今天分享的是：谷歌云：2025年谷歌云技术指南：打造智能AI代理系统（英文版）
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《2025年谷歌云技术指南：打造智能AI代理系统》核心内容总结
本指南由谷歌云发布，聚焦智能AI代理系统的构建逻辑、技术框架与实践路径，从核心概念、开发工具、部署运维到安全合规，系统阐述谷歌云如何通过全栈技术生态支持企业打造生产级AI代理，为开发者与初创企业提供从原型到落地的完整解决方案。
AI代理核心架构与谷歌云生态为系统构建奠定基础。AI代理的核心在于“推理-工具-数据-部署”的协同，谷歌云通过三大路径支持代理开发：一是代码优先的代理开发工具包（ADK），供技术团队构建定制化代理，支持多代理协作、工具定义与上下文管理，可部署于Vertex AI Agent Engine、Cloud Run等环境；二是无代码的Google Agentspace，非技术人员可通过可视化界面创建代理，实现跨应用数据整合（如连接SharePoint、Jira）与 workflow 自动化；三是预置谷歌云代理，如Gemini Code Assist（支持IDE集成、代码生成与PR审查）、Gemini Cloud Assist（优化云基础设施管理），降低开发门槛。此外，Model Context Protocol（MCP）与Agent2Agent（A2A）协议确保不同来源的代理可互通，形成开放生态。
展开剩余83%关键组件设计决定AI代理的功能与可靠性。模型选择需平衡能力、速度与成本，Gemini 2.5系列提供分层选项：Flash-Lite适用于高并发低延迟场景（如翻译），Flash平衡性价比（生产级应用），Pro则面向复杂推理（如代码生成），且支持通过推理令牌分配优化精度。工具是代理交互外部系统的核心，ADK支持自定义函数、API调用及“代理即工具”模式（如将专业代理作为子工具调用），并通过MCP工具箱快速连接数据库（如BigQuery、Firestore）。数据架构需区分三类内存：长期知识库（Vertex AI Search实现语义检索、Firestore存储用户交互史）、工作内存（Memorystore保障低延迟会话上下文）、事务内存（Cloud SQL记录审计日志），其中Vertex AI Memory Bank可自动提取对话关键信息，实现个性化记忆。编排逻辑采用ReAct框架，通过“推理-行动-观察”循环处理多步骤任务，如退款流程中自动查询政策、调用CRM获取订单信息并执行退款。
开发与部署流程注重效率与可扩展性。基于ADK开发需经历架构选型（LLM Agent用于灵活推理、Workflow Agent用于结构化流程）、工具定义（明确函数签名与文档字符串）、数据集成（对接谷歌云存储服务）三大步骤，指南提供软件bug排查代理等实例，演示如何通过指令引导代理分类bug、分配团队。部署方面，Vertex AI Agent Engine作为托管环境，支持自动扩缩容与内存管理；Cloud Run适合微服务架构，按实际算力计费；GKE则满足复杂 Kubernetes 部署需求。此外，A2A协议支持多代理协作，如生物科技公司BioCorteX通过多代理协同加速药物研发，将原本数年的假设验证缩短至数天。
安全与运维体系保障代理稳定运行。AgentOps框架通过四层评估确保可靠性：组件级测试（验证工具与API功能）、轨迹评估（检查ReAct循环的推理逻辑）、结果评估（验证输出准确性与接地性）、系统级监控（跟踪生产环境中的延迟、工具调用成功率）。谷歌云提供Agent Starter Pack，含Terraform基础设施代码、Cloud Build CI/CD流水线及OpenTelemetry可观测性配置，自动化部署与评估流程。安全层面，通过IAM权限控制、输入输出过滤、操作审计日志（对接BigQuery）构建防御体系，同时遵循谷歌安全AI框架（SAIF），防范偏见、隐私泄露等风险，如通过内容审核API过滤有害输出，确保代理合规运行。
指南指出，未来AI代理将向多模态、多代理协同方向发展，谷歌云将持续优化Gemini模型能力、扩展MCP/A2A生态，并通过谷歌for Startups计划提供最高35万美元云 credits 与技术支持，助力企业快速落地智能代理应用，推动从单一任务自动化到复杂业务流程重构的转型。
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