Tarun Jindal
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您已经构建了具有高级配置的智能体,现在可赋予它们实际应用能力。为智能体配备能够搜索网络、执行代码、查询数据库和执行自定义操作的工具。让智能体从“智能回答者”转变为能够自主采取行动的得力助手。
您已经构建了能够回答查询的基本 LLM 智能体,现在让我们为其赋予状态。使用会话状态来构建能够维护上下文、记住用户偏好并提供个性化体验的智能体。将智能体从“无状态的回复者”转变为“智能助理”。
完成本课程,赢取使用智能体开发套件 (ADK) 构建 AI 智能体中级技能徽章,展示您在以下方面的技能: 提出实际的语言模型研究问题;构建一个简单的词元化器;制作用于训练 Transformer 语言模型的数据集;运行小语言模型的训练循环。
借助“智能体策略:探索、设计和原型开发”迈向未来本课程将带您掌握 Google 智能体 AI 转型框架,将传统的聊天机器人升级为能自主运转的得力助手。通过一个零售业用例,您将学习如何量化业务价值、确定 AI 项目的优先级、绘制关键用户历程,以及使用 Google AI Studio 和 Gemini Enterprise 等无代码工具构建功能性原型。本课程提供了一份坚实的路线图,帮助业务和技术负责人引领组织迈入智能体 AI 时代。
在本课程中,您将学习如何在 Google Antigravity 中编排智能体,以极快的速度构建软件。在本实操课程中,您将首先学习如何安装和开始使用 Antigravity。接下来,您将使用 Firebase 为使用 Antigravity 构建的应用启用服务。最后,您将通过提示 Antigravity 中的智能体并行工作,来构建电子游戏《Voyager》。
完成部署多智能体架构这一高级技能徽章课程,展示您在以下方面的技能: 使用 ADK 构建多智能体系统;通过 Agent-to-Agent (A2A) protocol 连接智能体, 通过 Model Context Protocol (MCP) 集成外部工具,并将完整的多智能体解决方案部署到 Agent Engine。
本课程回顾了 Model Armor 的基本安全功能,并让您能够使用该服务。您将了解与 LLM 相关的安全风险,以及 Model Armor 如何保护您的 AI 应用。
在本课程中,您将学习如何将 PDF、网页甚至音频文件等各类不同来源的内容,整合到一个统一的智能工作区中。您将学习与文档“对话”,快速定位特定信息、生成即时摘要,并通过 AI 驱动的引用溯源来验证答案的准确性。
Gemini Enterprise 结合了 Google 在搜索和 AI 领域的专长。它是一款强大的工具,让员工只需通过一个搜索栏,就能从文档库、邮件、聊天消息、工单系统及其他数据源中查找具体信息。Gemini Enterprise 助理还能帮助进行头脑风暴、开展研究、生成文档大纲并执行其他操作,比如邀请同事参加某个日历活动。因此它能加快知识型工作的进度并提升协作效率。(请注意,Gemini Enterprise 以前称为 Google Agentspace,本课程中可能会提及以前的产品名称。)
本课程全面概述了 Google Cloud 的智能体平台,包括 Vertex AI Agent Builder、Gemini Enterprise、Conversational Agents 和智能体开发套件。学员将了解每项产品的独特功能,区分具体应用场景的最佳解决方案,并获得有关创建搜索和聊天应用的基础知识。
本课程将介绍 Gemini Enterprise,它是一个集 AI 智能体、企业搜索、NotebookLM 和智能数据访问功能于一身的强大平台,旨在帮助组织应对各种挑战。学员通过学习真实案例并动手实操,将能够把 Gemini Enterprise 的各项功能与实际的业务需求联系起来,说明 Gemini Enterprise 的架构以及它如何处理不同角色的数据访问和隐私安全问题。
您已经创建了自己的第一个智能体,现在是时候更进一步了。在本课程中,您将通过学习应用高级指令、模型选择、规划功能以及结构化输出模式来精进技能,将基础 AI 智能体升级为一个精确、专业的智能助理。加入社区论坛,提出问题并参与讨论
使用 Google 的智能体开发套件 (ADK) 构建、配置和运行您的第一个 AI 智能体,将您对智能体的理解转化为实际应用。 在本实操课程中,您将设置一个完整的 ADK 开发环境,使用 Python 代码和 YAML 配置两种方式创建智能体,并通过多个界面运行智能体。您还将学习定义智能体行为的核心参数,将您在课程 1 中学到的知识应用到实际代码中。
本课程将介绍 AI 智能体的基础知识,并探讨智能体在现实世界中的价值所在。它为想要从自主、目标导向行为的角度理解 AI 系统的开发者、架构师和技术决策者奠定了基础。
使用 MCP Toolbox for Databases 构建可利用企业数据库的 AI 智能体。您将定义安全的数据库交互工具,并实现智能查询功能(利用向量嵌入、结构化查询)。