现在AI技术跑得真快，特别是智能体（AI Agents）。它正在改变我们写软件、用软件的方式。但是对我们这些初创团队来说，钱不多，人也少。怎么把这些前沿的AI概念变成能用的产品，这是个大难题。
正好，谷歌云（Google Cloud）最近出了一份白皮书，叫《Startup technical guide: AI agents》。它有64页，不是那种只讲大道理的书。这份指南给了一套完整的、能照着做的智能体开发方法。有了它，我们就能把AI智能体做出来，不是只停留在想象里。
从对话到行动：智能体的范式跃迁
你可能觉得，聊天机器人就是智能体，对吧？其实不是。聊天机器人，它主要是根据你问的问题，在它预设的逻辑里找答案。它很被动，像个接电话的客服。你问什么，它回答什么。
但是，真正的智能体可不一样。它有一个很大的不同：
首先，它是目标导向的。它能理解你的大目标，然后自己想办法，一步步去完成。它不等你吩咐每一步。
而且，它能多步协作。它就像个小团队的经理，能协调好几个工具或服务。它们一起工作，完成一系列的任务。
最关键的是，它主动执行。它不只是“会说话”，它更“会做事”。它能直接参与到业务流程里，去解决问题。
所以说，AI从一个只能帮忙的工具，变成了能自主做事的“数字员工”。这是很大的改变。
Google Cloud智能体开发的三条路
白皮书里说了，想做智能体，我们有三条主要的路可以走。我们团队情况不一样，想做的东西也不一样，所以可以选适合自己的。
第一条路：自己动手，定制智能体。
如果你团队技术力很强，对要做的业务特别了解，想把核心功能都捏在自己手里，那就走这条路。谷歌云提供了Agent Development Kit（ADK）。这是一个“代码优先”的开发包。
这是它的工作原理：
- 编排逻辑： ADK能帮你构建复杂的“思考和执行”循环。比如，用ReAct框架，智能体先推理，再行动，再观察结果，然后继续推理，直到目标达成。
- 工具定义： 你可以把你公司内部的API、数据库，或者第三方的服务，包装成智能体能用的“工具”。比如，你们有个查询订单的API，把它变成一个工具，智能体就能调它了。
- 上下文管理： 智能体需要记住它说过什么，做过什么。ADK能帮它管理这些，包括长期记忆（比如用户偏好）和短期记忆（比如当前对话）。
- 可观测性： ADK里有工具，可以帮你评估智能体的表现，监控它在干什么。这样出问题了，你就能找到原因。
- 部署： 你用ADK做好的智能体，可以打包成一个标准的容器。然后把它放到Vertex AI Agent Engine、Cloud Run或者GKE这些地方去跑。
比如，你想做一个能自动处理复杂报销流程的智能体。它需要调用公司内部的财务系统、审批系统，还得理解员工的报销政策。用ADK，你就可以自己设计它的每一步逻辑，精确控制它怎么和这些系统互动。
第二条路：用谷歌云预设好的智能体。
如果你想快点把想法变成现实，或者你团队人手不够，可以考虑用谷歌云已经做好的智能体。它们都是开箱即用的。
- Gemini Code Assist： 这是给程序员用的智能助手。它能帮你写代码、补全代码、生成函数。比如，你在VS Code或JetBrains这些开发工具里写代码时，它能帮你。而且，它还能和GitHub连起来，帮你检查代码，找出bug，看看代码风格对不对。甚至，它还能帮你跨好几个文件来重构代码。这样可以帮你更快完成软件开发。
- Gemini Cloud Assist： 这是一个管理云基础设施的专家。如果你想设计一个云架构，你用自然语言告诉它你的需求，它就能自动生成Terraform代码。如果你云服务出问题了，它能帮你分析日志和数据，帮你排查故障。它还能指导你做数据加密、权限管理这些安全任务。这样可以帮你管理好云上的东西。
- Gemini in Colab Enterprise： 这个是给搞数据科学和机器学习的人用的。它能生成Python代码，帮你解释代码，调试bug。还能帮你过滤数据、转换数据、可视化数据。它甚至能推荐给你一些公开的数据集和研究资源。这样可以帮你更好地做数据分析和模型训练。
比如，你的初创公司需要一个能快速生成网站前端代码的功能。你可以用Gemini Code Assist。你告诉它需求，它直接生成代码片段。你不用从零开始写，省了很多时间。
第三条路：找合作伙伴的智能体。
