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在 Google Cloud 控制台中运用您的技能

Anton Chernov

成为会员时间：2025

黄金联赛

9446 积分
部署多智能体架构 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
管理智能体记忆和状态 Earned Mar 22, 2026 EDT
利用工具为智能体注入强大功能 Earned Mar 21, 2026 EDT
使用智能体开发套件 (ADK) 打造智能体 Earned Mar 21, 2026 EDT
Engineer AI Agents with Agent Development Kit (ADK) Earned Mar 20, 2026 EDT
优化智能体行为 Earned Mar 20, 2026 EDT
使用智能体开发套件 (ADK) 打造您的首个智能体 Earned Mar 20, 2026 EDT
智能体基础知识 Earned Mar 19, 2026 EDT
在 Cloud Run 上开发无服务器应用 Earned May 3, 2025 EDT
在 Vertex AI 中设计提示 Earned Apr 23, 2025 EDT
使用 Gemini 和 Streamlit 开发生成式 AI 应用 Earned Apr 22, 2025 EDT

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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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.

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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.

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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.

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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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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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了解如何使用智能体开发套件 (ADK) 构建可用于生产用途的复杂 AI 智能体。本课程介绍了 ADK 的开源框架，助力开发者从简单的提示工程跨越到代码优先的结构化软件开发方法，从而构建企业级多智能体系统。

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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.

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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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AI 智能体代表着超越传统大语言模型 (LLM) 的重大转变：AI 智能体不再仅仅只是生成基于文本的解决方案，更能自主行动来执行这些方案。 本课程将介绍 AI 智能体的基础知识、AI 智能体与 LLM API 的区别，以及 AI 智能体在现实世界中的价值所在。本课程基于 Google 的智能体白皮书，将为您提供必要的理论基础知识，以助您编写首行智能体代码 — 非常适合希望从自主、目标导向行为（而不仅仅是文本生成）的角度理解 AI 系统的开发者、架构师和技术决策者。 加入社区论坛，提出问题并参与讨论。

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完成在 Cloud Run 上开发无服务器应用技能徽章中级课程， 展示您在以下方面的技能：集成 Cloud Run 与 Cloud Storage 以管理数据， 使用 Cloud Run 和 Pub/Sub 设计弹性异步系统架构， 构建依托 Cloud Run 技术的 REST API 网关，以及在 Cloud Run 上构建和部署服务。

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完成 在 Vertex AI 中设计提示入门技能徽章课程，展示以下方面的技能： Vertex AI 中的提示工程、图片分析和多模态生成式技术。探索如何编写有效的提示，指导生成式 AI 输出， 以及将 Gemini 模型应用于真实的营销场景。

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完成中级技能徽章课程“使用 Gemini 和 Streamlit 开发生成式 AI 应用”，展示您在以下方面的技能： 文本生成、通过 Python SDK 和 Gemini API 应用函数调用，以及通过 Cloud Run 部署 Streamlit 应用。 您将了解如何以不同方式通过提示来让 Gemini 生成文本、使用 Cloud Shell 进行测试，以及如何迭代 Streamlit 应用，随后将其封装成 Docker 容器并部署在 Cloud Run 中。

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