（A2A 协议）
Agent2Agent (A2A) 是 Agent 互联互通的开放标准：
| 组件 | 说明 |
|---|---|
| Agent Card | 数字"名片"，JSON 格式，描述 Agent 能力、端点、安全凭证 |
| Task-Oriented Architecture | 交互以异步"任务"为框架，支持长连接流式更新 |
| 与 MCP 区别 | MCP 解决事务性请求，A2A 用于额外问题解决 |
A2A 的意义
A2A 将孤立的 Agent 转变为真正可互操作的生态系统，是实现 Level 3+ 多 Agent 协作系统的关键基础设施。
13.3 Agent 与金钱
当 Agent 代表用户进行交易时，产生信任危机——如果出错，谁负责？
| 协议 | 说明 |
|---|---|
| Agent Payments Protocol (AP2) | 扩展 A2A，引入加密签名的"授权书"，作为用户意图的不可否认证明 |
| x402 | 使用 HTTP 402 状态码实现无摩擦的机器对机器微支付 |
十四、🧬 Agent 进化与学习
14.1 为什么 Agent 需要持续学习？
在动态环境中运行的 Agent 会随时间"老化"——政策变更、技术更新、数据格式变化都会导致性能下降。
14.2 学习来源
| 来源 | 内容 |
|---|---|
| 运行时经验 | 会话日志、Traces、记忆——记录成功、失败、工具交互、决策轨迹 |
| HITL 反馈 | 人类纠正和指导，最权威的学习信号 |
| 外部信号 | 新政策文件、法规更新、其他 Agent 的评价 |
14.3 优化技术
| 技术 | 说明 |
|---|---|
| 增强上下文工程 | 持续优化 Prompt、Few-shot 示例、记忆检索 |
| 工具优化与创建 | 识别能力缺口 → 获取/创建/修改工具 |
14.4 Agent Gym：下一前沿
Agent Gym 是一种离线优化平台，用于训练和进化 Agent：
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 不在执行路径 | 独立的离线平台，可使用任何 LM 和工具 |
| 模拟环境 | Agent 在合成数据上"练习"，进行试错优化 |
| 合成数据生成 | 生成真实场景的压力测试（红队、动态评估） |
| 工具库扩展 | 动态采用新工具（MCP/A2A）或学习新概念创建工具 |
| 连接人类专家 | 遇到边缘情况时咨询领域专家获取"部落知识" |
十五、🚀 高级 Agent 示例
15.1 Google Co-Scientist
Co-Scientist 是一个虚拟研究合作者，通过系统性探索复杂问题空间来加速科学发现。
| 组件 | 职责 |
|---|---|
| Supervisor Agent | 项目经理，委派任务、分配资源 |
| Querying Agent | 检索原始数据 |
| Reporting Agent | 综合数据生成报告草稿 |
| Critiquing Agent | 根据合规准则审核报告，必要时提交人类专家 |
| Learning Agent | 观察全流程，将人类纠正泛化为可复用准则 |
工作模式：多个 Agent 协作数小时甚至数天，持续改进生成的假设，不仅改进生成的想法，还改进评判和创建想法的方法。
15.2 AlphaEvolve
AlphaEvolve 是一个发现和优化算法的 AI Agent，用于数学和计算机科学的复杂问题。
| 特点 | 说明 |
|---|---|
| 核心方法 | 进化过程 + 自动化评估系统 |
| 工作流程 | AI 生成方案 → 评估器打分 → 最佳方案作为下一代灵感 |
| 已有突破 | 改进 Google 数据中心效率、发现更快的矩阵乘法算法、解决开放数学问题 |
人机协作特点：
- 透明方案：生成人类可读代码，用户可以理解、信任并修改
- 专家引导：人类专家优化评估指标、引导探索方向，防止系统利用漏洞
十六、📈 2025-2026 趋势
| 趋势 | 说明 |
|---|---|
| 上下文工程成为核心技能 | 从 Prompt Engineering 进化到 Context Engineering |
| Agent Ops 学科成熟 | 专门针对 Agent 的评估、调试、安全和扩展方法论 |
| 长时间运行 Agent | 跨多个上下文窗口持续工作的 Agent |
| 多 Agent 协作 | 专业分工的 Agent 团队，子代理架构 |
| A2A 协议普及 | Agent2Agent 成为 Agent 互联互通标准 |
| Agent 平台化 | 企业级 Agent 治理与管理平台 |
| MCP 标准化 | Model Context Protocol 成为工具接入标准 |
| 自进化 Agent | Agent 能够创建新工具和新 Agent 填补能力缺口 |
| Agent Gym | 离线模拟环境训练和优化 Agent |
| 垂直行业 Agent | 行业专属解决方案（医疗、金融、法律） |
| Agent 支付与经济 | 为 Agent 交易建立信任和责任框架 |
📚 推荐阅读
Google 白皮书系列
| 资源 | 链接 |
|---|---|
| Introduction to Agents | kaggle.com/whitepaper-agents |
| Agents Companion | kaggle.com/whitepaper-agent-companion |
| Google ADK 文档 | google.github.io/adk-docs |
Anthropic Engineering 文章
如果你刚开始学习 AI Agent 开发，建议按以下顺序阅读：
- Building effective agents — 理解 Agent 的基本概念和架构
- The "think" tool — 了解如何提升 Agent 的推理能力
- Effective context engineering — 掌握上下文管理技巧
- Writing effective tools for agents — 学习工具设计最佳实践
- Effective harnesses for long-running agents — 解决复杂场景下的 Agent 运行问题
更多文章参见 Anthropic Engineering 文章合集。