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博客园 - 沐子馨

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? 拒绝 AI “手忙脚乱”:优先级模式如何为智能体打造毫秒级的“任务调度官”? 构建生产级可信 Agent:评估与监控中的自动化审计与闭环优化机制 当 AI 学会“三思后言”:安全护栏如何从源头掐灭偏见、幻觉与恶意攻击? 拒绝“张口就来”:推理技术如何让 AI 像人类一样拆解复杂难题? 当家方知柴米贵:资源感知优化如何让 AI 智能体告别“算力浪费”? 开启多智能体互联时代:A2A 协议与 AI 协作网络的底层逻辑 为智能体装上“实时百科全书”:RAG 如何打破 AI 的知识边界? 构建负责任的AI:人类监督、干预与反馈闭环机制 当工具失效、网络中断:AI智能体的应急与自修复指南 赋予AI“北极星”:如何让智能体自主设定并追踪目标 打破“M×N”集成魔咒:MCP如何重塑AI应用架构 赋予模型“生命力”:大语言模型如何通过学习实现持续适应 赋予模型“长期记忆”:大语言模型的记忆管理机制 AI的“社会性”:深入理解多智能体协作机制 理解AI智能体的规划机制 理解大模型的工具使用 智能体的元认知:反思模式与自我优化机制 智能体并行化模式:提升复杂工作流性能的关键技术 超越线性执行:使用LLM实现智能体路由模式 解构复杂任务:深入理解提示词链(Prompt Chaining) 别再被 AI 术语唬住了!一文理清你需要了解的所有概念 不止是多写几句:谷歌如何用69页白皮书重塑提示工程 [转]长PDF文档的总结与评估策略 Context 工程:如何把正确的上下文喂给 AI 前端如何写出优秀的 AI Agent Skills mac安装python后command not found: pip keep-alive 原理剖析 如何优雅地在 React 中使用TypeScript,看这一篇就够了! react useContext React Context 详细介绍(状态共享、数据传递) 以用户为中心的性能指标【译】 element下拉框远程搜索debounce防抖控制 vue-router打开新窗口 propmise: allSettled()与all()的区别 使用 new Date() 在chrome、安卓和 IOS 中表现不同
给企业装上“AI 大脑”:AgentSpace 如何从“手动检索”跨越到“智能决策”?
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/