该白皮书聚焦生成式 AI 代理（Agents）的核心架构、功能组件及实践应用股票线上配资哪个平台好，系统阐述了其如何扩展生成式 AI 模型的能力边界。
生成式 AI 代理被定义为通过观察环境、运用工具自主实现目标的应用程序，其核心优势在于突破基础模型的训练数据局限，可实时交互外部信息并执行复杂任务。代理的认知架构由三大核心组件构成：作为决策核心的语言模型（支持 ReAct、思想链等推理框架）、连接外部世界的工具、以及负责推理规划的编排层，三者协同形成 “信息摄入 - 计划 - 执行 - 调整” 的循环机制。
工具是代理与外部交互的关键，主要包括三类：扩展以标准化方式衔接 API，支持代理端直接调用；函数将 API 调用逻辑卸载至客户端，赋予开发者更精细的控制权；数据存储通过矢量数据库实现结构化与非结构化数据的动态访问，为检索增强生成（RAG）提供支撑。
为提升模型工具选择能力，白皮书提出三种针对性学习方法：上下文学习可即时适配任务，基于检索的学习能动态调取外部示例，微调学习则通过特定数据集深化模型专业能力。
实践层面，文档提供了基于 LangChain 构建的代理原型示例，展示了如何整合搜索与位置工具响应多阶段查询；同时介绍了 Vertex AI 平台的生产级应用方案，通过托管环境简化代理开发、测试与部署流程。
展开剩余68%展望未来，随着工具复杂度提升与推理能力增强，代理将能解决更复杂的问题。“代理链” 与 “专家混合” 方法有望成为重要发展方向，通过整合各领域专业代理，为多行业场景提供更优质的解决方案。构建代理需采用迭代式方法，充分利用基础组件优势，实现语言模型功能扩展与现实价值转化。
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