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Akash Jagtap

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钻石联赛

6983 积分
部署多智能体架构 Earned Sep 3, 2026 EDT
使用 ADK 和 MCP 构建协作式多智能体系统 Earned Sep 1, 2026 EDT
利用工具为智能体注入强大功能 Earned Aug 31, 2026 EDT
管理智能体记忆和状态 Earned Aug 21, 2026 EDT
使用智能体开发套件 (ADK) 构建 AI 智能体 Earned Jul 31, 2026 EDT
优化智能体行为 Earned Jul 29, 2026 EDT
使用智能体开发套件 (ADK) 打造您的首个智能体 Earned Jul 27, 2026 EDT
智能体基础知识 Earned Jul 25, 2026 EDT
使用 Google Cloud 探索数据转换 Earned Nov 23, 2023 EST
利用 Google Cloud 实现数字化转型 Earned Nov 23, 2023 EST
负责任的 AI 简介 Earned Nov 23, 2023 EST
生成式 AI 简介 Earned Nov 23, 2023 EST
大型语言模型简介 Earned Nov 23, 2023 EST

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。

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学习如何使用 Google 的智能体开发套件 (ADK) 和 Model Context Protocol (MCP) 设计、协调和部署多智能体系统。以旅行礼宾为例,您将学习如何编排由专用智能体组成的网络,并为其配置自定义护栏。学完本课程后,您将了解构建稳健、可伸缩的 AI 工作流所需的设计模式和部署策略。

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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。

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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”。

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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。

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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

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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。

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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。

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云技术是一项强大的资产,与数据相结合后,它将成为创新和提升客户体验的催化剂。《使用 Google Cloud 探索数据转换》课程探讨了组织如何利用云技术让数据更易于访问、更具实用价值和商业价值。 作为“Cloud Digital Leader 学习路线”的一部分,本课程旨在帮助个人提升职业素养,并为企业谋求未来发展。

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数字化转型是现代组织的必经之路,而扎实掌握云计算基础知识,是推动实质性创新的第一步。《利用 Google Cloud 实现数字化转型》课程将讲解核心技术与战略框架,助力组织实现运营现代化。本课程介绍关于云的基本概念、全球网络基础设施和责任共担模式,帮助领导者从容推进上云进程。 作为 Cloud Digital Leader 学习路线的一部分,本课程旨在帮助学员提升岗位能力,从而为企业打造美好未来。

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这是一节入门级微课程,旨在解释什么是负责任的 AI、它的重要性,以及 Google 如何在自己的产品中实现负责任的 AI。此外,本课程还介绍了 Google 的 7 个 AI 开发原则。

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这是一节入门级微课程,旨在解释什么是生成式 AI、它的用途以及与传统机器学习方法的区别。该课程还介绍了可以帮助您开发自己的生成式 AI 应用的各种 Google 工具。

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这是一节入门级微学习课程,探讨什么是大型语言模型 (LLM)、适合的应用场景以及如何使用提示调整来提升 LLM 性能,还介绍了可以帮助您开发自己的 Gen AI 应用的各种 Google 工具。

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