Google AI 技术白皮书
Google 近期默默释出了 5 篇关于 AI Agent 的重磅白皮书，总计超过 250 页。内容覆盖从“什么是智能体”到“如何让智能体真正走向生产环境”全链路覆盖。让我们一起看下这5 篇巨作的具体内容。
文末提供白皮书全版获取方式。
目录
重新定义 AI Agent：它到底是什么？
Google 在这篇白皮书中提出：大多数人都误解了“智能体”——它不是一个聊天机器人，而是一个具备目标、能力、状态和行动循环的系统。
下面是这篇白皮书的内容梗概：
工具与 MCP：智能体的“外骨骼”正在扩展
第二篇白皮书重点讨论了工具系统与 MCP（Model Context Protocol）。未来的智能体不会只是“更聪明”，还会“长更多手脚”，而你必须随时知道它现在到底能干什么。
这是前言部分的内容片段：
真正的长期记忆来了：不是对话记录，而是结构化记忆
第三篇白皮书是所有从业者最关注的主题：智能体记忆。未来智能体将真正拥有“经验”，并能根据过往经历形成行为模式，而不是依赖上下文临时补丁。
下面是文中对于“上下文工程”的解释：
如何评估智能体？谷歌说：你不能用测试软件的方式测试判断力
第四篇白皮书给出了一个重要观点：软件可以用测试用例验证，但智能体的判断力不能用同样的方法评估。因为 Agent 的任务不是执行固定逻辑，而是做出推理与决策。
下面是这篇白皮书给出的理由概述：
从实验室到生产环境：真正的难题在最后一步
最后一篇直指行业痛点：构建一个 Agent 很容易，但真正部署到生产环境，非常难。
Google 提出的核心流程包括：
- 多层“评估关卡（Evaluation Gates）”
- 行为审计与安全循环
- 持续反馈与能力回归测试
- 风险分级与自动化安全策略
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