谷歌内部白皮书：5个步骤把Agent从0做到百万级请求产品

<p>谷歌最新白皮书：从智能体的demo开发 到正式产是一套<strong>系统化的五阶段路线图</strong>。</p><p>我们将拆解这份指南的核心框架，告诉你如何避开“Demo 很强，上线就崩”的陷阱，把 AI Agent 真正做成能交付、可衡量、负责任的业务。</p><p><strong>你将听到</strong></p><ul> <li><strong>为什么“先跑通再优化”是最大误区？</strong><br>Gen AI 的非确定性本质决定了：你必须在写第一行代码前，就定义好<strong>怎么衡量好坏</strong>。没有度量标准，就没有迭代方向。</li></ul><ul> <li><strong>五阶段路线图全景：明确目标</strong>：不是所有问题都该用 Agent 解决。聚焦六大核心场景：客户、员工、代码、数据、安全、创意。<br><strong>选对模型</strong>：大模型起步，小模型优化；复杂任务可用多模型协同。别被“开源”或“闭源”绑架，按治理、用例、性能三角权衡。<br><strong>评估先行</strong>：构建有代表性的测试集，组合使用自动评分器、计算指标 + 人工评估。评估不是一次性的，而是持续标尺。<br><br><strong>改进行为</strong>：两条路径——<strong>定制化</strong>（微调、蒸馏、RLHF）改模型内部；<br><strong>增强</strong>（RAG、工具调用、推理循环、记忆）改模型外部输入。<br><strong>发布与监控</strong>：版本控制提示词和配置；用预留算力防性能崩溃；持续监控质量、安全、偏见、成本。<br></li> <li><strong>“质量即架构”原则</strong>：Agent 系统必须是 <strong>“可评估设计”</strong>（evaluatable-by-design）——每个环节都要能被度量、被测试、被回滚。</li> <li><strong>治理不是事后的合规检查，而是内建能力</strong>：从第一天就集成对抗提示注入、越狱、数据投毒的防护，并让安全团队掌握 AI 威胁模型。</li> <li><strong>持续监控怎么做？</strong><br>不仅要看延迟、错误率，还要用<strong>嵌...