Google 5 連發：Agent 從入門到精通，學完獲 Kaggle 徽章與證書

大家好，我是 Ai 學習的老章

Kaggle 最近組了一個AI Agent 學習計劃[1]，提交學習完前置課程《Google AI 智能體強化課程》[2]后的作業即可獲得 Kaggle 徽章和證書。

這門為期 5 天的在線課程由 Google 的機器學習研究員與工程師精心打造，旨在幫助開發者探索 AI 智能體的基礎原理與實際應用。學習后將掌握核心組件——模型、工具、編排、記憶與評估——并最終了解智能體如何超越 LLM 原型，成為可落地的生產級系統。

這個 5 天課程配套的課件倒是十分精良

第 1 天（智能體入門）[3]介紹 AI Agents 定義與能力分類，強調需建立 Agent Ops 規范保障可靠性與治理，同時探討 Agent 互操作性及通過身份驗證、受限策略實現安全的重要性 第 2 天（Agent 工具與基于模型上下文協議（MCP）實現互操作）[4]聚焦 Agent 外部工具功能（支持執行操作、獲取訓練外實時數據），給出工具設計最佳實踐；還講解模型上下文協議（MCP）的架構組件、通信層、風險及企業適用性差距 第 3 天（上下文工程：會話與記憶）[5]闡述上下文工程（動態整合管理 Agent 上下文窗口信息，打造有狀態、個性化體驗），定義 “會話” 為單輪對話歷史容器、“記憶” 為長期存儲機制。 第 4 天（智能體質量）[6]針對 Agent 質量保障提出整體評估框架，指出 “可觀測性” 是技術基礎（含日志、追蹤、指標三大支柱），可通過 LLM 評估、人機協同評估等構建持續反饋循環。 第 5 天（原型到生產）[7]提供 AI Agent 運營生命周期技術指南，重點關注部署、擴展與產品化，分析 Agent 系統從原型到企業級方案的挑戰，特別聚焦 Agent 間通信協議（A2A Protocol）

其實原文提供的配套資料更多，感興趣可以去看看

https://www.kaggle.com/learn-guide/5-day-agents

參考資料

AI Agent 學習計劃: https://www.kaggle.com/competitions/agents-intensive-capstone-project/overview

《Google AI 智能體強化課程》: https://www.kaggle.com/learn-guide/5-day-agents

第 1 天（智能體入門）: https://www.kaggle.com/learn-guide/5-day-agents#:~:text=%E5%AE%A2%EF%BC%8C%E8%AF%B7%E9%98%85%E8%AF%BB-,%E3%80%8A%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93%E7%AE%80%E4%BB%8B%E3%80%8B%E7%99%BD%E7%9A%AE%E4%B9%A6,-%E5%9C%A8%20Kaggle%20%E4%B8%8A

第 2 天（Agent 工具與基于模型上下文協議（MCP）實現互操作）: https://www.kaggle.com/whitepaper-agent-tools-and-interoperability-with-mcp

[5]

第 3 天（上下文工程：會話與記憶）: https://www.kaggle.com/whitepaper-context-engineering-sessions-and-memory

[6]

第 4 天（智能體質量）: https://www.kaggle.com/whitepaper-agent-quality

[7]

第 5 天（原型到生產）: https://www.kaggle.com/whitepaper-prototype-to-production