惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

博客园 - 叶小钗
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
罗磊的独立博客
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
美团技术团队
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
腾讯CDC
WordPress大学
WordPress大学
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
F
Fortinet All Blogs
G
Google Developers Blog
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
小众软件
小众软件
Engineering at Meta
Engineering at Meta
博客园_首页
B
Blog RSS Feed
D
Docker
M
MIT News - Artificial intelligence
爱范儿
爱范儿
I
InfoQ

博客园 - 沐子馨

一文讲透 Multi-Agent 四大协作模式:Workflow、Supervisor、Hierarchical 与 Swarm 花几天把 DeepSeek Harness 跑了个遍,跟你说说值不值得装 Loop 不够用了?AI 工程下一站叫 Graph Agent 审代码总塞满上下文,怎么解? 什么是Agent? Agent Loop:从对话式 AI 到自主智能体的范式跃迁 解锁图数据建模的奥秘 基于 Neo4j 与 Milvus 的图RAG系统搭建指南 解决复杂推理难题:KG-RAG 在大模型中的应用 RAG 评估常用工具简介 RAG系统效果不好?一文看懂如何进行系统评估 写出让 AI “秒懂”的技能Skill 深入理解 RAG 中的格式化生成与函数调用 解锁 RAG 系统中的高级检索与重排序策略 掌握查询重构与智能路由的艺术 告别黑盒:手把手实现一个可解释、可调试的 Text2SQL 代理系统 告别简单向量搜索:RAG 中的高级查询构建与优化策略 深入理解 RAG 中的混合搜索策略 告别基础检索:掌握 RAG 中的句子窗口与递归路由策略 构建多模态检索系统:Milvus 部署、Schema 设计与混合检索实践 向量数据库原理与实战:从核心机制到 FAISS 应用 多模态向量嵌入:从文本到图像的语义统一与 RAG 应用 构建高效 RAG 的基石:深度解析 Embedding 模型原理与优化 All-in-RAG:解锁大模型“开卷考试”的终极能力 AI Agent 是如何思考的?一文读懂推理与决策引擎 终端革命:AI Agent 正在重新定义命令行 Agentic 框架快速概览 AI 智能体交互如何带领它走出对话框,从屏幕像素迈向真实物理世界 高级提示词技巧如何带领大模型走出“一本正经胡说八道”的误区? 当 AI 学会“开疆拓土”:探索与发现模式如何从源头打破静态知识的桎梏,在陌生领域催生新洞见?
给企业装上“AI 大脑”:AgentSpace 如何从“手动检索”跨越到“智...
沐子馨 · 2026-05-11 · via 博客园 - 沐子馨

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”智能体驱动型企业”发展的平台。其核心能力在于为组织的整个数字资产(包括文档、电子邮件和数据库)提供统一的搜索功能。该系统利用先进的 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 “智能体”,这些智能体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,一个智能体可以研究特定主题,编纂带引用的报告,甚至生成音频摘要。

为了实现这一目标,AgentSpace 构建了企业知识图谱,映射人员、文档和数据之间的关联关系。这使得 AI 能够理解上下文,提供更相关且个性化的结果。平台还包含名为 Agent Designer(智能体设计器)的无代码界面,无需深厚技术专长即可创建自定义智能体。

此外,AgentSpace 支持多智能体系统,不同的 AI 智能体可通过名为 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。安全性是其基础架构的核心组成部分,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 旨在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 构建智能体

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

您的智能体可以连接到多种服务,包括 Calendar、Google Mail、Workday、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,智能体可以使用自己的提示词,也可以从 Google 提供的预制提示词库中选择,如图 3 所示。

 

图 3:Google 预置提示词库

或者,您可以创建自己的提示词,如图 4 所示,供您的智能体使用。

  

图 4:智能体提示词定制

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 公开智能体的 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:用于启动与智能体对话的 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和部署 AI 智能体提供了实用框架。该系统的架构将复杂的后端流程(如自主推理和企业知识图谱映射)与用于构建智能体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。

这种方法抽象了底层的技术复杂性,使得无需深厚编程知识即可构建专业化的多智能体系统。其主要目标是将自动化分析与操作能力直接嵌入工作流程中,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 智能体”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/