我在 Google 为期5天的 AI Agents 强化课程中的学习之旅——这门课程如何改变了我对 Agentic Systems 的理解
Source: Dev.to
引言
参加 Google + Kaggle 5 天 AI Agents Intensive 课程 是我在人工智能领域经历的最开阔眼界的学习体验之一。最初，我带着好奇心加入，想了解“agentic 系统”到底是什么，以及它们与普通 LLM 使用的区别。等我完成课程时，我对自主 AI 工作流、工具驱动推理、规划和评估的整体认识已经大幅提升。
Google 在五天内提供的内容相当于数月的系统化学习——我离开课程时已经有信心能够独立构建真实的、生产级别的 agent 工作流。
关键概念要点
1. Agents 并非仅仅是“带提示的 LLM”
在本课程之前，我笼统地认为 agent 只是一种带自动化的 LLM。第一天彻底重新定义了我的认知。我了解到：
- Agents 是 面向目标的系统，它们执行动作，而不仅仅是生成文本。
- 它们可以与工具、API、环境以及其他 agents 交互。
- 它们的智能来源于 规划 + 记忆 + 工具使用，而非单纯的文本预测。
课程阐明了 “agentic” 范式代表了我们构建 AI 软件方式的结构性转变。
2. 工具集成是有用 Agents 的核心
第 2 天重点讲解工具，这对我来说是突破点。我明白了工具如何作为模型能力的扩展——使 agents 能够检索数据、进行计算、调用 API，或在外部系统中操作。通过 codelabs 中的真实示例，我清晰看到工具集成是将 LLM 从被动响应者转变为主动问题解决者的关键。
3. 记忆与上下文管理创造真正的智能
学习以下内容：
- 情景记忆
- 长期知识库
- 结构化状态跟踪
- 上下文感知行为
帮助我理解 agents 如何从 “反应式聊天机器人” 进化为 “情境智能工作者”。这改变了我对 AI 设计的思考方式。agent 能够从交互中学习、随时间作出更好决策并构建内部表征的概念尤为强大。
4. 评估与构建同等重要
第 4 天介绍了我之前低估的评估框架。课程强调，高质量的 agents 需要：
- 行为测试
- 可复现性检查
- 工具使用监控
- 基于追踪的评估
- 可靠性指标
这提醒我们，质量不是可选层，而是生产就绪 AI 的基础部分。
5. 部署完成闭环
最后一天展示了原型如何演变为可扩展的真实系统。从环境搭建到工作流编排，课程提供了一个切实的图景，说明将 agent 推向实际使用——而非仅做实验——需要哪些步骤。这促使我不仅思考 构建 agents，还要考虑如何可靠地交付给终端用户。
实操实验：我最喜欢的部分
实操环节是最大的亮点。能够：
- 构建功能性 agents，
- 集成真实工具，
- 调试它们的推理追踪，
并观看它们一步步完成任务，让所有概念都“点亮”。这些实验设计极为出色；每个练习都基于前面的概念，课程结束时，我已经能够构造具备规划和工具使用能力的多步骤 agents。
我的 AI Agents 认知如何改变
课程前： 我认为 agents 主要是一个新兴趋势，单纯扩展 LLM 能力。
课程后： 我现在把 agents 看作 软件开发的下一次进化——将推理、工具、记忆和规划相结合，以执行复杂工作流的自主系统。这种思维方式的转变是我经历的最大变革。
我接下来计划构建的项目
受课程启发，我正准备构建：
- 一个 多工具研究助理，能够检索数据、分析并生成结构化洞察；
- 一个 工作流自动化 agent，在多个 API 之间执行真实任务；
- 最终，一个 多 agent 环境，协调专门化的工作者。
5 天强化课程带来的信心与清晰度让这些目标看起来切实可行。
最后感想
该项目远超我的预期。它不仅教会我 agents 是什么——更教会我 如何构建它们、如何评估它们，以及 如何将它们投入真实世界。
Google + Kaggle AI Agents Intensive 课程无疑加速了我的学习旅程，重塑了我的 AI 路线图。我对继续开发 agentic 系统并在未来项目中应用所学充满期待。