Das 5-tägige AI Brokers Intensive ist ein praktisches Lernprogramm, das von Google-Forschern und -Ingenieuren entwickelt wurde. Es soll Entwicklern helfen, die Grundlagen von KI-Agenten zu verstehen und zu lernen, wie man produktionsbereite Agentensysteme erstellt. Der Kurs behandelt Kernkomponenten wie Modelle, Werkzeuge, Orchestrierung, Gedächtnis und Auswertung. Außerdem wird gezeigt, wie sich Agenten von einfachen LLM-Prototypen zu zuverlässigen Systemen entwickeln, die in realen Umgebungen ausgeführt werden können.
Tag 1: Einführung in Agenten
Das Whitepaper von Tag 1 stellt die Grundlagen von KI-Agenten vor. Es erklärt die verschiedenen Agentenfunktionen und die Notwendigkeit von Agent Ops für Zuverlässigkeit und Governance. Es unterstreicht die Bedeutung von Identitäts- und Richtlinienbeschränkungen für die Sicherheit.
Was werden die Lernenden lernen?
- Was KI-Agenten sind
- Wie sich Agenten von normalen LLM-Eingabeaufforderungen unterscheiden
- Kernfunktionen des Agenten
- Die Rolle des Agent Ops
- Warum Identität, Richtlinien und Sicherheit wichtig sind
- So erstellen Sie einen einfachen Agenten mit ADK und Gemini
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Das Whitepaper untersucht den Einsatz externer Instruments. Es erklärt, wie Instruments einem Agenten helfen, auf Echtzeitdaten zuzugreifen und Aktionen auszuführen. Außerdem wird das Mannequin Context Protocol vorgestellt. Das Papier behandelt die MCP-Architektur, Kommunikationsschichten und Lücken bei der Unternehmensbereitschaft.
Was werden die Lernenden lernen?
- Wie Agenten Instruments verwenden, um Maßnahmen zu ergreifen
- So konvertieren Sie Python-Funktionen in Agent-Instruments
- So funktioniert das Mannequin Context Protocol
- Wie MCP die Interoperabilität unterstützt
- Wie man sichere und effektive Werkzeuge entwirft
- Wie man Agenten baut, die auf die Zustimmung des Menschen warten
- Wie lange laufende Toolaufrufe funktionieren?
Klicken Sie hier, um auf das Google-Forschungspapier zu Agent Instruments zuzugreifen!
Tag 3: Context Engineering, Sitzungen und Gedächtnis
Das Whitepaper von Tag 3 erläutert das Kontext-Engineering. Es beschreibt Sitzungen als kurzfristigen Gesprächsverlauf und Gedächtnis als langfristig gespeicherte Informationen. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von Agenten, die über mehrere Interaktionen hinweg konsistent bleiben.
Was wirst du lernen?
- Wie Agenten Kontextinformationen verwalten
- Wie Sitzungen den kurzfristigen Gesprächsverlauf speichern
- Wie das Gedächtnis Langzeitwissen speichert
- Wie Context Engineering Multi-Flip-Gespräche verbessert
- So geben Sie Agenten über Sitzungen hinweg persistenten Speicher
- Wie Kontextfenster strukturiert sind
- So gestalten Sie personalisiertere Agentenerlebnisse
Tag 4: Agentenqualität
Der Schwerpunkt dieses Whitepapers liegt auf der Bewertung und Qualitätssicherung. Es führt Protokolle, Traces und Metriken als die drei Säulen der Beobachtbarkeit ein. Außerdem wird in dem Artikel erläutert, wie diese Signale Entwicklern helfen, das Verhalten von Agenten zu verstehen. Es umfasst auch skalierbare Bewertungsmethoden wie LLM als Richter und Human-in-the-Loop-Exams.
Was wirst du lernen?
