5天学习计划详解

📘 Day 1: Introduction to Agents - Agent基础介绍

探索AI代理的基础概念、定义特征，以及代理架构与传统LLM应用程序的区别，为构建智能、自主的系统奠定基础。

核心内容：

• Agent的定义与特征
• 智能体架构vs传统应用
• 自主性与决策能力
• 实际应用场景分析

🛠️ Day 2: Agent Tools & Interoperability with MCP - 工具与互操作性

深入了解工具的世界，理解AI代理如何通过利用外部功能和API来"采取行动"，并探索模型上下文协议(MCP)提供工具的发现和使用便捷性。

核心内容：

• 外部工具集成策略
• MCP协议详解
• API调用最佳实践
• 工具链组合与优化

🧠 Day 3: Context Engineering: Sessions & Memory - 上下文工程

探索如何构建能够记住过去交互并维护上下文的AI代理。学习如何实现短期和长期记忆，以创建能够处理复杂、多轮任务的更强大代理。

核心内容：

• 会话状态管理
• 短期记忆实现
• 长期记忆存储
• 多轮对话处理

📊 Day 4: Agent Quality - 质量评估与优化

学习通过掌握评估和改进代理的关键学科来构建强大可靠的AI代理。本课程将覆盖可观察性、日志记录和追踪以提供可见性，以及优化代理性能的关键指标和评估策略。

核心内容：

• 质量评估框架
• 可观察性与监控
• 性能指标定义
• 持续优化策略

🚀 Day 5: Prototype to Production - 从原型到生产

超越本地测试，学习部署和扩展AI代理以供实际使用。本课程将涵盖部署代理的最佳实践以便他人使用，包括如何使用Agent2Agent(A2A)协议创建真正的多智能体系统。

核心内容：

• 生产环境部署
• 多智能体系统架构
• A2A协议应用
• 扩展性与维护

为什么这份指南重要？

"AI代理代表了人工智能的下一个进化阶段——从被动的响应系统到主动的智能体。"

本指南提供了从理论到实践的完整学习路径，让您能够掌握构建生产级AI代理的所有必要技能。

5-Day AI Agents Intensive Course with Google