從原型到產品：新創公司如何運用 Google Cloud 建構次世代 AI 代理人
AI 代理人（AI Agents）的發展，代表著軟體工程領域一次深刻的「範式轉移」。對於新創公司而言，這不僅是技術的革新，更是前所未有的商業契機——它賦予了自動化複雜工作流程、創造新穎用戶體驗，以及解決過往技術上難以企及的商業問題的能力。
然而，將一個前景光明的代理人原型，推進至能夠穩定服務於真實世界的生產級產品，意味著必須克服一系列全新的挑戰。我們該如何管理其與生俱來的非確定性行為？又該如何驗證其錯綜複雜的推理路徑？最關鍵的是，第一步該從何處著手？
本文揭示了一套以營運為導向的系統性藍圖，深入剖析從代理人的核心概念到開發工具，再到生產環境中的營運紀律。我們將引導致力於擁抱代理人系統潛力的新創公司與開發者，清晰地駕馭此一新局勢，將創新構想轉化為可靠、可規模化且具備長遠競爭力的產品。
1. 新疆界：理解 AI 代理人生態系統的核心
在代理人 AI 的浪潮中，缺乏穩固的基礎知識無異於在沙上建塔。任何成功的實踐都源於對底層邏輯的深刻理解。本節將深入探討構成 AI 代理人的核心概念、運作機制，以及 Google Cloud 生態系統中可用的關鍵工具與服務。這不僅是理論的鋪陳，更是為後續章節中建構、部署與維運生產級代理人奠定堅實的基礎。
1.1 評估 Google Cloud 的代理人策略：自建、使用與合作
Google Cloud 提供了一個全面的生態系統，讓新創公司可以根據自身技術能力、資源配置與業務目標，選擇最適合的代理人系統開發路徑。這三條路徑——自建、使用與合作——並非相互排斥，而是代表著一項根本性的策略權衡：選擇加速產品上市時間（使用／合作），還是建立可防禦的競爭護城河（自建）。
1. 自建代理人 (Build your own agents): 此路徑專為追求最大客製化與差異化競爭優勢的新創公司所設計，讓您能夠打造真正獨特的產品。
◦ 代碼優先 (Code-first with ADK): 對於需要高度掌控代理人行為的技術型團隊而言，Agent Development Kit (ADK) 是首選。ADK 是一個強大且靈活的開源工具包，其核心能力包括：精密的編排邏輯、清晰的工具定義、高效的情境管理 (Context management) 以實現個人化體驗，以及將代理人打包成標準化容器的能力。這意味著新創公司不僅能自動化複雜的業務流程，更能將代理人與自身專有的 API 和內部數據深度整合，從而建立起難以複製的「競爭護城河」。
◦ 應用優先 (Application-first with Gemini Enterprise): 當代理人的應用需要擴展至全公司，並賦能非技術團隊時，Gemini Enterprise 提供了完美的解決方案。其內建的無代碼設計師（Agent Designer）讓產品、行銷或營運等部門的專家，能夠透過提示驅動的介面，自行創建「AI 助手」。這不僅能有效打破跨 SaaS 應用的數據孤島，更能將稀缺的工程資源從內部工具的開發中解放出來，專注於核心產品的創新。
2. 使用 Google Cloud 代理人 (Use Google Cloud agents): 對於工程資源有限或希望快速將 AI 能力整合至現有流程的新創公司，採用預建代理人是一條高效的路徑。
◦ Gemini Code Assist 與 Gemini Cloud Assist 正是此類「力量倍增器」。前者深度整合至軟體開發生命週期（IDE、CLI、GitHub），從自動生成樣板代碼到執行複雜的多檔案重構，顯著提升開發效率。後者則化身為雲端環境的 AI 專家，能以自然語言協助團隊設計基礎架構、排除故障及優化成本，讓工程師能更專注於產品本身，而非基礎設施的管理。
3. 整合合作夥伴代理人 (Bring in partner agents): Google Cloud 的開放生態系統是其核心優勢之一。透過 Agent Garden，新創公司可以探索並部署由第三方或開源社群預先建構的 ADK 代理人。這種「隨插即用」的模式，讓團隊無需從零開始，即可快速整合具備特定領域知識（如數據推理）的代理人，從而大幅縮短產品的上市時間。
