2025年Agents与基础应用白皮书（中语版）

白皮书深化探讨生成式AI代理，先容其成见、架构、器具及应用，展示其浩荡后劲与发展远景。

1. 代理成见与架构：生成式AI代理可界说为通过不雅察寰宇并诳骗器具已矣指宗旨应用举止，具备自主性和主动性。代理的领会架构包含模子、器具和编排层三个基本组件。模子往往为谈话模子，施展决策，可基于需求给与和微调。器具能让代理与外部数据和管事交互，弥补基础模子的局限。编排层规模代理获取信息、推理并决策的轮回经过，其复杂进度因代理和任务而异。

2. 器具类型与作用：器具包括膨大、函数和数据存储，它们是代理贯穿外部寰宇的关键。膨大通过示例率领代理使用API，使代理能动态给与合适膨大践诺任务，如代码解说器膨大可依当然谈话形容生成并运转Python代码。函数相同软件设置中的函数，由模子决定使用时机和参数，其调用逻辑在客户端践诺，适用于多种特定场景，如安全松手、操作国法拘谨等情况，能为设置东说念主员提供更细致的规模。数据存储处分模子学问静态的问题，以矢量数据库面貌存储数据，使代理能探问最新信息，在检索增强生成（RAG）应用中施展进军作用。

3. 代理的推理技巧与学习方式：代理借助多种推理技巧已矣指标，如ReAct为谈话模子提供想维经过策略，Chain-of-steps通过中间法子已矣推理，想想树则符合探索性任务。为提高模子给与器具的智力，有多种针对性学习方式。陡立体裁习在推理时提供请示、器具和小数示例，让模子“即时”学习；基于检索的陡立体裁习从外部存储器检索关连信息填充模子请示；基于微调的学习使用特定示例数据集预老到模子，各方式各有优劣，组合使用可构建更浩荡的处分决策。

4. 应用示例与实践：以LangChain和LangGraph库构建的原型代理为例，纠合模子与器具，可恢复用户多阶段查询，展示代理各组件协同责任的经过。Google的Vertex AI平台为设置坐褥级代理当用提供便利，它提供托管环境，集成多种设置器具，匡助设置东说念主员专注于代理构建与优化。

5. 回归与谈判：生成式AI代理膨大了谈话模子功能，通过器具与外部交互，在复杂任务处理上知道出色。跟着器具的不断发展和推贤慧力的增强，代理将能处分更复杂的问题。“代理众人羼杂”等战术方式有望在各行业取得迥特效果。构建代理体捆绑构需不断实验和矫正，以自高特定业务需求，鼓舞现实寰宇价值的已矣。

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