大家好，我是 Ai 学习的老章

Kaggle 最近组了一个AI Agent 学习计划[1]，提交学习完前置课程《Google AI 智能体强化课程》[2]后的作业即可获得 Kaggle 徽章和证书。

这门为期 5 天的在线课程由 Google 的机器学习研究员与工程师精心打造，旨在帮助开发者探索 AI 智能体的基础原理与实际应用。学习后将掌握核心组件——模型、工具、编排、记忆与评估——并最终了解智能体如何超越 LLM 原型，成为可落地的生产级系统。

这个 5 天课程配套的课件倒是十分精良

打开网易新闻 查看精彩图片
第 1 天（智能体入门）[3]
打开网易新闻 查看精彩图片
介绍 AI Agents 定义与能力分类，强调需建立 Agent Ops 规范保障可靠性与治理，同时探讨 Agent 互操作性及通过身份验证、受限策略实现安全的重要性 第 2 天（Agent 工具与基于模型上下文协议（MCP）实现互操作）[4]
打开网易新闻 查看精彩图片
聚焦 Agent 外部工具功能（支持执行操作、获取训练外实时数据），给出工具设计最佳实践；还讲解模型上下文协议（MCP）的架构组件、通信层、风险及企业适用性差距 第 3 天（上下文工程：会话与记忆）[5]
打开网易新闻 查看精彩图片
阐述上下文工程（动态整合管理 Agent 上下文窗口信息，打造有状态、个性化体验），定义 “会话” 为单轮对话历史容器、“记忆” 为长期存储机制。 第 4 天（智能体质量）[6]
打开网易新闻 查看精彩图片
针对 Agent 质量保障提出整体评估框架，指出 “可观测性” 是技术基础（含日志、追踪、指标三大支柱），可通过 LLM 评估、人机协同评估等构建持续反馈循环。 第 5 天（原型到生产）[7]
打开网易新闻 查看精彩图片
提供 AI Agent 运营生命周期技术指南，重点关注部署、扩展与产品化，分析 Agent 系统从原型到企业级方案的挑战，特别聚焦 Agent 间通信协议（A2A Protocol）

其实原文提供的配套资料更多，感兴趣可以去看看

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

参考资料

AI Agent 学习计划: https://www.kaggle.com/competitions/agents-intensive-capstone-project/overview

《Google AI 智能体强化课程》: https://www.kaggle.com/learn-guide/5-day-agents

第 1 天（智能体入门）: 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 工具与基于模型上下文协议（MCP）实现互操作）: https://www.kaggle.com/whitepaper-agent-tools-and-interoperability-with-mcp

[5]

第 3 天（上下文工程：会话与记忆）: https://www.kaggle.com/whitepaper-context-engineering-sessions-and-memory

[6]

第 4 天（智能体质量）: https://www.kaggle.com/whitepaper-agent-quality

[7]

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