AI Agent系列-Google AI Agent学习-对工程团队的启示

那么对于 Agent 从业者，结合白皮书内容，我们可以学到什么。我想下面是几条非常实用的启示：

• 从 Level 1–2 做起，而不是一上来造“超级 Agent”

• 先把“连通 + 工具调用 + 上下文工程”做好
• 把一个具体业务场景做深做稳，再考虑多 Agent 与自我进化

• 把 Agent 当“系统”而不是“模型能力”来设计

• 同等重视模型选择、工具设计、编排策略与运行治理
• 把 Tool 视为有严格契约的能力单元，避免朦胧的“万能函数”

• 尽早建立 Agent Ops 能力

• 搭建评测集与 LM 评审体系
• 接入 Trace 与监控，避免“黑箱调参”
• 把用户反馈系统化转化为测试用例与规则更新

• 安全与治理是架构的一部分，而不是事后补丁

• 在设计之初就考虑 Agent 身份、最小权限与策略层
• 对关键工具内置防护逻辑 + 行为审查
• 建立统一的 Agent 注册、发现和审计机制

• 保留人类的“掌舵权”

• 在高风险或高价值决策链路中留出 Human-in-the-Loop
• 把专家反馈视作核心资产，沉淀为规则、Prompt 和工具升级

结语

AI Agent 现在还不是一个成熟的领域，但是发展很快，希望可以在不久的将来看到一个更明晰的蓝图。