Miembro desde 2026
Crea agentes inteligentes con el Kit de desarrollo de agentes (ADK)
Earned jun 12, 2026 EDT
Crea tu primer agente con el Kit de desarrollo de agentes (ADK)
Earned jun 6, 2026 EDT
Comprende los agentes de Google Cloud
Earned jun 5, 2026 EDT
Ingeniería de agentes de IA con el Kit de desarrollo de agentes (ADK)
Earned may 29, 2026 EDT
Este curso estructurado está dirigido a desarrolladores interesados en crear agentes inteligentes con el Kit de desarrollo de agentes (ADK). Combina experiencia práctica, conceptos básicos y aplicación práctica para proporcionar una guía completa sobre el uso del ADK. También puedes unirte a nuestra comunidad de expertos y pares de Google Cloud para hacer preguntas, colaborar en las respuestas y conectarte con los Googlers que crean los productos que usas todos los días.
Convierte tu comprensión de los agentes en una realidad práctica creando, configurando y ejecutando tu primer agente de IA con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) de Google. En este curso práctico, configurarás un entorno de desarrollo de ADK completo, crearás agentes con código de Python y configuración de YAML, y los ejecutarás a través de múltiples interfaces. También aprenderás cuáles son los parámetros principales que definen el comportamiento de los agentes, por lo que usarás lo aprendido en el curso 1 y lo aplicarás con código real.
En este curso, se proporciona una descripción general completa de las plataformas de agentes de Google Cloud, incluidos Vertex AI Agent Builder, Gemini Enterprise, Agentes conversacionales y el Kit de desarrollo de agentes. Los estudiantes comprenderán las capacidades únicas de cada oferta, distinguirán la solución óptima para casos de uso específicos y adquirirán conocimientos básicos para crear aplicaciones de búsqueda y chat.
Completa la insignia de habilidad intermedia Ingeniería de agentes de IA con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) completando este curso y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: formular problemas de investigación de modelos de lenguaje del mundo real, crear un tokenizador simple, preparar un conjunto de datos para entrenar un modelo de lenguaje transformador y ejecutar el bucle de entrenamiento de un modelo de lenguaje pequeño.