学习感悟：5 天 AI Agents 密集课程（Google 与 Kaggle）

Source: Dev.to

关键要点

对我来说，一个重要的洞见是认识到 AI 代理与传统聊天机器人之间的差异。代理并不是等着收到提示后再回复，而是可以调用工具、收集信息，并一步步做出决策以实现目标。看到这种区别的实际表现，让我更加欣赏基于代理的系统在更动态的问题解决方面的潜力。

我还对多个代理协同工作时的记忆和协调机制有了更清晰的认识。实验，尤其是涉及 API 调用和外部数据检索的实验，让我看到了在多个组件之间扩展智能行为的实际挑战。

逐步深化的理解

在参加本课程之前，我对代理的认识仅停留在理论层面。现在，我把它们视为可适配的软件实体，能够结合推理技术、数据输入和过程步骤，以一定程度的自主性执行任务。观察这些能力如何协同工作，为我在工作流自动化、内容生成和用户支持系统等领域的应用提供了新思路。

结业项目

在我的最终项目中，我设计了一个 AI 代理，用于通过与日历 API 通信并解读用户偏好来完成会议安排。构建该系统需要在状态跟踪、错误处理以及指导代理决策的逻辑方面进行细致规划。通过处理这些细节，我更深入地了解了开发可靠且用户友好的代理工作流所需的要素。

封面图片建议

一幅简洁、现代的插图，展示相互连接的节点或球体，代表不同的 AI 代理，配以细微的电路或数字大脑图案来象征推理。使用冷色调——蓝色、紫色或渐变色——能够很好地契合主题，并加入低调的 Google 与 Kaggle 标识，以呼应课程背景。