摘要：标准运行流程示例：组织团队出行
接收任务（Mission）
明确目标：组织团队旅行
环境扫描（Scan）
可用工具：日历、预订系统 当前上下文与已有信息
规划（Think）
判断下一步行动 例如：先获取团队成员名单
执行（Act）
编排层调用对应工具（如 get_team_roster）
观察（Observe）
工具返回结果 将结果写入上下文
循环迭代
基于新信息重新规划 直到任务完成
这一机制同样适用于：
客服问题处理 订单查询 多步骤业务流程
四、Agent 能力分级（Agent Capability Taxonomy） 为了帮助工程实践中的系统设计，白皮书提出了 Agent 能力的分级模型。 2：战略型问题解决者（Context Engineering） 核心能力是：上下文工程（Context Engineering） 典型特征：
能将上一步输出转化为下一步更精确的输入 主动减少噪声，提高检索与决策质量
示例3. 用户反馈闭环（很重要 黄金数据集）
用户问题 → 复现 → 转化为测试用例 不断扩充 golden dataset 防止同类问题再次发生
七、安全、权限与治理 1. Defense in Depth（纵深防御）
规则引擎（硬约束） AI Guard Models（软约束，用 ai 约束 ai）
2.
基于 Google X × Kaggle《AI Agents Intensive》Day 1 白皮书
传统 AI 系统主要以被动响应为主：
这类系统的特点是：
输入 → 推理 → 输出，流程线性，几乎不具备持续行动能力。
而白皮书提出的核心转变在于：
AI 正从“对话式工具”演进为自主、目标导向的智能体（Agent） 。
AI Agent 的关键特征包括：
白皮书将 Agent 的基本结构拆分为三个部分：
模型通常是一个 LLM，但在 Agent 架构中，它的职责并不只是“生成文本”。
其核心作用是：
模型需要在以下信息中做取舍与编排：
模型并不直接执行动作，只负责决策与判断。
工具是 Agent 与外部世界或内部系统交互的方式，例如：
关键点在于：
编排层不是简单的流程控制器，而是 Agent 的治理核心，主要职责包括：
可以将其理解为：
模型负责“想什么”，工具负责“做什么”，编排层负责“什么时候做、怎么串起来”。
白皮书强调，Agent 的本质是一个持续运行的循环，而非一次性推理。
为了帮助工程实践中的系统设计，白皮书提出了 Agent 能力的分级模型。
核心能力是：上下文工程（Context Engineering）
典型特征：
示例：
特点：
例如：
这不再是函数调用，而是 Agent-to-Agent 的目标委托。
前沿形态，具备：
工具必须具备：
这通常以 OpenAPI / Function Calling 的形式实现，确保模型能正确调用与解析结果。
工程上通常以 RAG + 向量数据库的形式实现。
白皮书明确指出：
OpenTelemetry Trace 是调试 Agent 的关键工具
Trace 可以完整记录：
这相当于 Agent 的“飞行记录仪”。
Agent 的持续改进来源于：
进阶实践包括：
白皮书的核心结论是：
成功的 AI Agent 系统不是模型驱动的，而是工程驱动的。
Agent 的价值来自于：
开发者的角色也正在变化：
从“写代码的人”，转向“设计和治理智能系统的架构师”。
接收任务（Mission）
明确目标：组织团队旅行
环境扫描（Scan）
可用工具：日历、预订系统 当前上下文与已有信息
规划（Think）
判断下一步行动 例如：先获取团队成员名单
执行（Act）
编排层调用对应工具（如 get_team_roster）
观察（Observe）
工具返回结果 将结果写入上下文
循环迭代
基于新信息重新规划 直到任务完成
这一机制同样适用于：
客服问题处理 订单查询 多步骤业务流程
四、Agent 能力分级（Agent Capability Taxonomy） 为了帮助工程实践中的系统设计，白皮书提出了 Agent 能力的分级模型。 2：战略型问题解决者（Context Engineering） 核心能力是：上下文工程（Context Engineering） 典型特征：
能将上一步输出转化为下一步更精确的输入 主动减少噪声，提高检索与决策质量
示例3. 用户反馈闭环（很重要 黄金数据集）
用户问题 → 复现 → 转化为测试用例 不断扩充 golden dataset 防止同类问题再次发生
七、安全、权限与治理 1. Defense in Depth（纵深防御）
规则引擎（硬约束） AI Guard Models（软约束，用 ai 约束 ai）
2.
一、从“被动 AI”到“自主 AI Agent”的转变
传统 AI 系统主要以被动响应为主：
这类系统的特点是：
输入 → 推理 → 输出，流程线性，几乎不具备持续行动能力。
而白皮书提出的核心转变在于：
AI Agent 的关键特征包括：
二、AI Agent 的三大核心组成
白皮书将 Agent 的基本结构拆分为三个部分：
1. Model（模型）：Agent 的“思考中枢”
模型通常是一个 LLM，但在 Agent 架构中，它的职责并不只是“生成文本”。
其核心作用是：
模型需要在以下信息中做取舍与编排：
模型并不直接执行动作，只负责决策与判断。
2. Tools（工具）：Agent 的“行动能力”
工具是 Agent 与外部世界或内部系统交互的方式，例如：
关键点在于：
3. Orchestration Layer（编排层）：Agent 的“控制中枢”
编排层不是简单的流程控制器，而是 Agent 的治理核心，主要职责包括：
可以将其理解为：
三、Agent 的核心运行机制：Think – Act – Observe 循环
白皮书强调，Agent 的本质是一个持续运行的循环，而非一次性推理。
标准运行流程示例：组织团队出行
接收任务（Mission）
环境扫描（Scan）
规划（Think）
执行（Act）
观察（Observe）
循环迭代
这一机制同样适用于：
四、Agent 能力分级（Agent Capability Taxonomy）
为了帮助工程实践中的系统设计，白皮书提出了 Agent 能力的分级模型。
Level 0：纯语言模型
Level 1：连接型问题解决者
Level 2：战略型问题解决者（Context Engineering）
核心能力是：上下文工程（Context Engineering）
典型特征：
示例：
Level 3：多 Agent 协作系统
特点：
例如：
这不再是函数调用，而是 Agent-to-Agent 的目标委托。
Level 4：自我进化系统
前沿形态，具备：
例如：
五、生产环境中的关键工程问题（AgentOps）
1. 模型选择与模型路由
2. 工具设计与 Function Calling
工具必须具备：
这通常以 OpenAPI / Function Calling 的形式实现，确保模型能正确调用与解析结果。
3. 记忆系统设计
工程上通常以 RAG + 向量数据库的形式实现。
六、测试、调试与可观测性
1. 评估方式的变化
2. 调试的核心：可观测性（Observability）
白皮书明确指出：
Trace 可以完整记录：
这相当于 Agent 的“飞行记录仪”。
3. 用户反馈闭环（很重要 黄金数据集）
七、安全、权限与治理
1. Defense in Depth（纵深防御）
2. Agent 身份与最小权限原则
3. Agent 治理与控制平面
八、学习与演化机制
Agent 的持续改进来源于：
进阶实践包括：
九、典型系统示例
Google Co-Scientist
AlphaEvolve
十、总结
白皮书的核心结论是：
Agent 的价值来自于：
开发者的角色也正在变化：