- So messen Sie die Agentenzuverlässigkeit
- Was Protokolle, Traces und Metriken bedeuten
- So debuggen Sie das Agentenverhalten
- So analysieren Sie den Werkzeuggebrauch
- So bewerten Sie Antworten mit LLM als Richter
- Wie man die menschliche Bewertung einbezieht
- So überwachen Sie die Agentenleistung im Zeitverlauf
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Tag 5: Vom Prototyp zur Produktion
Das abschließende Whitepaper beschreibt den Betriebslebenszyklus von KI-Agenten. Es umfasst die Bereitstellung, Skalierung und den Übergang von Prototypen zu Unternehmenslösungen. Es erklärt das Agent2Agent-Protokoll und wie es die Kommunikation zwischen unabhängigen Agenten ermöglicht.
Was wirst du lernen?
- Wie man Agenten vom Prototyp bis zur Produktion bringt
- So funktionieren Bereitstellungspipelines
- So skalieren Sie Agenten in realen Umgebungen
- So funktioniert das Agent2Agent-Protokoll
- Wie Agenten in großem Maßstab zusammenarbeiten
- So stellen Sie Agenten mithilfe der Vertex AI Agent Engine bereit
- So strukturieren Sie Enterprise-Agent-Systeme
Hier finden Sie alles über den kostenlosen Google-Kurs zu KI-Agenten Hier.
Weitere hilfreiche Ressourcen zum Erlernen der Agenten-KI
- Agenti AI Pioneer-Programm: Ein 150-stündiges, umfassendes Programm mit mehr als 50 realen Projekten und 1:1-Mentoring. Entwickelt, um Sie von den Anfängerschritten bis zum Aufbau autonomer KI-Agenten mit Instruments wie LangChain, CrewAI und mehr zu begleiten.
- Lernpfad für KI-Agenten: Dieser Kurs ist als kuratierter Lernpfad strukturiert und hilft Ihnen beim Aufbau und Einsatz von Agentensystemen, indem er Kernkomponenten, Orchestrierung und Evaluierung durch praktische Übungen und geführte Lernmodule abdeckt.
- Aufbau eines Multiagentensystems: Dieser Kurs konzentriert sich auf Multi-Agent-Architekturen und zeigt Ihnen mithilfe von LangGraph, wie Sie kollaborierende Agenten entwerfen, Instrument-Aufrufe verarbeiten und Speicher und Kontext integrieren, um komplexe Arbeitsabläufe zu unterstützen.
- Grundlagen von MCP: Dieser ausführliche Einblick erklärt das MCP-Framework und beschreibt detailliert, wie Agenten externe Instruments und Kontext nutzen, um clever zu handeln, einschließlich Finest Practices für das Instrument-Design und die Verwaltung lang andauernder Vorgänge.
Abschluss
Mit der richtigen Anleitung ist das Erlernen von KI-Agenten einfacher denn je. Googles 5-Tage-AI-Brokers-Intensivkurs bietet Entwicklern eine umfassende Grundlage in Agentenarchitektur, Instruments, Speicher, Evaluierung und Produktionsbereitstellung. Und wenn Sie Mentoring, praktische Projekte und einen klaren Fahrplan für den Aufbau einer Karriere in der Agenten-KI wünschen, dann sind Sie bei uns genau richtig Agenti AI Pioneer-Programm ist der beste Ausgangspunkt. Der Kurs umfasst praktische Projekte, fachkundige Unterstützung und alles, was Sie für den Aufbau einer Karriere in diesem Bereich benötigen.
Hallo, ich bin Nitika, eine technisch versierte Content material-Erstellerin und Vermarkterin. Kreativität und das Lernen neuer Dinge sind für mich selbstverständlich. Ich habe Erfahrung in der Erstellung ergebnisorientierter Content material-Strategien. Ich kenne mich intestine mit Website positioning-Administration, Key phrase-Operationen, Net-Content material-Schreiben, Kommunikation, Content material-Strategie, Redaktion und Schreiben aus.
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