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它解决了什么问题

大多数软件工程师之前没有接触过 AI 代理，这个主题可能显得抽象或与快速变化的框架绑定。该项目通过提供结构化的、平台无关的代理基础介绍来解决这个问题，然后展示如何使用 Google Cloud AI 工具应用这些想法。它避免重复 API 文档，而是链接到官方资源，以便读者始终看到最新信息。

它是如何工作的

课程分为三个部分。第 1 部分（101）涵盖核心概念，如代理如何思考、工具使用、设计模式、记忆、规划、多代理系统、代理式 RAG、评估和安全——所有这些都以平台无关的方式进行。第 2 部分（201）进入 Google Cloud AI 的实践：Vertex AI 和 Agent Development Kit (ADK)，包括构建第一个代理，以及 MCP 和 A2A 等协议。第 3 部分（301）深入探讨 AGENTS.md、MCP 内部机制、代理技能和编排器等主题。每节课都足够独立，可以随时加入，但建议新手按顺序阅读。课程强调先类比，基础优先于框架，并诚实讨论权衡。

适合谁

希望了解 AI 代理是什么以及如何构建它们的软件工程师。不需要先前的 AI/ML 经验，但需要基本的 Python 知识、Google Cloud 账户，以及熟悉 REST API 和 JSON。

亮点

• 三部分结构：基础、构建/发布和深入探讨。
• 19 节课，涵盖从代理基础到生产部署的所有内容。
• 平台无关的核心概念，然后使用 Vertex AI 和 ADK 进行动手实践。
• 链接到官方文档和 codelabs，而不是复制可能过时的教程。
• 强调心智模型和权衡，而不仅仅是框架特性。
• 欢迎通过 issue 和 pull request 贡献社区。