分享一下Google最新官方AI Agent 建立指南， 涵蓋5天系統化課程，從入門到生產部署～ 這份PDF 讀完是真的還有幫助的， 立刻就在我的專案當中用上了！ PDF是我用Gemini 翻譯的雙語版本， 順便分享給大家，賺點Token 費回血😂 chatimg.ai/zh/buy/ai-agentO5
從Agent基礎概念到生產部署，它將帶你全面深入了解AI智能體的核心技術和實際應用，包括Agent工具與MCP互通性、上下文工程與會話記憶、品質評估與優化、原型到生產的完整流程，以及Agent2Agent(A2A)協議的多智能體系統構建。 這份指南將透過5天的學習計劃，為你詳細講解AI Agent的各個面向： 📘 Day 1: Introduction to Agents - Agent基礎介紹：探索AI代理的基礎概念、定義特徵，以及代理架構與傳統LLM應用程式的區別，為建立智慧、自主的系統奠定基礎。 核心內容： • Agent的定義與特徵• 智能體架構vs傳統應用• 自主性與決策能力• 實際應用場景分析 🛠️ Day 2: Agent Tools & Interoperability with MCP - 工具與互通性：深入了解工具的世界，理解AI代理如何透過利用外部功能和API來"採取行動"，並探索模型上下文協議(MCP)提供工具的發現和使用便捷性。 核心內容： • 外部工具整合策略• MCP協定詳解• API呼叫最佳實務• 工具鏈組合與最佳化 🧠 Day 3: Context Engineering: Sessions & Memory - 上下文工程：探索如何建立能夠記住過去互動並維護上下文的AI代理。學習如何實現短期和長期記憶，以創建能夠處理複雜、多輪任務的更強大代理。 核心內容： • 會話狀態管理• 短期記憶實現• 長期記憶儲存• 多輪對話處理 📊 Day 4: Agent Quality - 品質評估與最佳化：學習透過掌握評估和改進代理的關鍵學科來建立強大可靠的AI代理。本課程將涵蓋可觀察性、日誌記錄和追蹤以提供可見性，以及優化代理效能的關鍵指標和評估策略。 核心內容： • 品質評估架構• 可觀察性與監控• 效能指標定義• 持續優化策略 🚀 Day 5: Prototype to Production - 從原型到生產：超越本地測試，學習部署和擴展AI代理以供實際使用。本課程將涵蓋部署代理程式的最佳實踐以便他人使用，包括如何使用Agent2Agent(A2A)協定創建真正的多智能體系統。 核心內容： • 生產環境部署• 多智能體系統架構• A2A協定應用• 擴展性與維護
為什麼這份指南如此重要？ "AI代理代表了人工智慧的下一個進化階段—從被動的回應系統到主動的智能體。" 本指南提供了從理論到實踐的完整學習路徑，讓你能夠掌握建構生產級AI代理的所有必要技能。 5-Day AI Agents Intensive Course with Google，不容錯過！ chatimg.ai/zh/buy/ai-agentRO5