谷歌万字长文解密：从原型到生产，构建可靠AI Agents的全栈技术指南

本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。

谷歌云（Google Cloud）于近期发布了一份长达60余页的纲领性文件------《初创公司技术指南：AI Agents》。这并非又一份高谈阔论的行业白皮书，而是一份深入工程实践、充满"代码味"的全栈技术路线图。它系统性地回答了当前所有AI Agent开发者面临的核心挑战：如何从一个充满潜力的原型（Prototype），走向一个稳定可靠、可规模化、负责任的生产级（Production-ready）系统？

这份指南的核心论点是：构建真正有价值的AI Agent，早已超越了模型选型和提示词工程的范畴，它是一门新兴的、跨领域的工程学科 。谷歌为此提出了一个以 Agent Development Kit (ADK) 为核心，以 Vertex AI Agent Engine 为部署底座，以 AgentOps 为运维理念的完整、自洽的技术体系。

本文将对这份重磅指南进行深度编译，旨在为所有大模型领域的技术从业者、创业者和研究者，清晰地呈现谷歌在AI Agent领域的战略布局与最佳实践。

原文可下载：在智泊AI。

核心框架概览

在深入细节之前，我们首先提炼出这份指南所构建的AI Agent技术栈的核心支柱：

三大路径 ：指南明确了企业与Agent生态的三种互动方式------构建自有Agent (Build) 、使用谷歌预置Agent (Use) 、集成伙伴Agent (Partner) ，三者通过开放协议实现互联互通。
五大核心组件 ：一个完备的Agent由五个关键部分组成：模型 (Models) 作为大脑，工具 (Tools) 作为手脚，编排 (Orchestration) 作为执行功能，数据架构 (Data Architecture) 作为记忆系统，以及运行时 (Runtime) 作为部署环境。
一个开发核心：ADK ：Agent Development Kit (ADK) 是谷歌开源的、代码优先的智能体开发框架，是整个技术体系的基石，旨在平衡开发速度与灵活性。
两大开放协议：MCP & A2A ：通过 模型上下文协议 (Model Context Protocol, MCP) 和 智能体互操作协议 (Agent2Agent, A2A) ，谷歌致力于构建一个开放、可互操作的Agent生态系统，打破框架和平台的壁垒。
一个运维理念：AgentOps：将 DevOps 和 MLOps 的思想应用于Agent开发，形成一套系统性的评估、监控和迭代方法论，确保Agent在生产环境中的可靠、安全与合规。
一个关键技术：高级RAG ：指南强调了"接地"（Grounding）的重要性，并阐述了从基础的 RAG ，到 GraphRAG ，再到具备动态推理和检索能力的 Agentic RAG 的演进路径。

第一部分： AI Agent的核心概念解析

任何成功的工程实践都源于对核心概念的深刻理解。指南的第一部分系统性地拆解了构成一个生产级AI Agent所需的所有基础组件。

Agent生态系统：构建、使用与合作

谷歌云将Agent生态系统划分为三个层次，并通过 MCP 和 A2A 协议实现它们之间的互操作性。

构建你自己的Agents (Build your own agents) ：
- 代码优先 (Code-first) ：使用 Agent Development Kit (ADK) ，为需要高度控制Agent行为的开发者和技术团队提供最大的灵活性。
- 应用优先 (Application-first) ：使用 Google Agentspace，这是一个低代码/无代码平台，使非技术团队成员也能构建和部署Agent，打破数据孤岛。
使用谷歌云Agents (Use Google Cloud agents) ：
- Gemini Code Assist：面向开发者的AI助手，深度集成于IDE、CLI和GitHub等开发流程中。
- Gemini Cloud Assist：面向Google Cloud环境的AI专家，帮助进行基础设施管理、故障排查和成本优化。
- Gemini in Colab Enterprise：面向数据科学家的AI工作空间，加速数据分析、模型实验和代码生成。
引入合作伙伴Agents (Bring in partner agents) ：通过Google Cloud Marketplace和Agent Garden，集成第三方或开源的专用Agent，丰富自身应用生态。

关键组件剖析

1. 模型 (Models): Agent的大脑

选择模型并非总是追求最强，而是在能力、速度和成本之间找到特定任务的最优解。指南建议采用分层策略：

轻量级模型 (如 Gemini 2.5 Flash-Lite) ：用于早期原型设计和高并发、低延迟的任务（如分类、翻译）。
平衡型模型 (如 Gemini 2.5 Flash) ：在质量、成本和速度之间取得平衡，适用于大多数生产级应用。
高级模型 (如 Gemini 2.5 Pro) ：用于需要复杂多步推理和前沿代码生成的非结构化任务，此时性能是不可妥协的。

