这几天谷歌推出为期 5 天的 AI Agent强化课程，教学质量吊打很多市面的培训。而且是谷歌实打实的从自身庞大业务总结和设计出来的课程，都是精华。

涵盖哪些内容？

Day1：智能体简介探索AI Agent 基本概念、其定义特征，以及智能体架构与传统LLM应用的不同之处，为构建智能自主系统奠定基础。

Day2：Agent 工具和与 MCP 的互操作性学完Agent基础概念后，接下来深入了解工具的世界，了解 AI Agent 是如何通过利用外部功能和 API 来“采取行动”，并探索发现和使用模型上下文协议 (MCP) 提供的工具的便捷性。

Day3：会话与记忆学习Agent 是如何实现短期记忆和长期记忆，以创建更强大的智能体，使其能够处理复杂的多轮任务，非常之重点。

Day4：Agent 质量评估Agent 设计开发出来后，工作远远还未完成，你还要掌握评估和改进智能体的关键技巧，才能构建出强大，且可靠的 AI Agent 产品。

第四天课程，重点是让你掌握评估技巧，如可观测性、日志记录和追踪等内容，以提供可视化效果，同时还将介绍关键指标和评估策略，以优化智能体的性能。

Day5：实战生产级别 Agent

课程最后一天，让你从原型到生产基本跨越，学习如何部署和扩展 AI 代理，使其适用于实际应用，以及如何使用 Agent2Agent (A2A) 协议创建真正的多 Agent 系统。

课程的理论基础和学习材料发布可以参考谷歌发布的 paper 资料。

（1）AI 的范式转变——从执行被动、独立任务的 AI 转向能够自主解决问题和执行任务的 AI 代理。原文链接：

https://www.kaggle.com/whitepaper-introduction-to-agents

（2）专注 AI 工具的使用，讨论了如何设计和有效使用这些工具的最佳实践。以及探讨了“模型上下文协议”（Model Context Protocol, MCP），包括其基本组成、挑战和风险，特别是将其引入企业环境并连接到高价值外部系统时所带来的安全挑战。原文链接：

https://www.kaggle.com/whitepaper-agent-tools-and-interoperability-with-mcp

（3）第三份探讨了“会话（Sessions）”和“记忆（Memory）”在构建有状态的、智能的 LLM 代理中的关键作用。包括“上下文工程”。原文链接：

https://www.kaggle.com/whitepaper-context-engineering-sessions-and-memory

GIthub 上也有人开源分享，没有报名上的，可以参考学习。

https://github.com/sdivyanshu90/5-Day-AI-Agents-Intensive-Course-with-Google

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