AI Agent是指具有自主性或半自主性的智能实体，能够利用人工智能技术在数字或物理环境中感知、决策、采取行动并实现目标。与Copilot、聊天机器人等相比，AI Agent能够自主规划和行动，实现用户预设的目标。

随着大模型技术的成熟，将LLM作为AI Agent的大脑或控制器的核心组成部分，使得AI Agent在感知和行动、执行方面实现巨大突破。

从2024年开始，国外大厂纷纷下场，积极布局AI Agent赛道，基于自身的战略规划和原有产品体系推出AI Agent相关产品，并将AI Agent作为企业未来核心竞争力的关键。

在这样的背景下，沙丘智库系列研究——《AI Agent对标研究》应运而生。本系列旨在通过对国外大厂的AI Agent布局进行深入研究，为国内企业提供宝贵的参考和借鉴。我们将重点关注Salesforce（已发布）、Oracle、Microsoft、Amazon、Google、OpenAI等国际科技巨头在AI Agent领域的战略布局、技术应用、产品特点等。

通过对这些国际科技巨头的AI Agent布局进行深入研究，我们希望能够为国内企业提供一个全面的视角，帮助大家更好地理解AI Agent技术的发展趋势、应用场景以及企业竞争格局。同时，本研究系列也将为国内企业在AI Agent领域的技术研发、产品创新和市场推广提供有价值的参考和借鉴，助力国内企业在AI时代把握机遇，实现创新发展。

本次发布的报告为Google篇。Google成立于1998年，最初以搜索引擎起家，凭借其强大的搜索算法和用户体验迅速成为全球最大的搜索引擎之一。随后，谷歌不断扩展业务领域，涵盖广告、云计算、软件、硬件等多个领域，并通过收购和技术创新保持了在科技行业的领先地位。

当前，Google推出了多个Agentic 相关产品，其中最核心的Agentic产品是Vertex AI平台、Gemini Enterprise以及Conversational Agents。Vertex AI平台是面向开发者的机器学习平台，Gemini Enterprise是面向普通员工的企业级AI Agent平台，而Conversational Agents则是专门面客的对话式AI Agent。

通过这些Agentic产品，Google的愿景是为企业提供一个AI环境，促进AI Agent与人类员工之间的协作。AI Agent既可以以交互式的方式协助员工，也可以在后台自主执行任务，以直接或间接的方式增强生产力。

Google的Agentic产品实现了跨职能工作流程的自动化，并适用于众多行业和职能领域，包括营销、销售、软件工程、HR、财务等。

Google希望AI Agent不仅仅是自动化工具，而是能够为企业带来新的业务模式、新的服务和新的价值创造方式。因此，企业级AI Agent系统应该是模块化的，且这些模块之间具有互操作性，可以支撑企业内部和面向客户的各种业务流程。

本报告重点介绍了Google Agentic产品的发展战略、功能路线、安全机制、开发指南、定价模式等，希望能够为国内企业提供宝贵的参考和借鉴。

报告目录

1.产品一览：Google为企业提供哪些Agentic产品？

1.1 Google AI探索历程

1.2 Google Agentic产品体系概览

1.3 Google Agentic产品技术栈

1.4 Google Agentic产品应用领域

1.5 Google Agentic产品的开放性

1.6 Google Agentic产品未来迭代计划

2.安全机制：Google如何保证企业级Agent产品安全？

2.1 Google Gemini的用户数据保护政策

2.2 Gemini Enterprise的安全保护机制

2.3 Gemini Enterprise的透明度功能

2.4 大模型安全防护栏：Model Armor

2.5 全平台的安全控制

3.能力协同：Google如何推动Agent的开放性？

3.1 Google的AI开放性理念

3.2 Google Agentic产品的开放性

3.3 Vertex AI上的Model Garden

4.开发指南：企业如何开发、管理和评估Agent？

4.1 AI Agent开发方式

4.2 Cloud Trace提供Agent可观测性

4.3 Vertex AI评估服务

4.4 AI Agent评估指标

5.定价模式：Google如何为Agentic产品灵活定价？

5.1 Google Agentic产品定价模式总览

5.2 Vertex AI平台定价模式

5.3 Gemini Enterprise定价模式

5.4 Conversational Agents定价模式

6.支持资源：Google为企业提供哪些配套服务？

6.1 Google的售后支持服务

6.2 培训和学习课程

6.3 Agentic咨询服务

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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