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为什么这份指南如此重要? "AI代理代表了人工智能的下一个进化阶段——从被动的响应系统到主动的智能体。" 本指南提供了从理论到实践的完整学习路径,让你能够掌握构建生产级AI代理的所有必要技能。 5-Day AI Agents Intensive Course with Google,不容错过! 🔗 https://t.co/533W0o6RO5


从Agent基础概念到生产部署,它将带你全面深入地了解AI智能体的核心技术和实际应用,包括Agent工具与MCP互操作性、上下文工程与会话记忆、质量评估与优化、原型到生产的完整流程,以及Agent2Agent(A2A)协议的多智能体系统构建。 这份指南将通过5天的学习计划,为你详细讲解AI Agent的各个方面: 📘 Day 1: Introduction to Agents - Agent基础介绍:探索AI代理的基础概念、定义特征,以及代理架构与传统LLM应用程序的区别,为构建智能、自主的系统奠定基础。 核心内容: • Agent的定义与特征 • 智能体架构vs传统应用 • 自主性与决策能力 • 实际应用场景分析 🛠️ Day 2: Agent Tools & Interoperability with MCP - 工具与互操作性:深入了解工具的世界,理解AI代理如何通过利用外部功能和API来"采取行动",并探索模型上下文协议(MCP)提供工具的发现和使用便捷性。 核心内容: • 外部工具集成策略 • MCP协议详解 • API调用最佳实践 • 工具链组合与优化 🧠 Day 3: Context Engineering: Sessions & Memory - 上下文工程:探索如何构建能够记住过去交互并维护上下文的AI代理。学习如何实现短期和长期记忆,以创建能够处理复杂、多轮任务的更强大代理。 核心内容: • 会话状态管理 • 短期记忆实现 • 长期记忆存储 • 多轮对话处理 📊 Day 4: Agent Quality - 质量评估与优化:学习通过掌握评估和改进代理的关键学科来构建强大可靠的AI代理。本课程将覆盖可观察性、日志记录和追踪以提供可见性,以及优化代理性能的关键指标和评估策略。 核心内容: • 质量评估框架 • 可观察性与监控 • 性能指标定义 • 持续优化策略 🚀 Day 5: Prototype to Production - 从原型到生产:超越本地测试,学习部署和扩展AI代理以供实际使用。本课程将涵盖部署代理的最佳实践以便他人使用,包括如何使用Agent2Agent(A2A)协议创建真正的多智能体系统。 核心内容: • 生产环境部署 • 多智能体系统架构 • A2A协议应用 • 扩展性与维护


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