构建我的第一个 AI Cyber Guardian Agent：Google x Kaggle Intensive 的反思

Source: Dev.to

这是一篇提交给 Google AI Agents Writing Challenge 的学习心得

嗨，我是 Arulmozhi M，SRM 大学计算机科学与技术（网络安全方向）一年级学生。我对网络安全、人工智能以及构建实用工具以让数字世界更安全充满热情。参加 Google AI Agents Intensive 与 Kaggle 的合作项目，是我学术旅程中最具变革性的学习经历之一。我带着好奇心加入项目，最终收获了清晰的思路、自信以及一个从零构建的完整 AI 代理。

🚀 我为何加入

作为一名热爱网络安全的人，我一直想打造帮助人们在网络上保持安全的工具。当我看到这个强化训练营时，我立刻意识到这是一次学习 AI 代理真实工作方式的绝佳机会——不仅是理论层面，更是动手实践。

🧠 我的收获

对我而言最大的转变是认识到 AI 代理不仅仅是聊天机器人。它们是由以下组成的结构化系统：

• 主代理
• 子代理
• 工具
• 工作流
• 策略与推理步骤

让我恍然大悟的关键概念：

• ✅ 模块化代理设计
• ✅ 工具调用与工作流
• ✅ 以用户信任为中心的负责任构建
• ✅ 将想法转化为可运行的原型

🛡️ 我的作品：AI 网络守护者代理

作为我的毕业设计，我构建了一个旨在 教育、保护并赋能网络用户 的代理，尤其是对数字风险了解不深的初学者。

代理功能

• 问答子代理 – 回答常见的网络安全问题
• 密码强度检查器 – 通过明确的反馈评估密码强度
• 密码生成器 – 根据策略生成强密码
• 隐私教练 – 提供 Wi‑Fi、UPI、Aadhaar 等方面的安全建议
• 测验引擎 – 针对印度特定的网络安全问题
• 可视化 – 展示密码的抗暴力破解能力

🔧 我遇到的挑战

• 构建多个子代理的结构化
• 在 Kaggle 环境中管理依赖
• 设计清晰的工作流
• 让响应更适合初学者

每个挑战都让我学到新东西，社区、示例代码以及课程资料帮助我克服了困难。

🌱 这段经历如何改变了我

在参加强化训练营之前，AI 对我来说是一个庞大而复杂的世界。现在，它更像是 我可以使用的工具，而不是令人生畏的技术。

我学会了：

• 像 AI 工程师一样思考
• 设计系统，而不仅仅是写代码
• 负责任地构建产品
• 将创意转化为可运行的原型

最重要的是，我获得了自信——即使是大一新生，我也 能够 构建真实的 AI 工具。

💬 最后感想

感谢 Google、Kaggle 以及整个社区，让这次体验变得易于获取、实用且鼓舞人心。这个强化训练营不仅教会了我 AI，更为我打开了一扇通往未来的大门，我对未来充满期待。

🔗 我的项目笔记本

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