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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
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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
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
分享一下谷歌最新官方 AI Agent 构建指南， 涵盖5天系统化课程，从入门到生产部署～ 这份 PDF 读完是真的挺有帮助的， 立马就在我的项目当中用上了！ PDF是我用 Gemini 翻译的双语版本， 顺便分享给大家，赚点 Token 费回血 😂 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
Thanksgiving table checklist🦃🥧 ✔ Turkey ✔ Stuffing ✔ Family ✔ Someone inevitably asking what "link building" is ✔ Me giving a 40-min talk on the importance of backlinks for SEO ✔ Grandma whispering "since you're so good at the internet, can you fix my phone?"
Founder & CEO @userp_io | 60+ team members behind growth at monday, Robinhood, and 100s more. @forbes 30 Under 30.
Vemetric is now at 10 Contributors (without the GitHub Actions Bot) .. lovely 🥰
building @snappify_io & @VemetricHQ
I bet the agentic coding AI providers are working feverishly on a feature that lets your local agent maintain a full representation of the entire codebase in memory at all times. Right now, we still get a lot of "I have to check up on that/let me read through the code to understand how it works" messages from our agents, but I bet this will be completely replaced by a persistent and permanent internal representation of your codebase that new Agentic prompts can tap into immediately quite soon.
For me, that's the one thing that makes agents less reliable than humans because human developers have that internal representation in their brains when they code. Once that's externalized, either into memory or a file that can be loaded quickly, these agents will be even more powerful than we can possibly comprehend.