Google AI Agents Intensive 如何改变了我对 Agentic AI 的理解

Source: Dev.to

引言

当我加入 Google & Kaggle AI Agents Intensive 项目时，我对 AI 代理的认识仅停留在基本概念。我以为它们类似于带有额外逻辑的聊天机器人。课程帮助我意识到，代理的能力远超想象。

通过结构化的课程、动手实验和社区讨论，我学会了代理如何使用工具、记忆、规划和推理，像自主的问题解决系统一样运作。

本文概述了对我影响最大的概念、我的认知是如何演变的，以及我受课程启发完成的一个小型结业项目。

重塑思维的关键概念

工具调用：让大模型成为行动者

最具冲击力的想法之一是 工具调用——即代理能够使用搜索、API、计算器等外部工具。这把我的视角从“LLM 生成文本”转变为“代理可以在真实世界中行动”。

代理可以：

• 获取实时信息
• 自动化任务
• 进行计算
• 连接外部应用

工具调用让 AI 变得实用且强大。

规划与推理：拆解复杂任务

代理能够 规划步骤、推理任务并迭代优化其方法的概念让我大开眼界。学习以下内容：

• 任务分解
• 思路链（chain‑of‑thought）推理
• 迭代细化

帮助我认识到代理已经超越了简单的问答，进入真实的决策制定阶段。

多代理协作：AI 团队共同工作

多代理示例展示了不同代理如何以各自独特的角色——规划者、研究员、评估者、执行者——协同合作。这凸显了代理系统可以通过分布式智能进行规模化，解决更复杂的问题。

我的 AI 代理认知是如何演变的

课程前： 我认为代理只是升级版的聊天机器人。
课程后： 我现在把代理视为具备以下特征的自主系统：

• 目标
• 记忆
• 推理循环
• 工具访问
• 结构化决策

我意识到代理可以行动，而不仅仅是回应，这是一大转变。

我的迷你结业项目：个人学习助理代理

虽然概念简单，但构建一个小型学习助理代理帮助我将所学全部落地。

代理的功能

• 接收主题（例如 “解释云计算”）
• 使用搜索工具收集信息
• 对数据进行摘要
• 生成示例和快速笔记
• 为复习创建选择题
• 通过一个小型记忆系统保存笔记

项目意义

该项目展示了规划、检索、摘要和记忆如何在代理流水线中协同工作。它也让我看到，即使是简单的代理，只要设计得当，也能提供真实价值。

项目构建中的关键收获

• 明确的代理角色设定至关重要
• 记忆显著提升实用性
• 工具调用让代理成为功能性助理
• 评估与迭代对质量至关重要

这段经历让我对未来构建更高级的代理充满信心。

最后感想

AI Agents Intensive 加深了我对代理式 AI 的基础理解。它把我的思维从 “AI 回答问题” 转变为 “AI 能自主解决问题”。

我接下来期待的方向

• 构建能够集成真实 API 的代理
• 创建生产力工具
• 设计多代理系统
• 将代理式 AI 应用于真实工作流

这次挑战激励我继续探索并创新代理系统。

致谢

衷心感谢 Google、Kaggle 和 DEV 搭建此项目并提供学习与反思的机会。这段旅程激励我不断提升并为代理式 AI 领域贡献力量。