1.2 解析代理人的核心解剖學
一個功能完備的 AI 代理人，無論其應用場景多麼複雜，其內部結構均由四個關鍵組件構成。理解每個組件的策略性考量，是設計出高效、可靠代理人系統的前提。
1. 模型 (Models): 模型是代理人的「大腦」，負責理解用戶意圖、規劃行動。然而，選擇模型並非一味追求最強大的選項，而是在「能力、速度、成本」三者之間尋求特定任務的最佳平衡。例如，處理需要複雜多步驟推理的任務時，選擇像 Gemini 2.5 Pro 這樣頂尖的模型是合理的；但對於大規模、對延遲敏感的分類或翻譯任務，更輕量、更經濟的 Gemini 2.5 Flash 顯然是更有效率的選擇。真正成熟的認知架構並非仰賴單一的「天才」代理人，而是部署一支由多個專業代理人組成的「專家團隊」，每個代理人動態地為其子任務選擇最精簡、最具成本效益的模型。這種系統級的優化思維，對於關注資金燃燒率的新創公司而言至關重要。
2. 工具 (Tools): 工具是模型與外部世界互動的橋樑，使其超越原生知識的限制。在一個典型的 SaaS 產品客戶支援場景中，代理人需要的不僅是對話能力。它必須透過工具來執行有狀態的操作：例如，呼叫 get_order_details API 來查詢用戶的購買日期，或觸發 process_refund 工具來執行退款。工具可以是內部函數、第三方 API，甚至是另一個專門的代理人。它們賦予了代理人「行動」的能力，將其從一個問答機器轉變為能夠解決實際問題的執行者。
3. 編排 (Orchestration): 如果說模型是代理人的「大腦」，工具是其「雙手」，那麼編排就是其「執行功能」——負責規劃、排序任務，並決定下一步該使用哪個工具。ReAct (Reason + Action) 框架是此領域一個常見且有效的模式。它建立了一個動態循環，讓代理人的「思考」與「行動」交錯進行。
4. 落地 (Grounding): 落地是確保代理人回答準確、可信的基礎。檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 是實現落地的基礎模式，它讓代理人在生成回答前，先從外部知識庫（如產品文件、用戶支援日誌）中檢索相關事實作為依據。但接地技術的演進並未止步於此：
◦ 基礎 RAG： 透過語義搜索，找到最相關的文本片段。
◦ GraphRAG： 建立知識圖譜，讓代理人不僅能找到相關事實，更能理解事實之間的關係（例如，「症狀」導致「治療」）。
◦ Agentic RAG： 這是最先進的模式。代理人不再是被動的資訊接收者，而是化身為主動的知識探索者。它能分析複雜問題，制定多步驟的檢索計畫，並循序執行，以找到最佳答案。
深刻理解這四大核心組件，是從理論走向實踐的關鍵第一步。接下來，我們將探討如何運用 Google Cloud 提供的開發工具，將這些概念轉化為一個功能強大的代理人。
2. 新創公司的工具箱：使用 Agent Development Kit (ADK) 實踐構想
在理解了代理人的基本構成之後，我們的焦點自然轉向「如何建構」。選擇正確的開發框架，是在「開發速度」與「系統靈活性」之間取得平衡的關鍵決策。在這條光譜上，Agent Development Kit (ADK) 是 Google Cloud 提供的核心解決方案，它既提供了加速開發的抽象層，又保留了深度客製化所需的控制權。
2.1 評估 ADK 的核心設計哲學
ADK 並非為建構單一、簡單的聊天機器人而生，它的設計哲學從一開始就瞄準了更宏大的目標：建構複雜、由多個代理人協作的 AI 系統。
1. 多代理人原生設計： ADK 的架構天然支援多代理人協作。這意味著新創公司可以輕易地建構一個由多個高度專業化的代理人組成的系統。例如，一個「智慧專案管理系統」可以由一個主代理人接收高層次目標（如「規劃產品發布」），然後將任務分解並委派給專門的子代理人，如「程式碼生成代理人」、「設計代理人」和「文件撰寫代理人」，實現高效分工協作。
