Rich Sutton是强化学习领域的权威研究者，他在 2019 年 3 月 13 日发表了 文章 The Bitter Lesson，核心观点是计算能力的增长最终会战胜人类知识的精心设计，AI 研究的成功在于利用更大规模的计算，而非依赖人类对问题的理解。这个教训之所以“苦涩”，是因为许多研究者投入了大量精力去构建依赖人类知识的 AI 解决方案，但最终它们总是被更简单、更计算密集的系统取代。这一趋势一直在重复发生，而 AI 研究者往往需要经历失败后才会接受。本文是该文章的中文翻译版本。在DeepSeek牵起的人工智能热潮下，重温该文章让我们对未来的技术路线的发展有更深刻的理解。

本文是Google发布的智能体（Agent）白皮书的中文版，使用GPT4o进行翻译， 主要内容包括： - 智能体是一种自主程序，能够通过观察世界并使用工具来实现特定目标 - 编排层作为智能体的认知架构，负责推理、规划和决策过程 - 工具（扩展、函数、数据存储）使智能体能够与外部世界交互 - 智能体通过组合语言模型、工具访问和自主决策能力，可完成复杂任务 - 未来发展趋势包括智能体链和专家混合体系统的应用 - 成功实施需要持续迭代优化，并根据具体业务需求定制解决方案