Gemini 3 真实世界代理示例
原文链接: https://developers.googleblog.com/real-world-agent-examples-with-gemini-3/
2025年12月19日
我们正进入代理式 AI 的新阶段。开发者正在超越简单的 notebook，构建能够处理真实世界任务的复杂生产级代理工作流，从浏览器自动化到社交媒体交互。
Gemini 3 被设计为这些工作流的核心编排器。精确的推理深度控制和时间管理帮助解决了一直以来让 AI 代理难以部署的可靠性挑战。
但实际上长什么样？理论很好，但看代码更好。
我们与六个开源框架和工具合作，创建了您可以克隆、运行和检查的示例，看看 Gemini 3 如何为下一代 AI 代理提供动力。
1. ADK（代理开发套件）
代理开发套件 (ADK) 是一个模型无关的框架，旨在让构建、测试和部署 AI 代理感觉像标准软件开发。它提供了构建可扩展代理式工作流所需的架构原语，从简单的聊天机器人到复杂的多代理系统。
零售选址策略示例代理 演示了如何组合专业代理，使用 Gemini 3 进行编排，将数据综合为全面的策略报告。它结合使用 Google Search 和 Maps 以及代码执行来进行深度分析并生成可视化报告。
2. Agno
Agno（前身为 Phidata）是一个流行的开源框架，用于构建配备记忆、知识和工具的多代理系统。Agno 使开发者能够创建专业 AI 代理（如金融分析师或研究员），这些代理可以自主查询 API 并对数据进行推理。
在这个演示中，Agno 与 Gemini 3 Pro 合作构建完全依赖原生模型能力的多代理套件。它展示了一个使用 Nano Banana Pro 工具进行图像生成的创意工作室，以及使用内置 Google Search 接地和 URL 上下文的研究代理。
3. Browser Use
Browser Use 是一个开源库，赋能 AI 代理与网站交互。它处理 LLM 推理与点击、输入、导航等实际浏览器操作之间的复杂桥梁，实现 Web 自动化。
这个演示展示了一个由 Gemini 3 Pro 驱动的表单填写 AI 代理。它不依赖脆弱的 CSS 选择器，而是使用 Gemini 3 的多模态能力来可视化识别字段、将结构化 JSON 数据映射到复杂输入，并自主处理文件上传。模型的推理速度有助于确保自动化流畅可靠，即使在填写多步表单或跨源 iframe 时也能应对。
4. Eigent
Eigent 是一个本地优先的多代理平台，旨在自动化复杂的劳动力任务。它使用户能够直接在自有基础设施上创建和运行专业 AI 代理团队，底层使用 CAMEL 框架。
Eigent 将 CAMEL 劳动力架构应用于企业浏览器自动化，具体来说是管理 Salesforce 交易周期。AI 代理自主导航复杂仪表板来更新记录和提取数据。通过利用 Gemini 3 的思维签名，系统可以在长时程任务中保持推理状态，有助于防止上下文漂移并确保可靠性。
5. Letta
Letta（来自 MemGPT 的创建者）是一个用于构建具有高级记忆管理的有状态 AI 代理的平台。它向 LLM 引入了「记忆层次」概念，允许代理有效管理自己的上下文窗口并无限期运行而不会「忘记」核心指令或历史。
这个演示展示了使用 Letta 并由 Gemini 3 驱动的「社交代理」。它演示了将有状态 AI 代理部署到社交网络的框架。代理维护通过交互而演变持久记忆，并使用 Letta 的多层级记忆系统开发稳定的角色。Gemini 3 作为推理引擎，利用动态、逐用户的记忆块进行个性化交互，并在长期操作中管理代理状态。
6. mem0
mem0 是 AI 应用的记忆层框架。它解决了代理式 AI 最大的障碍之一：无状态。通过提供一个智能的自改进记忆层，mem0 允许 AI 代理记住用户偏好、过去的交互和长期上下文，使它们更加个性化和有效。
您可以了解如何通过将 mem0-mcp-server 与 Gemini 3 结合使用来构建快速、智能的记忆感知代理。
立即开始构建
这些示例表明，AI 代理的未来不仅仅关乎模型本身，还关乎允许该模型与世界交互的工具生态系统。
我们邀请您克隆这些仓库、运行示例，亲眼看看 Gemini 3 能做什么。要获取更深入的技术实现细节，请查看 Gemini 3 开发者指南。