有时候，我们公司可能在某个特别细分的领域有需求。或者，我们自己做了一些智能体，但有些专业功能想借用外部的。这时候，可以去Google Cloud Marketplace上找。
你可以在上面找到第三方的或者开源的智能体。把它们集成进来，就能很快补齐我们自己没有的能力。比如，Agent Garden提供了很多用ADK做的智能体，你可以直接拿过来用。甚至，你可以把你自己的智能体和这些外部的智能体混合部署，让它们一起工作。
比如，你的电商平台需要一个特别专业的AI客服，能处理复杂的退换货规则。你团队没时间专门去训练这个。你可以去找一个Google Cloud Marketplace上的专业客服智能体，直接集成进来。这样可以帮你快速搞定特定领域的难题。
智能体架构的四大核心组件
做一个智能体系统，就像盖房子，得有地基、柱子和屋顶。白皮书把智能体的架构分成了四个主要部分，外加一个运行环境。它们缺一不可。
4.1 模型层：智能体的“大脑”
这是智能体做决策的地方。我们选模型，可不是越大越好。得找一个平衡点，兼顾能力、速度和成本。
这是它选择模型的工作原理：
- 轻量级模型： 比如Gemini 2.5 Flash-Lite。它处理那些简单、量大、需要快速响应的任务。比如，用户问一个常见问题，它直接给出答案。它响应快，费用也低。
- 中型模型： 比如Gemini 2.5 Flash。这个模型在质量和成本之间做得比较好。大多数情况下，用它就行。它能处理更复杂的查询，比如帮用户写一封简单的邮件。
- 高级推理模型： 比如Gemini 2.5 Pro。它专门处理那些复杂的思考和前沿的代码生成任务。比如，用户要求它分析一份报告，并总结出关键发现。这时候就需要Pro模型出马。
模型微调： 你可以把你公司自己的高质量数据拿来训练模型。让它更懂你们公司的业务知识，说话的风格也更像你们。比如，你有一个专门的行业术语库，或者你们客服有自己的话术。用这些数据去训练模型，它就能用你们的语言来回答问题了。这样可以让你的智能体更贴合业务。
举个例子。你的初创公司做了一个智能客服。
- 用户问“你们的办公时间是几点？”：Gemini 2.5 Flash-Lite能马上回答。
- 用户问“我想修改订单，步骤是什么？”：Gemini 2.5 Flash能给出详细的步骤。
- 用户问“我的订单号是XXX，物流卡住了，请帮我分析原因并联系快递公司。”：这时候就得Gemini 2.5 Pro来推理和协调了。
先做简单的问题回复，用小模型。然后逐渐增加复杂功能，再用大模型。这样省钱。
4.2 工具层：智能体的“手和脚”
光有脑子不行，智能体还得能“动手”。工具就是智能体连接真实世界的桥梁。它让智能体能做模型本身做不到的事情。
工具都有哪些类型呢？
- 内部函数和服务： 就是你团队自己开发的那些业务逻辑。
- API接口： 连接你公司内外的数据和服务。
- 数据源： 比如数据库、向量存储，这些都是智能体获取信息的渠道。
- 其他智能体： 有时候，一个智能体可以把另一个专业的智能体当成工具来调用。这叫多智能体协作。
举个例子。你的智能体要帮用户查询包裹状态。
- 先定义工具： 你公司有个物流API，可以根据订单号查状态。你把这个API包装成一个“查询物流”的工具。
- 智能体使用工具： 用户问“我的包裹到哪了？订单号是12345。”智能体接收到订单号，它知道有一个“查询物流”的工具。
- 行动： 智能体调用这个工具，把订单号12345传过去。
- 结果： 工具返回物流信息。智能体把信息整理好，告诉用户。
这样，智能体就能把想法变成实际行动。
4.3 数据架构：智能体的“记忆力”
智能体需要“记忆”才能更好地工作。它的记忆系统不是一团糟，而是分层的，像我们的大脑一样。
- 长期知识库： 就像智能体的“图书馆”或“百科全书”。
- Vertex AI Search： 用来找大量非结构化数据里的东西，比如公司内部的文档、合同、产品说明书。它能理解你的意思，找到相关的资料。
- Firestore： 一个NoSQL数据库，存用户的历史交互记录，或者智能体需要记住的长期状态。比如，用户上次买过什么，喜欢什么颜色。
- Vertex AI Memory Bank： 它能自动帮你提取和管理用户的重要记忆，让智能体更懂用户。
- Cloud Storage： 存原始数据的地方，比如图片、视频、备份文件。
- BigQuery： 用来分析大量的结构化和半结构化数据。
