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Agents Humans更自然、更高带宽的交互最简单的是聊天式 UI进阶是结构化输出JSON驱动富 UI 或工作流引擎更进一步是Computer UseAgent 直接操纵 UI 元素点击、输入、导航通过专门的 UI 控制工具/协议实现语音与多模态 live 模式让 Agent 成为“可对话的实时助手”实时语音双向流能看到摄像头画面、理解环境适合维修指导、购物顾问等场景2. Agents AgentsA2A 协议与任务式通信随着企业内部 Agent 数量增长点对点自定义集成会变成“集成地狱”白皮书提出Agent2Agent (A2A)协议每个 Agent 发布一个包含能力与入口的Agent Card数字名片统一发现与认证方式使 Agent 能够互相调用交互以“任务”为单位而非单次请求响应支持长时间运行任务与流式状态更新这为 Level 3 多 Agent 系统提供了基础设施。3. Agents Money为 Agent 经济搭建可信支付层当 Agent 可以代表人类做购买与交易时问题变成“如果 Agent 买错了责任在谁”白皮书提出两条关键路径AP2Agent Payments Protocol通过加密签名的“Mandate授权书”表达用户意图为每笔交易建立不可抵赖的审计链路让 Agent 能在明确授权下自主浏览、谈判和交易x402 协议基于 HTTP 402Payment Required状态码的互联网支付协议支持机器对机器的微支付如按调用付费访问 API 或数字内容两者共同构成了未来 Agentic Web 的“信任与结算层”。八、安全与治理Agent 是新的「主体」在身份与安全体系中Agent 被视为一种新的主体类型传统只有两类用户OAuth/SSO服务账号IAM/Service Account现在增加第三类Agent 身份有独立的数字身份、证书与权限范围可以通过类似 SPIFFE 的标准进行身份验证授予严格的最小权限限制可访问的 API、数据与其他 Agent白皮书提出多层防护思路身份层区分用户、服务账号与 Agent 身份授权层用策略控制每个 Agent 能访问哪些工具、数据和下游 Agent工具层 Guardrail工具内部自己做权限与参数校验杜绝越权操作动态防护在工具调用前后插入 Callback/Plugin 做行为审查使用“模型作为安全审查器”识别 Prompt 注入、越权意图、敏感数据泄露也可以接入专业安全服务做统一的模型安全防护在大规模部署时还需要一个类似“控制平面”的治理系统统一注册与发现 Agent / 工具管理版本、灰度与废弃做集中审计与合规检查避免 Agent 在组织内“野蛮生长、各自为政”九、自主进化持续学习、Agent Gym 与两个前沿案例1. Agent 如何学习与自我演化与人类类似智能体通过经验和外部信号进行持续学习然后进化才能胜任人类社会更多的任务这也是一个比较热门的研究领域后面再单独聊。白皮书把 Agent 的“学习信号”分成几类运行时经验日志、Trace、记忆包含成功与失败的轨迹外部信号新政策文档、监管要求、业务规则更新人类反馈专家批注、人工审核意见、用户纠错等有了这些信息之类我们要降这些“历史记录”转化为可复用的抽象产物进而提升 Agent 的能力。概括来说主要有如下方式增强上下文工程: 系统会持续优化其提示、少量示例以及从记忆中检索的信息。通过为每个任务优化提供给语言模型的上下文它可以提高成功的可能性工具优化与创建: 智能体的推理可以识别其能力上的不足并采取行动加以弥补。这可能包括获取新工具的访问权限、即时创建新工具例如Python脚本或修改现有工具例如更新API模式除此之外其实我们还可以利用真实世界的这些反馈数据对模型进行后训练微调从而使模型在我们的场景下编写的更好2. Agent Gym离线仿真与极限压测除了上面的内容当前业界也正在研究更先进的方法即构建一个专用平台通过先进的工具和功能在离线流程中优化多智能体系统而这些工具和功能并不属于多智能体运行时环境。这个在白皮书中被称为 “Agent Gym”不在生产路径上是一个独立的离线优化平台提供高保真仿真环境让 Agent 在合成或回放数据上“训练”可以调用更强大的模型、更多外部工具包括红队、动态评估与批判 Agent可以利用合成数据不断扩充、覆盖真实难例在难以自动判断的场景下Agent Gym 还可以主动“求助”人类专家把人类判断固化为下一轮优化的基准它更像是企业版的“Agent 训练场 红蓝对抗实验室”。3. 两个代表性案例白皮书中举了两个 Google 内部的例子简单描述如下不再赘述。Google Co‑Scientist面向科研的多 Agent 系统作为“虚拟合作者”帮助探索科研假设空间典型流程研究者定义目标与约束系统生成项目计划由 Supervisor Agent 分配给不同子 Agent多个 Agent 在长时间尺度上生成、评估和改进假设本质上是一个 Level 3/4 混合系统既有多 Agent 协作也开始具备自我改进能力AlphaEvolve用 Agent 体系探索数学与计算机科学中的复杂算法设计问题核心机制LM 负责生成候选算法以可读代码形式评估器根据指标打分通过“进化”过程选优并继续生成下一代已在数据中心调度、芯片设计、矩阵乘法等场景中取得突破适合“容易验证、难以直接构造”的问题空间保留了人类专家在目标定义与指标设计上的关键角色避免系统“钻空子”十、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。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取