2. 架構選擇的策略： ADK 提供了不同類型的代理人架構，讓開發者能根據業務目標做出策略性選擇。LlmAgent 是應對模糊性與創造性解決問題的引擎，它以 LLM 為核心，擅長處理需要靈活推理的開放式問題。相比之下，Workflow Agent（如 Sequential, Parallel, Loop）則是確保程序正確性與可預測性的首選，它遵循預定義的邏輯。例如，一個處理法規遵循的檢查流程，就必須使用 Workflow Agent 以確保其確定性。
3. 以工具為中心的擴展性： 在 ADK 的世界裡，工具是代理人行動能力的基礎。ADK 的擴展性體現在其開放的工具生態系統上：
◦ Agent-as-a-Tool 模式： 允許一個代理人將另一個專門的代理人作為工具來調用，實現能力的層級化組合。
◦ 第三方框架整合： ADK 提供了與 LangChain 等流行開源框架的無縫整合，讓開發者可以直接複用現有的工具集。
◦ 開放協議支援： 透過支援 MCP 等開放協議，ADK 代理人可以輕鬆連接到更廣泛的數據源與服務。
2.2 解構開放互聯的生態系統
ADK 的強大之處不僅在於其自身的功能，更在於它如何融入更廣泛的 Google Cloud 生態系統，以實現無與倫比的互操作性與規模化能力。
1. 標準化協定 (MCP & A2A):
◦ 模型內容協定 (Model Context Protocol, MCP): MCP 扮演著「通用適配器」的角色。它是一個開放標準，讓代理人無需為每個數據源或工具編寫客製化的整合代碼。這意味著 ADK 代理人可以像插上轉接頭一樣，輕鬆連接到任何遵循 MCP 標準的外部系統。
◦ 代理人對代理人協定 (Agent-to-Agent, A2A): A2A 則是實現代理人之間協作的開放標準。它讓不同框架、不同開發者建構的代理人能夠相互發現並安全地協調行動。正如 BioCorteX 的案例所示，他們利用 A2A 協議讓多個 Gemini 代理人協同工作，在龐大的知識圖譜中進行推理，將藥物發現過程從數年縮短至數天，展現了其巨大的商業影響力。
2. 部署與規模化 (Vertex AI Agent Engine): 當一個 ADK 代理人原型完成後，Vertex AI Agent Engine 是官方推薦的部署目標。這是一個專為代理人工作負載設計的完全託管服務，為新創公司一次性解決了多個棘手的營運挑戰，例如自動擴展、安全性以及透過 Memory Bank 實現的長期記憶體管理。將部署任務交給 Vertex AI Agent Engine，使新創公司的工程師能從繁瑣的基礎設施維護中解脫，全心專注於代理人核心業務邏輯的開發與迭代。值得注意的是，Vertex AI Agent Engine 是更廣泛的 Vertex AI Agent Builder 套件中的專用部署和管理服務，該套件涵蓋了代理人的整個生命週期。
成功的代理人系統，不僅需要強大的開發工具，更需要一套嚴謹的營運方法論來確保其在真實世界中的品質、可靠性與安全性。這正是我們下一節將要探討的 AgentOps。
3. 邁向生產之路：掌握 AgentOps 以確保可靠性與責任
基於大型語言模型的系統，其核心特徵之一便是「非確定性」。這意味著傳統軟體開發中僅憑直覺的「感覺測試 (vibe-testing)」在代理人時代已遠遠不足。為了將代理人從實驗室推向市場，我們必須引入一套更嚴謹的工程紀律——代理人營運 (Agent Operations, AgentOps)。AgentOps 是一套專為適應代理人系統獨特挑戰而生的方法論，其目標是系統性地確保代理人的可靠性、安全性與行為一致性，是區分專業級產品與脆弱原型的關鍵。
3.1 實施系統性的代理人評估框架
AgentOps 的核心在於一個多層次的評估策略，它將代理人的品質驗證分解為四個環環相扣的層級，從最基礎的組件到部署後的系統監控，無一遺漏。
