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[译] AI Agent（智能体）技术白皮书（Google，2024）
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原文中文，约16300字，阅读约需39分钟。
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内容提要
本文介绍了生成式AI Agent的概念及其工作原理。Agent通过工具扩展语言模型能力，自主规划和执行复杂任务。核心在于编排层，结合推理技术如ReAct和Chain-of-Thought，实现信息接收与决策。工具连接Agent与外部世界，支持实时信息检索和数据访问，推动应用发展。
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关键要点
- 生成式AI Agent是扩展语言模型能力的应用程序。
- Agent通过工具与外部世界连接，支持实时信息检索和数据访问。
- Agent的核心是编排层，结合推理技术实现信息接收与决策。
- Agent具有自主规划和执行复杂任务的能力。
- Agent架构包含模型、工具和编排层三个核心组件。
- 模型用于核心决策，工具扩展Agent的能力，编排层负责信息处理和决策。
- 推理框架如ReAct、Chain-of-Thought和Tree-of-Thoughts为Agent提供决策支持。
- 工具类型包括Extensions、Functions和Data Stores，分别用于API调用、函数执行和数据存储。
- 通过针对性学习提升模型性能，帮助模型选择正确工具。
- LangChain和LangGraph可用于快速构建Agent原型。
- Agent的未来将通过工具复杂化和推理能力增强，解决更复杂的问题。
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延伸问答
生成式AI Agent的核心组件有哪些？
生成式AI Agent的核心组件包括模型、工具和编排层。
AI Agent如何与外部世界连接？
AI Agent通过工具与外部世界连接，支持实时信息检索和数据访问。
推理框架在AI Agent中有什么作用？
推理框架如ReAct和Chain-of-Thought为Agent提供决策支持，帮助其进行信息接收和决策。
AI Agent如何自主规划和执行任务？
AI Agent能够根据提供的目标自主规划和执行任务，无需人类干预。
生成式AI Agent的未来发展方向是什么？
生成式AI Agent的未来将通过工具复杂化和推理能力增强，解决更复杂的问题。
如何提升生成式AI模型的性能？
可以通过针对性学习、上下文学习和微调等方法提升生成式AI模型的性能。
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