谷歌出品的5篇必讀的AI代理研究論文

為期五天的AI智慧體強化課程是由谷歌研究人員和工程師建立的實踐學習專案。它旨在幫助開發者理解AI智慧體的基礎知識，並學習如何構建可用於生產環境的智慧體系統。課程涵蓋模型、工具、編排、記憶體和評估等核心元件，並展示智慧體如何從簡單的LLM原型演化為能夠在真實環境中執行的可靠系統。

第一天：智慧體簡介

第一天的白皮書介紹了人工智慧智慧體的基礎知識。它解釋了不同的智慧體功能，以及智慧體運維（Agent Ops）對於可靠性和治理的重要性。它強調了身份和策略約束對於安全性的重要性。

學員將學習到什麼？

• 什麼是人工智慧智慧體
• 智慧體與普通學習生命週期管理（LLM）提示的區別
• 智慧體的核心功能
• 智慧體運維的作用
• 身份、策略和安全的重要性
• 如何使用 ADK 和 Gemini 構建一個簡單的智慧體

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第二天：智慧體工具及與 MCP 的互操作性

本白皮書探討了外部工具的使用。它解釋了工具如何幫助智慧體訪問即時資料並執行操作。它還介紹了模型上下文協議（MCP）。該白皮書涵蓋了 MCP 架構、通訊層以及企業就緒方面的差距。

學員將學習到什麼？

• 智慧體如何使用工具執行操作
• 如何將 Python 函式轉換為智慧體工具
• 模型上下文協議 (MCP) 的工作原理
• MCP 如何支援互操作性
• 如何設計安全有效的工具
• 如何構建等待使用者批准的智慧體
• 長時間執行的工具呼叫如何運作

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第三天：上下文工程、會話和記憶

第三天的白皮書解釋了上下文工程。它將會話描述為短期對話歷史記錄，將記憶描述為長期儲存的資訊。重點在於構建在多次互動中保持一致的智慧體。

您將學習到什麼？

• 智慧體如何管理上下文資訊
• 會話如何儲存短期對話歷史記錄
• 記憶如何儲存長期知識
• 上下文工程如何改進多輪對話
• 如何賦予智慧體跨會話的持久記憶
• 上下文視窗的結構
• 如何設計更個性化的智慧體體驗

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第四天：智慧體質量

本白皮書重點介紹評估和質量保證。本文將日誌、追蹤和指標作為可觀測性的三大支柱。此外，本文還解釋了這些訊號如何幫助開發者理解智慧體的行為。它還涵蓋了可擴充套件的評估方法，例如使用 LLM 作為評判標準以及人機互動測試。

您將學到什麼？

• 如何衡量智慧體的可靠性
• 日誌、追蹤和指標的含義
• 如何除錯智慧體的行為
• 如何分析工具的使用情況
• 如何使用 LLM 作為評判標準來評估響應
• 如何引入人工評估
• 如何監控智慧體的效能變化

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第五天：從原型到生產

最終的白皮書描述了 AI 智慧體的執行生命週期。它涵蓋了部署、擴充套件以及從原型到企業解決方案的轉變。它解釋了 Agent2Agent 協議以及該協議如何實現獨立智慧體之間的通訊。

您將學到什麼？

• 部署管道的工作原理
• 如何在實際環境中擴充套件智慧體
• Agent2Agent 協議的工作原理
• 智慧體如何大規模協作
• 如何使用 Vertex AI 智慧體引擎部署智慧體
• 如何構建企業級智慧體系統

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小結

有了正確的指導，學習 AI 智慧體比以往任何時候都更加輕鬆。谷歌的 5 天 AI 智慧體強化課程為開發者提供了智慧體架構、工具、記憶體、評估和生產部署方面的完整基礎知識。