Inscreva-se Fazer login

Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

Anton Chernov

Participante desde 2025

Liga Ouro

9446 pontos
Implantação de arquiteturas multiagente Earned Apr 12, 2026 EDT
Deploy Your First Agent Earned Apr 4, 2026 EDT
Orchestrate Complex Multi-Agent Workflows Earned Apr 4, 2026 EDT
Coordinate Multiple Agents Earned Apr 4, 2026 EDT
Gerenciamento de memória e estado de agentes Earned Mar 22, 2026 EDT
Inclusão de habilidades agênticas com ferramentas Earned Mar 21, 2026 EDT
Criação de agentes com o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK) Earned Mar 21, 2026 EDT
Engineer AI Agents with Agent Development Kit (ADK) Earned Mar 20, 2026 EDT
Otimização do comportamento de agentes Earned Mar 20, 2026 EDT
Primeiros passos na criação de agentes com o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK) Earned Mar 20, 2026 EDT
Noções básicas de agentes Earned Mar 19, 2026 EDT
Como desenvolver aplicativos sem servidor no Cloud Run Earned May 3, 2025 EDT
Criação de comandos na Vertex AI Earned Apr 23, 2025 EDT
Desenvolvimento de aplicativos de IA generativa com Gemini e Streamlit Earned Apr 22, 2025 EDT

Conclua o selo de habilidade avançado Implantação de arquiteturas multiagente para demonstrar que você é capaz de: construir sistemas multiagente com ADK, conectar agentes com o protocolo Agente-para-Agente (A2A, na sigla em inglês), integrar ferramentas externas usando o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP, na sigla em inglês) e implementar uma solução multiagente completa no Agent Engine.

Saiba mais

Take your agents from localhost to production. This course teaches you to deploy ADK agents to Vertex AI Agent Engine and Cloud Run, with optional cross-session memory via Memory Bank.

Saiba mais

Learn to orchestrate complex multi-agent workflows. This lesson teaches you to choose the right workflow patterns, manage state across agents, understand when custom logic is needed, and introduces distributed agent systems with A2A Protocol.

Saiba mais

Learn to coordinate multiple specialized agents working together. This lesson teaches you when to use multi-agent systems, how to orchestrate agents with workflow patterns, and how agents communicate through shared state. By the end, you’ll build a complete multi-agent application.

Saiba mais

Você já criou agentes de LLM básicos que respondem a perguntas. Agora, vamos dar a eles um estado. Use o estado da sessão para criar agentes que mantenham o contexto, memorizem as preferências do usuário e ofereçam experiências personalizadas.

Saiba mais

Você criou agentes com configurações avançadas. Agora é hora de equipá-los com habilidades do mundo real. Inclua nos agentes ferramentas que permitam pesquisar na web, executar código, consultar bancos de dados e realizar ações específicas.

Saiba mais

Saiba como usar o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK). Este curso aborda o framework de código aberto do ADK, partindo da simples engenharia de comando para uma abordagem de desenvolvimento de software estruturada e com foco no código, ideal para sistemas multiagentes de nível empresarial.

Saiba mais

Complete the intermediate Engineer AI Agents with Agent Development Kit (ADK) skill badge by completing this course to demonstrate skills in the following: formulating real-world language model research problems; building a simple tokenizer; preparing a dataset for training a transformer language model; running the training loop of a small language model.

Saiba mais

Você criou seu primeiro agente. Agora é hora de ir além! Neste curso, você vai aprender a transformar um agente de IA básico em um assistente sofisticado e preciso, aplicando instruções avançadas, seleção de modelos, recursos de planejamento e padrões de respostas estruturados. Participe do fórum da comunidade para tirar dúvidas e ver as discussões.

Saiba mais

Coloque em prática o que você sabe sobre agentes criando, configurando e executando seu primeiro agente de IA com o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK) do Google. Neste curso prático, você vai configurar um ambiente de desenvolvimento completo em ADK, criar agentes usando código Python e configuração YAML e executá-los com várias interfaces. Você também aprenderá os parâmetros centrais que definem o comportamento dos agentes, aplicando em código funcional o que aprendeu no primeiro curso.

Saiba mais

Os agentes de IA representam uma grande mudança em relação aos tradicionais modelos de linguagem de grande escala (LLMs): em vez de simplesmente gerar soluções baseadas em texto, eles também podem agir de forma autônoma para executá-las. Este curso apresenta os fundamentos dos Agentes de IA, como eles diferem das APIs LLM e onde agregam valor no mundo real. Baseado no artigo Agentes do Google, ele fornece a base teórica necessária antes de escrever suas primeiras linhas de código de agente, ideal para desenvolvedores, arquitetos e tomadores de decisão técnica que desejam entender os sistemas de IA pela perspectiva do comportamento autônomo e orientado a objetivos (e não apenas geração de texto). Participe do fórum da comunidade para perguntas e discussões.

Saiba mais

Conclua o curso intermediário Como desenvolver aplicativos sem servidor no Cloud Run para demonstrar suas habilidades de integração do Cloud Run com o Cloud Storage para gerenciamento de dados, arquitetura de sistemas assíncronos e resilientes usando o Cloud Run e o Pub/Sub, construção de gateways da API REST com a tecnologia do Cloud Run e a criação e implantação de serviços no Cloud Run.

Saiba mais

Conclua o curso introdutório Criação de comandos na Vertex AI para: Demonstrar suas habilidades nas áreas de engenharia de comandos, análise de imagens e técnicas generativas multimodais na Vertex AI Descobrir como criar comandos eficientes, guiar as respostas da IA generativa e aplicar os modelos do Gemini em cenários reais de marketing.

Saiba mais

Conclua o selo de habilidade intermediário Desenvolvimento de aplicativos de IA generativa com Gemini e Streamlit para mostrar que você sabe gerar texto, aplicar chamadas de função usando o SDK do Python e a API Gemini e implantar um aplicativo do Streamlit com o Cloud Run. Você vai conhecer formas diferentes de usar comandos no Gemini para gerar texto, usar o Cloud Shell para testar e iterar em um aplicativo do Streamlit e depois colocar o app em um contêiner do Docker implantado no Cloud Run.

Saiba mais