指南强调，强大的认知架构通常采用多个专用Agent，每个Agent根据其子任务动态选择最高效的模型。

2. 工具 (Tools): Agent的手脚

工具是Agent与外部世界交互、执行具体操作的桥梁。它可以是：

内部函数与服务：团队编写的专有业务逻辑。
APIs：连接内部或第三方服务。
数据源：查询数据库、向量存储等。
其他Agents：在一个多Agent系统中，一个Agent可以将另一个专用Agent作为其工具来使用。

3. 数据架构 (Data Architecture): Agent的记忆

一个强大的Agent必须拥有可靠的记忆系统。指南将其划分为三个层次：

长期知识库 (Long-term knowledge base - Grounding & Retrieval) ：这是Agent智能、事实性和个性化的基础。
- Vertex AI Search: 用于大规模非结构化数据的语义理解和检索（RAG的核心）。
- Firestore: NoSQL数据库，适合存储Agent任务的动态状态和用户交互历史。
- Vertex AI Memory Bank (Preview) : 专为动态生成、存储和检索用户对话中的长期记忆而设计。
- Cloud Storage: 作为原始非结构化数据（PDF、图片等）的持久化存储层。
- BigQuery: 用于复杂分析查询，为Agent提供深度业务洞察力。

Google Big Query 费用优化内部指南

工作记忆 (Working memory - Conversational context & short-term state) ：管理当前对话或任务所需的瞬时信息，要求极低的延迟。
- Memorystore: 基于内存的数据存储，提供亚毫秒级延迟，非常适合缓存高成本操作（如LLM调用、复杂数据库查询）的结果。

事务记忆 (Transactional memory - State management & action auditing) ：以强一致性和完整性记录关键操作和状态变更，是系统的可信记录。
- Cloud SQL: 为单区域事务性工作负载提供强一致性的关系型数据库。
- Cloud Spanner: 全球分布式的、强一致性的关系型数据库，专为需要跨地域高可用和事务完整性的关键应用设计。

4. 编排 (Orchestration): Agent的执行功能

编排是指导Agent完成多步任务的核心逻辑。它决定了需要调用哪些工具、以何种顺序、以及如何组合它们的输出。

ReAct 框架 (Reason + Action)

ReAct 是由谷歌大脑团队提出的一个经典Agent认知框架，它将大语言模型的"推理"能力和"行动"能力协同起来。Agent 在一个动态的循环中交替生成推理轨迹（thoughts）和任务特定的行动（actions） 。推理帮助模型追踪和更新计划，而行动则从外部工具（如API）中收集信息，以反馈给下一步的推理。这种"思考-行动-观察"的循环模式，极大地增强了Agent解决复杂问题的能力。

指南以 ReAct (Reason + Action) 框架为例，阐述了其工作原理：

5. 运行时 (Runtime): Agent的规模化部署

将Agent原型部署到生产环境需要一个强大的运行时基础设施，指南列出了三个主要选项：

Vertex AI Agent Engine：为初创团队和小团队设计的全托管、自动伸缩的服务，能将原型在数天内变为可扩展、安全的生产端点。
Cloud Run：适用于经历快速但不可预测增长的场景，其无服务器架构能有效处理流量峰值，并按实际使用付费。
Google Kubernetes Engine (GKE) ：对于拥有成熟平台工程团队和现有Kubernetes基础设施的公司，GKE提供了最精细的控制粒度，支持复杂的微服务应用。

接地 (Grounding): Agent可信度的基石

Agent的可信度取决于其答案是否基于可验证的事实。指南深入探讨了从基础到前沿的"接地"技术演进。

RAG: 奠基性的第一步

检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 是最基础的接地模式。它通过在生成答案前从外部知识库检索相关信息，并将其作为上下文注入到LLM中，从而有效减少幻觉，并使Agent能够访问最新信息。

GraphRAG: 更智能的接地

GraphRAG通过构建知识图谱，让Agent不仅能匹配相似的文本片段，更能理解概念之间的关系（例如："症状 -> 原因 -> 治疗方法"），实现更深层次的、结构化的知识检索。

Agentic RAG: 动态推理与检索

这是接地技术的最终形态。Agentic RAG将Agent从一个被动的数据接收者，转变为一个主动的、有推理能力的知识探索者。Agent能够分析复杂查询，自主制定一个多步骤、多工具的检索计划，并顺序执行，以找到最佳信息。例如，一个Agent可以：

