谷歌云：快速创建并部署 AI 智能体

它在谷歌云上提供了现成的模板与完整的基础设施。除了 AI 智能体的逻辑部分需要你自行编写，其余所有工作它都会处理，其中包括部署、监控、安全维护，以及 CI/CD 流水线的搭建。你只需要一分钟就能启动一个项目，还可以针对文档检索、实时聊天这类任务定制智能体，并且能根据需求对其进行扩展。这个工具提供了可直接用于生产环境的工具，还能与谷歌云服务集成，帮你节省时间与精力，让你可以专注于构建智能 AI 智能体，无需为后端配置或部署的细节问题费心。

过去一段时间，关于 AI 的讨论几乎都围绕着一个问题展开：模型到底有多强？
参数更大了，推理更准了，幻觉更少了。但真正开始“用 AI 干活”的人，往往会在第二步就卡住。
不是模型不行，而是模型不知道怎么进入现实世界。

聊天模型的天花板，其实很低

如果你只把大模型当成一个“高级聊天对象”，
那么它的能力边界非常明确：

• 你问，它答
• 你继续问，它继续答
• 但它不会主动推进任务

一旦涉及到：

• 查数据库
• 调接口
• 分步骤执行
• 根据结果调整下一步

聊天模型就开始显得“笨拙”。

这也是为什么 Agent 会在近一年被反复提起。

Agent 的本质，其实不神秘

很多文章把 Agent 说得很玄：

• 自主意识
• 多智能体协作
• AI 社会

但如果你站在工程视角看，Agent 其实很朴素：

Agent = LLM + 一套可被调用的工具系统

模型负责判断该做什么，
代码系统负责真的把事情做完。

问题不在“模型够不够聪明”，
而在：
你有没有给它一套靠谱的执行结构。

Google 的这个项目，在做一件很“冷静”的事

agent-starter-pack 是 Google Cloud Platform 推出的一个官方仓库。

但它几乎不谈未来、不谈愿景、不谈颠覆。

它只做一件事：

告诉你：如果你真的要上线一个 Agent，工程上应该长什么样。

这点非常重要。

它不是 Demo，而是“骨架”

很多 Agent 项目看起来很炫：

• 跑在 Notebook 里
• Prompt 写得很长
• 一次演示很成功

但这些项目有一个共同问题：
离真实系统太远。

而这个 Starter Pack 反过来：

• 先给你目录结构
• 再给你 Agent 的职责划分
• 再告诉你 Prompt 放在哪
• 工具如何注册
• 出错如何兜底
• 日志、权限、部署怎么处理

它不像一个玩具，
更像一个工程起手式。

一个很关键的思想：Agent 不是超级 Prompt

这个仓库虽然没写出来，但通篇代码都在强调一件事：

Agent ≠ 写得更聪明的一段 Prompt

真正的 Agent 是一个系统：

• 模型负责规划
• 程序负责执行
• 工具负责能力边界

模型不“直接干活”，
它只是决定：谁去干活、先干什么、后干什么。

这是工程思维，而不是 Prompt 工程。

为什么说它是“生产环境思维”

你会在这个项目里反复看到一些现实世界才会关心的东西：

• 状态管理
• 多轮上下文
• 失败重试
• fallback 策略
• 部署到 Cloud Run
• 日志与监控

这些东西在 Demo 里很无聊，
但在真实系统里是生死线。

一句话概括：

这是一个“默认你会长期维护”的 Agent。

即使你不用 Google Cloud，也值得看

哪怕你完全不用 GCP：

• 不用 Vertex AI
• 不用 Cloud Run

这个项目依然值得你读一遍。

因为它回答的是一个更通用的问题：

Agent 这种东西，在工程上应该如何被“驯化”。

这套结构，几乎可以无损迁移到：

• Telegram Bot
• 内部客服
• 自动化运营
• AI 中台
• 企业知识助手

Github：https://github.com/GoogleCloudPlatform/agent-starter-pack
油管：https://youtu.be/avj97et7kns