AI Agents 密集课程写作挑战

Source: Dev.to

This is a submission for the Google AI Agents Writing Challenge Learning Reflections
5-Day AI Agents Intensive Course with Google and Kaggle

学习感悟

当我加入 Google 与 Kaggle 合作的 5 天 AI 代理密集课程时，我对探索 AI 代理并了解智能、自治系统在实践中的设计充满期待。我的目标是通过 Gemini API 和代理开发套件（ADK）获得动手经验，特别是构建能够使用外部工具并在交互中保留上下文的代理。我将这套实践、项目驱动的课程视为弥合理论知识与真实实现之间差距的机会。

作为一名 对 AI 有浓厚兴趣的计算机科学本科生（BSCS），这次密集课程让我有机会超越概念层面，观察真实的代理架构是如何构建和部署的。

密集课程期间的体验

本课程向我介绍了 代理式 AI 的核心理念，包括代理的结构、与工具的交互、编排、记忆、评估，以及多代理系统如何通过路由和决策逻辑进行协同。这些核心概念帮助我认识到，大型语言模型可以超越简单的聊天界面，表现得更像 目标驱动且可投入生产的系统。

挑战

我遇到的最大挑战之一是课程的节奏。每节课信息量大，虽然我跟随了讲座和实验，但我意识到观看并完成内容与深入理解它们是完全不同的。我能够跟上进度，却没有在实时中完全消化所有信息。

随后，现实敲响了警钟。与此同时，我的学业考试正在进行，这限制了我用于动手实验和完成顶点项目的时间。这不是为了拿证书，而是为了真正的能力。

关键领悟

这段经历让我得到一个重要的认识：在 AI 领域的有意义学习需要时间、重复和刻意练习。曝光固然有价值，但真正的理解来自于放慢速度、反复温习概念、一步步重建系统。虽然我未能在密集期间完成顶点项目，但课程让我明确了接下来需要重点关注的方向。

接下来的计划

今后，我计划重新学习 Kaggle Learn Guide，巩固基础概念，并从头构建一个简单的 AI 代理，然后再逐步迈向更复杂的多代理系统。这种方法更符合我的学习风格，也更贴合我长期打造可靠、易于理解的 AI 解决方案的目标。

总体而言，AI 代理密集课程帮助我不仅了解了 代理式 AI 是什么，更明白了 我最适合的学习方式。我感激这次曝光、结构化资源以及课程为我的 AI 之路指明的方向。我要认真对待这段 AI 旅程，而这门课程正是我所需要的火花。衷心感谢讲师和社区提供的资源、挑战和灵感。