好奇心遇上AI会怎样:我在密集课程中的学习反思

发布: (2025年12月14日 GMT+8 01:59)
7 min read
原文: Dev.to

Source: Dev.to

This is a submission for the Google AI Agents Writing Challenge: Learning Reflections OR Capstone Showcase

我的学习旅程 / 项目概述

有些旅程始于确定性
我的旅程始于一个问题

“如果我的好奇心能把我带到全新的地方,会怎样?”

当我加入 Google × Kaggle 5‑天 AI Agents Intensive 时,我并不是在追求专业技能——我在追求一种能从内而外改变自己的理解。我不想仅仅阅读关于 agents 的文章;我想亲自构建它们。这五天重新塑造了我对智能、工作流、记忆以及真正的 AI 系统设计意义的看法。

关键概念 / 技术深度解析

1. 超越流行词的 AI Agents 理解

在 intensive 之前,“agent” 对我来说是抽象的。我了解到 AI agents 推理、计划、采取行动、使用工具并适应环境。它们不是被动的聊天机器人,而是能够主动协作的伙伴,具备以下能力:

  • 采取行动
  • 做出决策
  • 使用工具
  • 执行工作流
  • 端到端处理任务

系统能够 拆解任务做出决策遵循工作流 的想法让人耳目一新。

2. Agent 工具与 MCP 互操作性(赋予 Agents “手”)

工具把对话系统转变为功能系统。通过多代理控制协议(MCP),agents 可以:

  • 访问外部工具
  • 调用 API
  • 自动执行任务
  • 通过结构化的互操作性编排多步骤

这就是 有帮助的助理有能力的工作者 之间的区别。

3. 多代理——当大工作通过小代理完成

专门的“迷你代理”可以在更大的系统内部协作。与其使用单一的整体代理,多个代理 各自负责问题的特定部分,智能则从它们的协同中涌现。这类似于真实团队,使 AI 更加模块化、可扩展。

4. 上下文工程:会话与记忆 – 为什么 Agents “记得”

我发现 agents 可以通过以下方式保持上下文:

  • 基于会话的记忆
  • 上下文窗口
  • 持久化信息存储
  • 检索系统
  • 用户会话连续性

记忆让 AI 感觉 在场个性化有意识,把它从工具转变为随你成长的系统。

5. Agent 质量 – 构建思考清晰的 Agents

构建一个 agent 只是工作的一半;确保它:

  • 推理准确
  • 避免幻觉
  • 遵循指令
  • 产生可靠输出

需要 评估、测试、优化提示,并改进推理循环。

6. 从原型到生产 – 一切汇聚之处

这次 intensive 将实验、构建、部署和扩展串联起来。我现在把 agent 开发视为系统化工程,而不仅仅是创意玩耍。

推理是一切

最让我产生共鸣的概念是 推理循环——观察 agent “大声思考”,一步步拆解问题。一个好的 agent 依赖于坚实的结构:工作流是地图,推理是导航。当 agent 失败时,其推理路径往往不清晰。

评估、迭代、改进的力量

课程之前,我认为 AI 主要是关于提示。intensive 教会我 评估是工作的一半

  • 测试输出
  • 优化逻辑
  • 改进提示
  • 观察行为

这种思维转变让可靠性成为核心设计原则。

我的 Capstone 项目:犯罪现场调查员 Agent

受心理学、推理和人类行为启发,我构建了一个 犯罪现场调查员 Agent,它能够:

  • 分析犯罪现场
  • 识别不一致之处
  • 评估线索
  • 生成假设
  • 提出下一步调查建议
  • 以 PDF、Markdown 或 JSON 形式汇总洞察
  • 遵循结构化推理工作流

关键收获:

  • 清晰的工作流 → 更好的决策
  • 工具赋予 agents 实际能力
  • 记忆让 agents 具有人性化感觉
  • 多代理结构简化复杂任务
  • 迭代提升智能

让我成长的挑战

  1. 保持一致性 – Agents 可能跑题;通过框定指令和评估输出,我的提示工程技能得到了锻炼。
  2. 让推理正确 – 侦探逻辑并非线性;设计逐步逻辑让我学会如何构建 agent 的思维结构。
  3. 对抗自我怀疑 – 每一次失败都会引发怀疑,但每一次修复都强化了 好奇心能带你度过信心不足的时刻

我的 AI Agents 理解如何演变

课程前: Agents 像是为高级专业人士准备的神秘技术。
课程后: Agents 是 结构化、模块化、可理解的系统,我可以 创建、修改、扩展

学习了 行动、工具、记忆、会话和多代理 后,我的视角从“AI 响应”转变为“AI 在我设计的系统中行动、记忆、协作并思考”。

好奇心下一步将带我去向何方

  • 持续改进我的 犯罪现场调查员 Agent
  • 构建更强大的多代理系统
  • 探索 agent 记忆与个性化
  • 开发生产级工作流
  • 参加更多 AI 挑战
  • 带着信心继续构建

这次 intensive 不仅提升了我的技能,还拓宽了我对自己能创造的事物的想象。

最终感悟:当好奇心化作成长

5‑天 AI Agents Intensive 不只是一门课程——它是成长的催化剂。

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