大家好，我是 Ai 學(xué)習(xí)的老章

Kaggle 最近組了一個(gè)AI Agent 學(xué)習(xí)計(jì)劃[1]，提交學(xué)習(xí)完前置課程《Google AI 智能體強(qiáng)化課程》[2]后的作業(yè)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(jī)器學(xué)習(xí)研究員與工程師精心打造，旨在幫助開發(fā)者探索 AI 智能體的基礎(chǔ)原理與實(shí)際應(yīng)用。學(xué)習(xí)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(chǎn)級系統(tǒng)。

這個(gè) 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(qiáng)調(diào)需建立 Agent Ops 規(guī)范保障可靠性與治理，同時(shí)探討 Agent 互操作性及通過身份驗(yàn)證、受限策略實(shí)現(xiàn)安全的重要性 第 2 天（Agent 工具與基于模型上下文協(xié)議（MCP）實(shí)現(xiàn)互操作）[4]聚焦 Agent 外部工具功能（支持執(zhí)行操作、獲取訓(xùn)練外實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)），給出工具設(shè)計(jì)最佳實(shí)踐；還講解模型上下文協(xié)議（MCP）的架構(gòu)組件、通信層、風(fēng)險(xiǎn)及企業(yè)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(dòng)態(tài)整合管理 Agent 上下文窗口信息，打造有狀態(tài)、個(gè)性化體驗(yàn)），定義 “會話” 為單輪對話歷史容器、“記憶” 為長期存儲機(jī)制。 第 4 天（智能體質(zhì)量）[6]針對 Agent 質(zhì)量保障提出整體評估框架，指出 “可觀測性” 是技術(shù)基礎(chǔ)（含日志、追蹤、指標(biāo)三大支柱），可通過 LLM 評估、人機(jī)協(xié)同評估等構(gòu)建持續(xù)反饋循環(huán)。 第 5 天（原型到生產(chǎn)）[7]提供 AI Agent 運(yùn)營生命周期技術(shù)指南，重點(diǎn)關(guān)注部署、擴(kuò)展與產(chǎn)品化，分析 Agent 系統(tǒng)從原型到企業(yè)級方案的挑戰(zhàn)，特別聚焦 Agent 間通信協(xié)議（A2A Protocol）

其實(shí)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(xué)習(xí)計(jì)劃: https://www.kaggle.com/competitions/agents-intensive-capstone-project/overview

《Google AI 智能體強(qiáng)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(xié)議（MCP）實(shí)現(xiàn)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(zhì)量）: https://www.kaggle.com/whitepaper-agent-quality

[7]

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