大家好,我是 Ai 学习的老章
Kaggle 最近组了一个AI Agent 学习计划[1],提交学习完前置课程《Google AI 智能体强化课程》[2]后的作业即可获得 Kaggle 徽章和证书。
这门为期 5 天的在线课程由 Google 的机器学习研究员与工程师精心打造,旨在帮助开发者探索 AI 智能体的基础原理与实际应用。学习后将掌握核心组件——模型、工具、编排、记忆与评估——并最终了解智能体如何超越 LLM 原型,成为可落地的生产级系统。
这个 5 天课程配套的课件倒是十分精良
![]()
第 1 天(智能体入门)[3]
介绍 AI Agents 定义与能力分类,强调需建立 Agent Ops 规范保障可靠性与治理,同时探讨 Agent 互操作性及通过身份验证、受限策略实现安全的重要性 第 2 天(Agent 工具与基于模型上下文协议(MCP)实现互操作)[4]
聚焦 Agent 外部工具功能(支持执行操作、获取训练外实时数据),给出工具设计最佳实践;还讲解模型上下文协议(MCP)的架构组件、通信层、风险及企业适用性差距 第 3 天(上下文工程:会话与记忆)[5]
阐述上下文工程(动态整合管理 Agent 上下文窗口信息,打造有状态、个性化体验),定义 “会话” 为单轮对话历史容器、“记忆” 为长期存储机制。 第 4 天(智能体质量)[6]
针对 Agent 质量保障提出整体评估框架,指出 “可观测性” 是技术基础(含日志、追踪、指标三大支柱),可通过 LLM 评估、人机协同评估等构建持续反馈循环。 第 5 天(原型到生产)[7]
提供 AI Agent 运营生命周期技术指南,重点关注部署、扩展与产品化,分析 Agent 系统从原型到企业级方案的挑战,特别聚焦 Agent 间通信协议(A2A Protocol)
其实原文提供的配套资料更多,感兴趣可以去看看
https://www.kaggle.com/learn-guide/5-day-agents
参考资料
AI Agent 学习计划: https://www.kaggle.com/competitions/agents-intensive-capstone-project/overview
《Google AI 智能体强化课程》: https://www.kaggle.com/learn-guide/5-day-agents
第 1 天(智能体入门): https://www.kaggle.com/learn-guide/5-day-agents#:~:text=%E5%AE%A2%EF%BC%8C%E8%AF%B7%E9%98%85%E8%AF%BB-,%E3%80%8A%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93%E7%AE%80%E4%BB%8B%E3%80%8B%E7%99%BD%E7%9A%AE%E4%B9%A6,-%E5%9C%A8%20Kaggle%20%E4%B8%8A
第 2 天(Agent 工具与基于模型上下文协议(MCP)实现互操作): https://www.kaggle.com/whitepaper-agent-tools-and-interoperability-with-mcp
[5]
第 3 天(上下文工程:会话与记忆): https://www.kaggle.com/whitepaper-context-engineering-sessions-and-memory
[6]
第 4 天(智能体质量): https://www.kaggle.com/whitepaper-agent-quality
[7]
第 5 天(原型到生产): https://www.kaggle.com/whitepaper-prototype-to-production
特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.