分析一张植物照片以识别其物种。
然后自主检索该物种的详细养护说明。
最后综合信息给出一个完整的、有事实依据的回答。

第二部分：如何构建AI Agent

本部分聚焦于实践，详细介绍了以ADK为核心的Agent构建工具链。

ADK (Agent Development Kit): 完整的构建工具箱

ADK是一个开源的、代码优先的工具包，用于构建、评估和部署AI Agent。它位于低代码平台和完全从零构建之间，旨在为开发者提供最佳的灵活性与效率平衡点。

谷歌 ADK (Agent Development Kit)

ADK 是谷歌开源的一套用于构建AI Agent的框架。与LangChain等通用框架不同，ADK在设计上更侧重于与Google Cloud生态系统的深度集成、多Agent协作的标准化（通过A2A协议），以及对生产环境运维（AgentOps）的原生支持。它提供了一套结构化的方式来定义Agent的行为、工具和编排逻辑。

ADK的核心能力包括：

构建复杂、协作的AI系统：ADK原生支持多Agent设计，可以轻松构建由多个专用Agent（如"任务分解Agent"、"代码生成Agent"）协作完成复杂工作流的系统。
集成现有工具与工作流：ADK拥有丰富的工具生态，可以连接Notion、Slack等生产力工具，并能与LangChain、LlamaIndex等框架的工具进行互操作。
确保质量与可靠性：内置的可观测性和评估工具，允许开发者在部署前系统地测试Agent在各种场景下的表现，调试其完整的执行轨迹（包括"思考"过程）。
自信地规模化：ADK将Agent打包为标准的Web服务（使用FastAPI），可以轻松容器化并部署到任何地方，从本地测试到Vertex AI Agent Engine等全托管运行时。

ADK核心架构：Agent类型

在ADK中，选择正确的Agent架构是第一步。这通常是在LLM的灵活性和硬编码逻辑的确定性之间做权衡。

LLM Agent (LlmAgent) ：最常见的类型，使用LLM（如Gemini）进行复杂推理、动态决策和自然语言理解。它是大多数对话式和问题解决型Agent的核心。
Workflow Agent：这类Agent以预定义的、确定性的模式来编排其他Agent的执行流程。
- SequentialAgent：按固定顺序执行子Agent，将前一个的输出作为后一个的输入。
- ParallelAgent：同时执行多个独立的子Agent，用于性能优化。
- LoopAgent：重复执行一系列子Agent，直到满足特定条件或达到迭代次数。
Custom Agent ：通过继承BaseAgent并编写自定义Python逻辑来控制Agent的行为，适用于那些行为由硬编码规则而非LLM决定的场景。

标准化交互：MCP 与 A2A 协议

为了构建一个开放的生态，谷歌大力推广两个开放标准：

MCP (Model Context Protocol) & A2A (Agent2Agent)

MCP：一个新兴的开放标准，旨在标准化AI/LLM与外部数据源和工具的连接方式。它就像一个通用适配器，让你的Agent可以轻松接入各种数据库和API，而无需为每个都编写定制的集成代码。
A2A：一个开放标准，旨在实现不同Agent之间的发现、通信和协作，无论它们是由谁构建、使用何种框架。它定义了Agent的"数字名片"（Agent Card）、任务导向的交互架构和多模态通信能力。

这两个协议共同构成了谷歌Agent生态系统的"通用语"，确保了无论是谷歌自家的、你自建的还是第三方的Agent，都能够无缝地协同工作。

Google Agentspace：治理与扩展你的Agent团队

当你的创业公司从构建单个Agent发展到部署一个由多个专用Agent组成的"员工队伍"时，管理和治理就成了新的挑战。Google Agentspace 正是为了解决这个问题而设计的平台。它允许你：

统一和访问公司数据：通过开箱即用的连接器，打破Sharepoint、Google Workspace、Jira等应用之间的数据孤岛。
赋能全员自动化：提供无代码的Agent Designer，让市场、运营等领域的专家可以用自然语言构建自己的自动化工作流。
治理和编排Agent舰队：提供一个统一的平台来管理和治理所有来源的Agent（ADK构建的、无代码设计的、合作伙伴的），并通过Agent Gallery进行发现和部署。

第三部分：确保Agent可靠与负责 (AgentOps)

