我的 Google AI Agents 密集体验——每日反思

Source: Dev.to

🗓️ 第 1 天 – Agentic AI 介绍

第一天彻底改变了我对 AI 的看法。我了解到，代理不仅仅是一个模型——它是一个能够感知、决策并为实现目标而行动的系统。

我们探讨了代理系统的构建块——推理、规划、记忆和工具使用。我对大型语言模型（LLM）能够与环境交互而不仅仅是响应提示的想法感到非常惊奇。

🗓️ 第 2 天 – 构建简单的 AI 代理

我们从理论转向实践，构建了第一个简单的代理。

使用 Gemini 模型和 Kaggle 笔记本，我学会了如何为代理提供结构：定义目标、上下文和动作。

看到模型执行推理步骤并自主完成任务让我激动不已。我开始体会到提示设计和上下文管理是决定代理智能水平的关键。

🗓️ 第 3 天 – 工具使用与规划

这一天堪称转折点。我们探索了工具增强型代理——能够调用 API、获取实时数据，甚至运行代码的系统。

我学会了代理如何规划多步骤行动、验证结果并动态调整策略。实验帮助我理解，AI 的“自主性”并非魔法，而是结构化规划和推理循环的结果。

🗓️ 第 4 天 – 多代理协作

我们深入多代理系统的世界，不同的代理协同工作以解决复杂问题。

我构建了一个小型工作流，其中“研究代理”负责收集数据，“摘要代理”负责生成洞见。看到它们协同工作强化了我对 AI 协作可以像人类团队合作——分工、共享结果、优化产出的认识。

🗓️ 第 5 天 – 结业项目与反思

在结业项目中，我创建了一个研究与摘要代理，能够从 Kaggle 数据集检索信息并将其总结为结构化洞见。

该项目帮助我理解代理如何在多个步骤之间保持上下文、有效使用记忆，并产生连贯的多阶段输出。

到最后，我意识到 AI 代理不仅是工具——它们是能够推理、适应并智能协作的共同创作者。

💡 最终反思

这门强化课程彻底改变了我对 AI 的看法。我现在把代理视为以目标为驱动、能够自主行动、学习和改进的系统。

从理解核心概念到构建实用应用，我既获得了思维方式，也掌握了设计自己智能工作流的技能。

我对继续尝试 Gemini、Kaggle 和多代理框架充满期待——致力于构建一个 AI 真正与我们共事，而不仅仅是为我们服务的未来。