从 Chatbot 到 Agentic 系统：AI Agent Bake-off 的经验教训

Source: Dev.to

引言：挑战

在最近的 Google Cloud AI Agent Bake‑off 第 2 集 中，开发者面对一个在遗留系统现代化中极为常见的情景：将 Cymbal Bank 的基础事务聊天机器人转变为可信赖、主动的金融规划师。

目标不仅是编写更好的提示词，而是构建一个复杂的系统，使 AI 代理能够与现有基础设施协同工作（无需大刀阔斧的替换策略），提供安全、个性化的金融指导。

本文将剖析实现这些方案的架构模式和技术——尤其是 Agent‑to‑Agent (A2A) 协议 与 Agent Development Kit (ADK)——它们是本次成功的关键。

核心问题：“简单”聊天机器人天花板

大多数银行机器人目前都碰到硬性上限。它们可以查询余额或列出交易记录，但缺乏成为真正金融伙伴的上下文。Bake‑off 的挑战是打破这一天花板，构建一个能够进行编排的 AI 代理，利用强大的后端解决诸如 “帮我在预算内规划一次巴黎之旅” 之类的复杂用户目标。

秘密武器：Agent‑to‑Agent (A2A) 协议

获胜架构的关键是 Agent‑to‑Agent (A2A) 协议。A2A 是一种标准化的通信层，允许不同的 AI 代理安全协作。

对于构建复杂系统的开发者而言，A2A 解决了三大痛点：

• 互操作性： 无论底层技术栈（LangGraph、CrewAI、Semantic Kernel）如何，都能连接代理，构建复合系统。
• 分布式问题求解： 让编排器将子任务委派给领域专家，处理单一上下文窗口难以应付的复杂工作流。
• 封装与安全： 代理以不透明服务的形式交互，共享结构化的输入/输出，同时保持内部记忆、提示词和工具的私密性。

架构：多代理层级

最成功的团队摒弃了 “单体代理” 反模式。相反，他们构建了层级化的专用代理——可以把它想象成微服务架构，只不过服务的对象是认知任务。

编排器代理 充当接口层，理解用户意图并通过 A2A 将工作委派给专用的 子代理。

A2A 如何实现此流程

• 能力发现： 通过握手过程，编排器发现已注册的代理及其暴露的工具，而无需访问其源代码。
• 标准化传输： 在委派任务时，A2A 确保请求与响应结构化且安全。这在金融科技领域尤为关键；编排器不需要看到子代理使用的原始 SQL 查询，只需获取已消毒的结果。

实际架构演示

Team Adrian 与 Ayo 构建了一个 路由代理 用于分类用户意图。若用户询问抵押贷款，则路由到 大额购买代理；若询问咖啡，则路由到 日常消费代理。

让我们追踪一次用户请求：“我想计划一次旅行。能帮我设计预算吗？”

1. 摄取： 编排器收到查询。
2. 路由： 识别出 “大额购买” 意图并委派给本地 大额购买代理。
3. 桥接： 通过 A2A，本地代理调用远程 Cymbal Bank 代理。
4. 执行： 远程代理安全运行在银行后端，访问内部工具和数据库以获取金融历史。
5. 返回： 数据经 A2A 返回给大额购买代理。
6. 合成： 代理计算可负担性，可能调用 可视化代理 绘制净资产预测图表。
7. 响应： 编排器向用户展示最终的多模态方案。

工具链：Agent Development Kit (ADK) 与 Gemini

团队使用 Google 的 Agent Development Kit（ADK）将代理视作软件制品——赋予结构、状态管理和部署流水线。这一套工具协同了 Gemini 2.5 Pro、用于推理的 Gemini Flash，以及用于视频生成的 Veo。

超越顺序：高级模式

线性（顺序）工作流适用于简单任务，而 ADK 支持更高级的模式，以提升智能度并降低延迟。

1. 并行代理

• 模式： 同时执行多个相互独立的代理并聚合结果。
• 用例： 加载 “金融健康” 仪表盘。与其依次获取 账户余额 → 投资表现 → 奖励积分，并行流一次性触发三个代理，显著降低首字节时间（TTFB）和感知延迟。

2. 循环代理（生成‑评审）

• 模式： 迭代循环——一个代理生成输出，另一个代理批评该输出，直至满足阈值。

• 用例： 复杂预算制定。

  1. 生成： 策略代理建议 “将贷款付款提高 $500”。
  2. 评审： 可行性代理检查现金流：“被拒——这会导致食品杂货预算出现赤字”。
  3. 改进： 策略代理迭代：“提高 $200 并取消 Netflix”。
  4. 最终化： 方案通过验证并展示给用户。

使用 BigQuery ML（BQML）进行落地

为降低幻觉——金融 AI 的克星——Team Adrian 与 Ayo 集成了 BigQuery ML。

优势

• 数据重力： 无需将敏感交易日志搬迁至外部推理端点。
• 准确性： 在用户真实历史数据上训练预测模型，确保 “净资产预测” 具备数学依据，而非仅是 LLM 的猜测。

与真实世界的连接

孤立的代理是玩具，连接服务的代理才是工具。

身份感知代理（Firebase）

个性化需要身份。通过集成 Firebase Authentication，团队创建了安全的会话上下文。该 user_id 被传递至 ADK 的状态管理中，供每个子代理使用，确保在调用 “获取交易记录” 时只检索该用户的数据。

社区落地（Reddit API）

BQML 处理量化数据，团队则使用 Reddit API 获取定性洞察。当规划巴黎之旅时，代理查询 r/travel 以获取真实社区推荐。这层 “社会证明” 为建议增添了更丰富的现实依据。