- 工作记忆： 就像智能体的“便签纸”，存当前对话的临时信息。
- Memorystore： 速度很快的内存数据库，用来存当前会话的状态，或者一些常用的数据缓存。它响应速度是毫秒级的。
- 事务性记忆： 专门记录那些关键的业务操作，得保证数据准确无误。
- Cloud SQL： 关系型数据库，保证数据的强一致性。比如，记录一笔支付成功了，或者一个订单状态改变了。
- Cloud Spanner： 这是一个在全球范围都适用的、强一致性的数据库。如果你的业务需要跨很多区域，而且对数据一致性要求极高，就用它。
举个例子。一个智能体接待客户：
- 用户第一次来，智能体问他叫什么，喜欢什么产品（Memorystore存当前对话）。
- 用户说他姓王，喜欢电子产品。智能体把这些信息记下来，作为长期记忆存到Firestore或Memory Bank。
- 用户接着问一个产品的问题。智能体去Vertex AI Search里搜索产品文档。
- 用户决定下单，智能体引导他完成支付。支付成功后，这笔订单的记录会存到Cloud SQL。
这样，智能体才能有条不紊地处理信息，记住重要的东西。
4.4 编排层：智能体的“指挥中心”
这层是智能体的核心，它协调所有的组件，让它们一起工作。**ReAct框架（Reason + Action）**是实现智能体工作模式的经典方法。
这是它的工作原理：
- Reason（推理）： 智能体先“想一想”。它会评估当前的目标是什么，现在是什么情况。然后它决定下一步该做什么。
- Act（行动）： 想明白了，它就“动手”。它选择一个合适的工具，然后调用它。
- Observe（观察）： 工具执行完了，会返回一个结果。智能体接收到这个结果，然后更新它对当前情况的理解。
- 循环迭代： 根据新的信息，智能体再进行推理、行动、观察。这个过程会一直重复，直到它完成了设定的目标。
举个例子，智能体要处理一个退款请求：
- 推理： 用户想退款。智能体想：我需要知道退款政策，用户的订单信息，然后才能判断他能不能退款。
- 行动（1）： 智能体调用一个**“查询退款政策”工具**。
- 观察（1）： 工具返回了退款政策。智能体知道了哪些情况能退，哪些不能。
- 推理： 我现在知道政策了。我还需要用户订单详情。
- 行动（2）： 智能体调用一个**“获取订单详情”工具**，输入用户提供的订单号。
- 观察（2）： 工具返回了订单的所有信息。
- 推理： 我有政策，也有订单了。我可以验证这个用户符不符合退款资格了。
- 行动（3）： 智能体调用一个**“验证退款资格”工具**。
- 观察（3）： 工具返回“符合退款条件”。
- 推理： 既然符合，那就执行退款。
- 行动（4）： 智能体调用一个**“执行退款”工具**。
- 观察（4）： 工具返回“退款成功”。
- 推理： 退款完成了，我得通知用户。
- 行动（5）： 智能体调用一个**“发送通知”工具**，告诉用户退款已成功。
- 观察（5）： 通知发送成功。目标完成。
这样，智能体就能一步步，有逻辑地完成复杂的任务。
4.5 运行时环境：智能体的“家”
智能体做好了，得找个地方让它跑起来。这些地方要稳定，要能应对各种情况。
- Vertex AI Agent Engine： 这是专门给智能体设计的。你可以在这里快速部署你的智能体，从测试版变成正式服务。它帮你管理很多底层的东西。
- Cloud Run： 这是一个无服务器的环境。你不用管服务器，它会根据你的需要自动扩容或缩容。流量大的时候，它能应付。流量小的时候，它帮你省钱。适合流量不稳定，或想省运维的团队。
- Google Kubernetes Engine（GKE）： 这是一个容器编排平台。如果你是技术力很强的团队，有很多微服务，想自己掌控部署的一切，那GKE就很合适。它能让你统一管理你的智能体服务。
举个例子。你的智能体刚做好，用户量还不多，流量不稳定。你可以先放到Cloud Run上。它能自动扩缩容，你不用为服务器烦恼。如果你的智能体业务成熟了，有很多相关服务，需要复杂的部署策略，你可以再迁移到GKE。
AgentOps：让智能体可靠、可控、可扩展
把智能体从实验室弄到正式环境，可不是随便搞搞就行。得有一个系统性的运营框架，我们叫它AgentOps。它能让智能体跑得又稳又好。
这里有六个关键点：
- 性能表现： 智能体回答问题快不快？给出的信息准不准？能不能完成任务？这些都要盯着看。你需要有办法去衡量，比如看响应时间、准确率。