1. 第一層：組件級評估 (Component-level evaluation): 此層級專注於系統中所有確定性的組件，如同傳統軟體的單元測試。其目標是確保代理人的基本功能單元——如工具函數、API 整合、數據解析邏輯——在各種輸入（包括有效、無效及邊界情況）下都能正確運作。這是構建可靠代理人的基石。
2. 第二層：軌跡評估 (Trajectory evaluation): 此層級是評估代理人核心推理迴圈的關鍵所在。所謂「軌跡」，正是我們前文詳述的，代理人為完成任務所經歷的完整 Reason-Act-Observe 序列。此層級的評估旨在驗證代理人的程序正確性：它是否能根據當前情境形成合理的下一步假設？是否能正確選擇所需的工具？以及是否能為該工具生成正確的參數？
3. 第三層：結果評估 (Outcome evaluation): 在驗證了推理過程的合理性後，此層級將評估代理人最終產出的品質。評估的維度包括：語義是否正確地回應了用戶意圖、事實是否準確且有據可查（接地性），以及整體回答的完整性與風格是否符合預期。實踐中，這通常會採用 「LLM-as-judge」（讓另一個 LLM 進行評分）或 HITL (Human in the Loop)（由人類專家評估）的方式進行。
4. 第四層：系統級監控 (System-level monitoring): 評估工作並不會在部署後結束。此層級要求對生產環境中的代理人進行持續監控。關鍵指標包括：真實世界中的工具失敗率、用戶透過回饋機制提交的評分、端到端的延遲，以及 ReAct 循環的平均次數等。這些數據為持續迭代和優化代理人提供了寶貴的洞見。
3.2 運用 ADK 與 Agent Starter Pack 加速 AgentOps
為了將 AgentOps 的原則高效落地，Google Cloud 提供了 ADK 與 Agent Starter Pack 這對相輔相成的工具。它們之間有著明確的職責劃分：
• ADK 是『藍圖』： 您在此定義代理人如何思考、如何行動，即其核心應用程式邏輯。
• Agent Starter Pack 是『施工團隊與地基』： 它負責建構您的代理人賴以生存和運作的生產級環境——基礎設施、CI/CD 管道與監控系統。
這兩者結合，構成了一個從開發到部署的完整、自動化的工作流程：
1. 開發者使用 Agent Starter Pack 啟動一個新專案，立即獲得一個配置完善的營運基座。
2. 接著，開發者在專案結構內使用 ADK 專注於編寫代理人的核心邏輯。
3. 當代碼被提交至版本控制系統後，預先配置好的 CI/CD 管道會被自動觸發。
4. 該管道會自動執行前述的多層次評估，從組件測試到軌跡與結果驗證。
5. 只有在所有評估指標都通過後，新版本的代理人才會被安全地部署到生產環境。
實施 AgentOps 不僅僅是一種技術上的最佳實踐，它更是建立用戶信任、打造負責任 AI 產品的基石。這套嚴謹的流程，確保了每一次創新都能在安全與可靠的軌道上穩步前行。
4. 結論：代理人系統的競爭優勢與未來藍圖
本文系統性地闡述了新創公司打造生產級 AI 代理人的完整路徑。其核心論點在於，成功並非單點技術的突破，而是三大支柱的有機結合：首先是對核心概念的深刻理解，包括模型、工具、編排與落地；其次是利用如 ADK 這樣的強大開發工具，將構想高效轉化為功能實體；最後，也是最關鍵的，是導入如 AgentOps 這樣的嚴謹營運紀律，確保代理人在真實世界中的可靠性、安全性與責任感。
Google Cloud 透過其深度整合的平台與工具鏈，為新創公司提供了一套從概念驗證到規模化部署的清晰藍圖。從 ADK 的靈活開發，到 Vertex AI Agent Engine 的無憂部署，再到 Agent Starter Pack 的營運自動化，整個流程旨在讓新創團隊能將精力聚焦於創造獨特的商業價值，而非重複構建底層基礎設施。
正如 LangChain 創辦人 Harrison Chase 所言：「代理人掌握著開啟新生產力水平的鑰匙，但它們的成功取決於我們的引導。」最終，這種嚴謹的工程紀律不僅是技術上的最佳實踐；它更是鍛造出持久、可信賴 AI 產品的熔爐，用以區分曇花一現的新奇玩意與代理人時代的奠基公司。
