5-Day AI Agents Intensive Course with Google (5/5) 第5 天白皮書來了「Prototype to Production」 hkaggle.com/whitepaper-pro… 從原型到生產：使用智能體擴展機器學習核心觀點：80%+ 的機器學習專案死在從原型到生產這一步。根本原因是資料漂移、系統整合和規模化三大難題，傳統MLOps 工具已跟不上。 谷歌白皮書提出的解法：用AI 智能體取代僵化流水線，讓系統具備感知-規劃-行動的自治能力。 1. 智能體核心能力· 整合LLM + 工具呼叫+ 記憶· 支援ReAct 循環，可自主處理資料清洗、特徵工程、模型重訓、監控警告等端對端任務 2. 兩種智能體模式· 單智能體：適合單點自動化（如自動漂移檢測與重訓） · 多智能體協作：透過A2A 協議分工，真正實現生產級複雜流程 3. 從原型到生產的四步驟路徑原型→ 加上記憶&工具→ 模擬測試→ Vertex AI/Kubernetes 容器化部署+ 自癒監控 4. 實際效益 ·部署週期縮短40% · 人工幹預減少50%+ 整體維運成本下降30% 5. 推薦實踐工具鏈 Kaggle Notebook + Gemma + LangChain/LlamaIndex + Vertex AI Agent Builder
