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Saba Nawaz
Member since 2026
Silver League
3848 points
Model Armor：保護您部署的 AI 應用程式
Earned Oct 12, 2026 EDT
Google Cloud Agent Governance and Security
Earned Oct 12, 2026 EDT
保護企業 AI 代理
Earned Oct 11, 2026 EDT
使用 ADK 和 MCP 建構協作式多代理系統
Earned Oct 11, 2026 EDT
運用 Gemini Enterprise 自動調度管理多代理工作流程
Earned Oct 10, 2026 EDT
以人為本的 AI
Earned Oct 10, 2026 EDT
生成式 AI 代理：實現組織轉型
Earned Oct 10, 2026 EDT
部署您的第一個代理
Earned Oct 10, 2026 EDT
在正式環境建構及部署代理
Earned Oct 10, 2026 EDT
使用 Agent Development Kit (ADK) 打造您的第一個 AI 代理
Earned Oct 7, 2026 EDT
建立您的第一個 Gemini Enterprise 應用程式
Earned Oct 7, 2026 EDT
企業 AI 代理與用途
Earned Oct 7, 2026 EDT
AI 代理基礎知識
Earned Sep 10, 2026 EDT
本課程將複習 Model Armor 的基本安全功能，讓您具備使用這項服務的能力。您將瞭解 LLM 的相關安全風險，以及 Model Armor 如何保護 AI 應用程式。
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As enterprise teams transition to autonomous AI agents, security evolves toward proactive, identity-centric protection. In this course, you will implement a zero-trust security architecture for Cymbal Banking's underwriting platform using the Gemini Enterprise Agent Platform. By deploying a regional Egress Agent Gateway, configuring Model Armor and Semantic Governance (SGP) safety templates, assigning cryptographic SPIFFE identities to agent runtimes, and declaring a VPC-SC perimeter in Terraform, you will protect database boundaries and manage tools with production-grade governance.
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瞭解如何在 Google Cloud 保護及管理 AI 代理。本課程提供實用藍圖，協助您保護代理記憶、透過 IAM 和 VPC Service Controls 強制執行嚴格的存取控管，以及部署即時對話防護機制，確保企業部署安全且符合法規。
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瞭解如何使用 Google 的 Agent Development Kit (ADK) 和 Model Context Protocol (MCP)，設計、協調及部署多代理系統。本課程將以旅遊規劃服務為例，說明如何透過自訂防護機制，調度管理專用代理網路。完成本課程後，您將瞭解如何運用設計模式和部署策略，打造穩固且可擴充的 AI 工作流程。
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完成運用 Gemini Enterprise 自動調度管理多代理工作流程技能徽章的入門課程，即可證明您具備下列技能：使用 Gemini Enterprise 支援的代理型助理，整合第一方和第三方來源的資料；開發多媒體行銷素材資源；以及自動執行跨系統的業務行動。技能徽章課程透過實作實驗室和挑戰評量，檢驗學員對於特定產品的實作知識。完成課程或直接進行挑戰實驗室，即可取得徽章。徽章可證明您的專業能力、提升專業形象，開創更多職涯發展機會。前往個人資料頁面，追蹤您獲得的徽章。
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探索從任務導向工作流程到人本 AI 自動化調度管理的重要轉變。您將學習如何策略性區分擴增和自動化，以及如何平衡機器效率與人類直覺。
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「生成式 AI 代理：實現組織轉型」是 Gen AI Leader 學習路徑的第五堂也是最後一堂課程。本課程將探討組織如何運用自訂生成式 AI 代理，解決特定的業務難題。您將動手練習建構基本的生成式 AI 代理，同時探索這類代理的各種元件，例如模型、推論迴圈和工具。
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將代理從 localhost 移至正式環境。本課程將說明如何將 ADK 代理部署至 Vertex AI Agent Engine 和 Cloud Run，並透過 Memory Bank 視情況啟用跨工作階段記憶。
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運用 Google 的 Agent Development Kit (ADK) 和 Google Cloud 的強大基礎架構，探索多代理系統的架構和部署作業。您將學習設計階層式代理樹狀結構和確定性工作流程代理，同時找出理想的託管環境 (從無伺服器 Cloud Run 到高效能 GKE)，確保您的 AI 代理安全、具備擴充性且可部署於正式環境。
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使用 Agent Development Kit (ADK) 建構、設定及執行您的第一個 AI 代理，將自身代理知識化為實際成果。
在這堂實作課程，您會設立完整的 ADK 開發環境，並使用 Python 程式碼和 YAML 設定打造代理，然後透過多個介面執行。您也會瞭解定義代理行為的核心參數，將課程 1 的學習成果轉化為實際運作的程式碼。
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建立您的第一個 Gemini Enterprise 應用程式，獲得技能徽章！將各種資料來源連接到您的應用程式，建立強大的統合式搜尋和分析引擎。掌握 Deep Research 代理、多代理構思和 NotebookLM 等進階功能，進行重點分析。
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瞭解 AI 代理如何發揮更高的業務影響力，包括根據您的 KPI 規劃要使用的代理類型，以及探索能解決實際瓶頸的用途。您也將認識各種無程式碼到高程式碼解決方案，瞭解 Gemini Enterprise 如何協助建構和自動調度合適的代理。
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本課程介紹 AI 代理的基礎知識，並探討代理的實際應用價值。代理可為開發人員、架構師和技術決策者奠定基礎，協助他們從目標導向的自主行為角度來理解 AI 系統。
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