使用 Google Gemini 与 SAGE 框架构建自适应 AI 代理
最近的一项技术实现展示了如何构建一个旨在进行自适应、目标导向执行的高级AI代理系统。该系统利用 Google 的 Gemini API，并在一个名为 SAGE 的结构化框架内运行，SAGE 是“自适应目标导向执行”（Self-Adaptive Goal-oriented Execution）的缩写。其目标是开发一个智能代理，能够分解复杂的高级目标，制定战略计划，系统地执行任务，并不断从结果中学习以提高性能。
SAGE 框架围绕四个核心组件构建，每个组件都在代理的自主运行中发挥着关键作用：
-
自我评估 (S)： 代理首先评估其相对于总体目标的当前状态和能力。这包括对其进展、可用资源、已识别的知识空白、潜在风险以及下一步的初步建议进行全面分析。这项评估为后续规划提供了基础理解。
-
自适应规划 (A)： 在自我评估之后，代理动态生成一系列可执行任务。这个规划阶段是上下文感知的，意味着它会考虑当前状态和评估结果，以创建灵活且有优先级的任务列表。任务被定义为具有特定描述、优先级和依赖关系，确保以结构化的方法实现目标。
-
目标导向执行 (G)： 计划就绪后，代理开始执行单个任务。每个任务都以专注的态度进行处理，分解为具体行动并有条不紊地执行。执行阶段强调每一步的验证，以确保结果准确并有效地促进总体目标的实现。
-
经验整合 (E)： 任务执行后，代理将结果整合到其知识库中。这个关键的学习阶段涉及分析结果——无论是成功还是失败——以提取关键见解，识别重复模式，并确定未来行动所需的调整。这种持续的学习循环使代理能够随着时间的推移完善其策略并提高其决策能力。
在技术核心方面，该系统使用 Python 实现，并利用 Google Gemini API 的生成式 AI 能力。其基本组件包括一个 Task 数据结构，用于管理单个工作单元，跟踪其状态（待处理、进行中、已完成或失败）、描述、优先级和依赖关系。SAGEAgent 类则协调整个循环，管理代理在迭代过程中的内存、任务和上下文信息。
代理在一个迭代循环中运行。在每个循环中，它执行自我评估，根据评估生成一组新任务，执行最相关的任务，然后整合所学经验。这使得代理能够随着进展动态调整其方法，根据实时反馈解决新挑战或完善现有策略。
为了演示，该框架被应用于一个目标，例如“研究并创建一份关于可持续城市园艺实践的综合指南”。通过多个 SAGE 循环，代理将评估其理解，规划研究任务，通过生成内容来执行这些任务，并从其输出的质量和相关性中学习。这个迭代过程突出了系统如何评估其进展，生成可执行任务，执行它们，并通过学习经验来完善其策略。
这种模块化设计提供了巨大的扩展潜力，能够开发更复杂的、多代理环境或针对特定领域的高度专业化应用，展示了迈向更自主、更智能AI系统的一步。