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关于内卷,几个值得深想的洞察 当创作被 Skill 化:我用 AI 写了一部 320 章的长篇网文 AI第一剑,先斩程序员 AI 也会偷懒?这个 PUA 工具专治“摸鱼式编程” Gstack 深度解析:YC CEO 开源的 AI 工程团队 GitHub Trending霸榜!深度解析AI Coding辅助神器 Superpowers 深度探讨:从 OpenClaw 爆火,看 AI Agent 的真相与程序员的未来 我复刻了NotebookLM的信息图功能 我用AI写了部小说,这里是整个过程 [翻译]我在谷歌14年学到的21堂课 2万字吊打40万字:为什么我的“牛马Agent”比“数字分身”更聪明? 最近AI领域爆火的 Agent Skills 是什么? 从计算机科学的视角来看拖延症 一周改6个库后我悟了:AI时代,程序员正在退化成“甲方” 使用n8n做一个自动同步更新的Github项目问答机器人 Agent设计模式——第 20 章:优先级排序 Agent设计模式——第 1 章:提示词链 Agent设计模式——第 19 章:评估和监控 Agent设计模式——第 10 章:模型上下文协议 (MCP) Agent设计模式——第 21 章:探索和发现 Agent设计模式——智能体设计模式 Agent设计模式——第 11 章:目标设定和监控 Agent设计模式——第 9 章:学习和适应 Agent设计模式——第 16 章:资源感知优化 Agent设计模式——附录 G - 编码 Agent Agent设计模式——第 13 章:人机协同 Agent设计模式——第 17 章:推理技术 Agent设计模式——附录 F - 深入剖析:Agent 推理引擎的内部运作机制 Agent设计模式——章节目录 Agent设计模式——
Agent设计模式——附录 D - 使用 AgentSpace 构建 Agent
xindoo · 2025-10-05 · via XINDOO

概述

AgentSpace 是一个旨在通过将人工智能融入日常工作流程来推动"Agent 驱动型企业"发展的平台。其核心能力在于为组织的整个数字足迹(涵盖文档、电子邮件和数据库)提供统一搜索功能。该系统借助先进的 AI 模型(如 Google 的 Gemini)来理解并整合来自这些多样化来源的信息。

该平台支持创建和部署专业化的 AI "Agent",这些 Agent 能够执行复杂任务并实现流程自动化。它们不仅是聊天机器人,更具备自主推理、规划和执行多步骤操作的能力。例如,一个 Agent 可研究特定主题,编纂带引用的报告,甚至生成音频摘要。

为实现此目标,AgentSpace 构建了企业知识图谱,映射人员、文档和数据间的关联关系。这使得 AI 能理解上下文,提供更相关且个性化的结果。平台还包含名为 Agent Designer 的无代码界面,无需深厚技术专长即可创建自定义 Agent。

此外,AgentSpace 支持多 Agent 系统,不同 AI Agent 可通过称为 Agent2Agent(A2A)协议的开放协议进行通信与协作。这种互操作性支持更复杂、协调的工作流。安全性是基础架构的重要组成部分,具备基于角色的访问控制和数据加密等功能,以保护企业敏感信息。最终,AgentSpace 致力于通过将智能自主系统直接嵌入组织运营架构,提升生产力与决策水平。

如何使用 AgentSpace UI 构建 Agent

图 1 展示了如何通过 Google Cloud Console 选择 AI Applications 来访问 AgentSpace。


图 1:通过 Google Cloud Console 访问 AgentSpace 的方法

你的 Agent 可连接至多种服务,包括 Calendar、Google Mail、Workaday、Jira、Outlook 和 Service Now(见图 2)。


图 2:与 Google 及第三方平台等多样化服务集成

随后,Agent 可使用自有提示词,从 Google 提供的预制提示词库中选取,如图 3 所示。


图 3:Google 预置提示词库

或者,你可自定义提示词,如图 4 所示,供你的 Agent 使用。

图 4:Agent 提示词定制

AgentSpace 提供多项高级功能,例如与数据存储集成以存储自有数据、与 Google 知识图谱或私有知识图谱集成、用于向 Web 公开 Agent 的 Web 界面、使用情况监控分析等(见图 5)。

图 5:AgentSpace 高级能力

配置完成后,即可访问 AgentSpace 聊天界面(图 6)。


图 6:用于启动与 Agent 对话的 AgentSpace 用户界面

结论

综上所述,AgentSpace 为在组织现有数字基础设施中开发部署 AI Agent 提供了实用框架。该系统架构将复杂后端流程(如自主推理和企业知识图谱映射)与用于 Agent 构建的图形用户界面相连接。通过该界面,用户可整合各类数据服务,并通过提示词定义操作参数,从而配置出定制化、情境感知的自动化系统。

此方法抽象了底层技术复杂性,使得无需深厚编程知识即可构建专业化多 Agent 系统。其主要目标是将自动化分析与操作能力直接嵌入工作流,从而提升流程效率、强化数据驱动分析。对于实践指导,现有实践学习模块可供使用,例如 Google Cloud Skills Boost 平台上的"使用 Agentspace 构建 Gen AI Agent"实验,为技能习得提供了结构化环境。

参考文献

  1. Create a no-code agent with Agent Designer, https://cloud.google.com/agentspace/agentspace-enterprise/docs/agent-designer
  2. Google Cloud Skills Boost, https://www.cloudskillsboost.google/

本文来源于开源项目Agentic Design Patterns中文翻译