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课程大纲
Google Cloud 上的 AI 智能体基础
- AI 智能体的定义及其与聊天机器人和标准 AI 应用的区别
- 企业环境中智能体的常见业务用例
- 智能体开发中使用的 Google Cloud 服务概览
设计智能体架构
- 智能体的核心组件：模型、指令、工具、记忆和工作流
- 为业务场景选择合适的智能体能力级别
- 编写有效的指令并设置基本护栏
使用 Vertex AI 和 Gemini 构建智能体
- 准备用于开发的 Google Cloud 环境
- 使用 Vertex AI 和 Gemini 模型创建基础智能体
- 测试提示词、响应及简单的智能体行为
连接智能体与工具及数据
- 通过 API 和函数调用启用工具使用
- 连接智能体至业务数据以实现基于事实的响应
- 提高可靠性、相关性和响应质量
部署与运维智能体
- Google Cloud 上智能体解决方案的部署选项
- 监控、日志记录及智能体性能的基本评估
- 安全性、访问控制及负责任的 AI 考量
实战工作坊与后续步骤
- 为真实的业务用例构建一个简单的智能体
- 回顾设计选择及改进机会
- 规划试点项目及进一步学习的后续步骤
要求
- 具备云计算概念和 Web 应用的基础知识
- 熟悉 API、JSON 以及 Google Cloud 服务或类似云平台
- 拥有 Python、JavaScript 或其他现代编程语言的基础编程经验
目标受众
- 希望利用 Google Cloud 构建 AI 智能体的开发者
- 探索基于智能体应用的技术负责人和解决方案架构师
- 希望获得 Vertex AI 智能体功能实践经验的数据与 AI 从业者
7 小时