这是本指南最具价值的部分之一。它直面了LLM系统非确定性带来的挑战，提出了一套严谨的工程方法论来确保Agent的生产级可靠性。

AgentOps

AgentOps (Agent Operations) 是一种将DevOps、MLOps和DataOps的原则应用于AI Agent整个生命周期的运营方法论。它提供了一个系统性的、自动化的、可复现的框架，来处理非确定性的、基于LLM的系统在生产环境中的复杂性，核心关注点包括正确性、性能、安全性和责任。

一个强大的AgentOps策略将Agent的评估体系分解为四个层次化的阶段：

第1层：组件级评估 (确定性单元测试)

目标：验证Agent系统中非LLM部分的词法正确性。
测试内容：
- 工具：在有效、无效和边界输入下的行为是否符合预期。
- 数据处理：解析和序列化函数的鲁棒性。
- API集成：对成功、错误和超时条件的正确处理。
实现：ADK将工具定义为标准的Python函数，可以直接使用pytest等框架进行单元测试。

第2层：轨迹评估 (程序正确性)

目标：验证Agent在ReAct循环中的推理过程是否正确。
测试内容：
- Reason步骤：Agent是否能正确评估目标和当前状态，形成逻辑自洽的下一步假设？
- Act步骤：Agent是否选择了正确的工具，并正确地生成了参数？
- Observe步骤：Agent是否能正确地将工具输出集成到上下文中，以指导下一步推理？
实现：ADK的核心运行时与Google Cloud Trace直接集成，可以捕获并可视化完整的执行轨迹。通过建立一个"黄金标准"提示与预期轨迹的测试集，并将其纳入CI/CD流水线，可以有效防止性能衰退。

第3层：结果评估 (语义正确性)

目标：评估ReAct循环结束后，Agent生成的最终用户响应的语义正确性、事实准确性和整体质量。
测试内容：
- 事实准确性 ：答案是否正确，并且可由Observe步骤中收集到的信息证实？
- 有用性和语气：响应是否以适当的风格充分满足了用户的需求？
- 完整性：响应是否包含了所有必要的信息？
实现：利用Vertex AI的Gen AI评估服务进行"LLM-as-judge"评分，并结合人工反馈（HITL）进行高质量评估。

第4层：系统级监控 (生产环境)

目标：追踪Agent在真实世界中的性能，并检测运营故障或行为漂移。
监控内容：工具调用失败率、用户反馈分数、轨迹指标（如每个任务的ReAct循环次数）、端到端延迟等。
实现：ADK Agent在生产环境中会为每次用户交互发射事件和追踪数据。Agent Starter Pack 提供了一套生产级的可观测性堆栈（OpenTelemetry, Cloud Logging, BigQuery, Looker Studio），使团队能够即时追踪性能、分析趋势和调试问题。

AgentOps工具包: ADK 与 Agent Starter Pack

为了加速AgentOps的落地，谷歌提供了 Agent Starter Pack 。它是一个生产就绪的参考实现，通过一个命令 (uvx agent-starter-pack create ...) 就能引导创建一个包含必要基础设施和流水线的新Agent项目。

ADK负责 ：Agent的运行时行为（应用逻辑）。
Agent Starter Pack负责 ：Agent的运营环境（基础设施即代码Terraform、CI/CD流水线Cloud Build等）。

这种应用逻辑与运营环境的明确分离，构成了一个健壮且可扩展的开发流程。

总结与展望

谷歌云的这份《初创公司技术指南》远不止是一份产品说明书。它雄心勃勃地定义了一套关于如何以工程化、系统化的思想构建下一代智能系统的"世界观"和"方法论"。

对于在AI Agent浪潮中探索的创业者和开发者而言，这份指南的价值在于：

提供了一张清晰的路线图：它将构建Agent的模糊过程，拆解为一系列明确的、可执行的工程决策，覆盖了从概念到规模化运营的全过程。
强调了从"可用"到"可靠"的跃迁：通过引入AgentOps的核心理念和四层评估框架，它指明了通往生产级Agent的必经之路------严谨、自动化、数据驱动的评估与迭代。
描绘了一个开放的未来：通过对MCP和A2A等开放协议的拥抱，谷歌展现了其构建一个互联互通的Agent生态的决心，这为初创公司提供了前所未有的合作与整合机遇。

从原型到生产的旅程，是一场关于严谨工程的修炼。这份指南，正是这场修炼的蓝图。它清晰地表明，未来的竞争优势将不仅仅属于那些拥有最强大模型的公司，更属于那些能够以最高的工程效率和可靠性，构建、部署和管理智能体"军团"的团队。

学习资源推荐

如果你想更深入地学习大模型，以下是一些非常有价值的学习资源，这些资源将帮助你从不同角度学习大模型，提升你的实践能力。