- 可观测性： 智能体做决策，有时候像个“黑箱子”。我们需要有工具，能实时看到它在“想什么”，是怎么一步步走到这个决策的。这样出错了，我们才知道怎么改。比如，你可以记录智能体的每一步推理过程和工具调用。
- 安全性： 用户数据是头等大事。我们必须保护好数据隐私，控制好谁能访问什么数据，保证智能体和外部系统通信是安全的。
- 可解释性： 智能体做出的判断，能不能解释清楚？用户问“你为什么这么建议我？”智能体应该能给出理由。这能让用户更信任你。
- 鲁棒性： 用户输入乱七八糟怎么办？智能体不能一遇到奇怪的输入就崩溃。它得有很强的抗压能力，能稳定处理各种异常情况。
- 可维护性： 智能体不是做完就完了，它需要不断改进和更新。我们要让它容易优化和升级，别每次改点东西都像重新做一遍。
还有，做AI，我们得负责任。
- 透明性： 用户在和AI打交道时，我们应该明确告诉他。别骗人。
- 公平性： 智能体做决策时，不能有偏见，不能歧视任何人。它应该公平地对待所有用户。
- 可控性： 对一些关键的决策，我们应该保留人工审核的环节。不能完全让AI说了算。
- 合规性： 智能体要遵守行业的规定，比如数据保护法。不能乱来。
给初创团队的行动建议
这些都是给初创团队的真心话。
6.1 从MVP开始，小步快跑
别一开始就想着把智能体做成一个无所不能的超级英雄。那太难了。先找一个特别明确的痛点，一个范围小、好实现的功能。
比如，你的公司想做个智能客服。你可以先做一个只回答常见问题的内部客服小助手。它只处理员工报销、请假流程这些简单问题。快速做出来，看看效果。如果好用，再慢慢增加功能。
成功的创业，往往都是从一个很小的、但能解决真问题的东西开始的。
6.2 精准匹配技术路径
前面说了三条路，选对路子很重要。
- 如果你团队技术很强，想做核心的、别人没有的功能，那就自己动手，用ADK。这样你可以完全掌控智能体的核心能力。
- 如果你想快速验证一个想法，或者资源不够，就用谷歌云预设好的Gemini智能体。这样可以帮你省下大量开发时间。
- 如果你需要在某个很专业的领域有智能体，但你又不想自己从头做，那就去市场上找合作伙伴的智能体。这样可以帮你快速补齐短板。
6.3 构建成本优化的多智能体系统
智能体用到的模型，价格不一样。别所有任务都用最贵的模型。
你可以把不同复杂度的任务，交给不同能力的模型。
比如，你的智能体接待用户：
- 用户问“你好”，这个简单的招呼，用Gemini 2.5 Flash-Lite回复就行。它便宜，速度快。
- 用户问“请帮我查询订单XXX”，这个需要调用工具的任务，可以用Gemini 2.5 Flash。它的能力更强一点，但价格比顶级模型低。
- 用户问“我的订单出了问题，原因是什么，怎么解决？”这需要复杂的推理，可能还需要分析数据。这时候才用Gemini 2.5 Pro。
这样你可以用最小的成本，得到最大的效果。你可以把80%的简单任务交给便宜的模型，把20%的复杂任务交给贵一点的模型。
6.4 重视可观测性和评估机制
智能体有时候会“犯错”，或者做出的决策我们看不懂。所以，从一开始，我们就要建立一套监控和评估系统。
这是它的工作原理：
- 记录所有交互： 智能体和用户的每一次对话、每一次工具调用，都记录下来。
- 设定指标： 你可以设定一些指标，比如智能体的回复准确率、任务完成率、响应时间。
- 实时监控： 用工具实时查看智能体的运行情况。比如，CPU、内存占用，错误日志。
- 定期评估： 定期检查智能体的工作效果。比如，每周人工抽查一些对话，看看智能体表现如何。
- 调试问题： 如果发现智能体出错了，根据记录下来的交互和监控数据，一步步去回溯。找到它在哪里“想错了”，或者哪个工具没调用对。
这样可以帮你确保智能体在正式环境中稳定可靠，而且你也能知道怎么去改进它。
总结
AI智能体正在改变我们做软件的方式。谷歌云这份白皮书，不只给出了技术路线图，更重要的是，它教我们怎么一步步把智能体系统做出来，而且要可靠、能扩展。
对于我们这些初创团队来说，最重要的不是追新追酷。而是要找到一个真问题，用最小的成本，赶紧把能用的东西做出来，去验证。这份指南，把复杂的AI技术拆解成了能跟着做的步骤。它让我们的好想法，能变成实实在在的产品。
我看到未来，会有很多专业的智能体一起工作。现在就开始做你的第一个智能体，你就已经走在前面了。
