为提供实际可运行的智能体（agent）实例，我们将使用LangChain与LangGraph库快速构建一个原型。这些流行的开源库允许用户通过链式连接（chaining）逻辑推理与工具调用序列，构建定制化智能体以响应用户查询。
核心组件
模型：采用
gemini-1.5-flash-001模型作为推理引擎工具：
SerpAPI（用于执行Google搜索）
Google Places API（获取地点详情）
流程说明
用户输入多阶段查询（如代码片段8/Snippet 8所示）
智能体解析请求，按需调用工具链（如先搜索城市，再查询景点）
工具执行：
SerpAPI检索实时网络信息
Google Places API提取地点数据（评分、地址等）
结果整合：模型综合工具返回数据生成最终响应
执行结果：运行代码片段8（Snippet 8）后，输出示例如代码片段9（Snippet 9）所示。
尽管这是一个相对简单的智能体（agent）示例，但它展示了模型（Model）、编排（Orchestration）与工具（Tools）三大基础组件如何协同实现特定目标。在最后一节中，我们将探索这些组件如何整合于Google规模的托管产品（如Vertex AI Agents与Generative Playbooks）。
通过定向学习提升模型性能
有效使用模型的关键在于其在生成输出时选择正确工具的能力，尤其是在生产环境中大规模使用工具时。尽管通用训练（general training）有助于模型培养此技能，但现实场景常需训练数据之外的知识。这类似于基础烹饪技能与掌握特定菜系的区别——两者均需烹饪基础，但后者需定向学习（targeted learning）以获得更精细的结果。
为帮助模型获取此类特定知识，存在以下方法：
上下文学习（In-context learning）：
机制：在推理时向通用模型提供提示（prompt）、工具及少量示例（few-shot examples），使其“实时”学习如何及何时使用这些工具完成特定任务。
示例：自然语言领域的ReAct框架。
基于检索的上下文学习（Retrieval-based in-context learning）：
机制：通过从外部存储器检索，动态填充模型提示中的最相关信息、工具及关联示例。
示例：Vertex AI扩展中的“示例存储（Example Store）”，或前文提及的基于数据存储的RAG架构。
基于微调的学习（Fine-tuning based learning）：
机制：在推理前使用特定任务的大型数据集对模型进行训练，使其在接收用户查询前即理解何时及如何应用特定工具。
上下文学习（In-context learning）
想象一位厨师收到顾客提供的特定菜谱（提示/prompt）、关键食材（相关工具）和示例菜品（少量示例/few-shot examples）。基于这些有限信息与厨师的通用烹饪知识，他需要“即兴”烹制出最符合菜谱与顾客偏好的菜品。这即上下文学习——模型根据实时输入的提示与示例动态调整输出。
基于检索的上下文学习（Retrieval-based in-context learning）
假设该厨师身处一个备货充足的储藏室（外部数据存储），其中存放着各种食材与烹饪书（示例与工具）。此时，厨师可动态选择储藏室中的食材与烹饪书，更精准地匹配顾客的菜谱与偏好，从而制作出信息更全面、口感更精致的菜品。这对应基于检索的上下文学习——模型通过实时检索外部知识库优化决策。
基于微调的学习（Fine-tuning based learning）
若我们送厨师重返烹饪学校，系统学习新菜系或特定烹饪技法（基于大量特定示例的预训练），他将能更深刻地理解未来未知的顾客菜谱。此方法适用于需要厨师精通特定菜系（知识领域）的场景，即基于微调的学习——通过针对性训练提升模型在特定任务的性能。
整合价值：在智能体框架中结合上述方法，可协同发挥优势（如实时适应+领域专精），规避短板（如降低延迟与成本），构建更健壮、适应性更强的解决方案。
