Chia Sẻ Khóa Học Agentic AI Với Google ADK & MCP Server [Khóa 5685 A]
Làm chủ Production-Grade Agentic AI: Architect, Build và Scale các Autonomous System bằng Google ADK.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Design & Deploy các Agentic Workflow: Design, build và deploy thành công các multi-step AI agent bằng Google Agent Development Kit (ADK).
- ✓ Tích hợp với Hệ sinh thái Google Cloud: Kết nối và sử dụng liền mạch các Google Cloud service (như Vertex AI và Cloud Functions) để nâng cao khả năng của agent.
- ✓ Làm chủ Model Context Protocol (MCP): Triển khai MCP standard để tạo các MCP Server.
- ✓ Đạt được mục đích sử dụng Agent Tool trong thế giới thực: Phát triển các agent có thể tự động phát hiện và invoke các hệ thống kinh doanh, database và API bên ngoài.
Sự phát triển tiếp theo của AI: Standardized Agentic System.
Vượt ra ngoài các LLM call cơ bản và làm chủ kiến trúc được yêu cầu cho các production-grade Autonomous AI Agent. Khóa học thực hành này, do một chuyên gia Google Cloud và AI hướng dẫn, cung cấp bản thiết kế kỹ thuật chi tiết để thiết kế các hệ thống multi-step agentic mạnh mẽ, có khả năng thúc đẩy tự động hóa doanh nghiệp.
Trọng tâm cốt lõi: ADK và MCP Standard:
Chương trình giảng dạy này được xây dựng xung quanh hai component quan trọng nhất cho cơ sở hạ tầng AI thế hệ tiếp theo:
- ✓ Google Agent Development Kit (ADK): Học cách sử dụng framework tiên tiến của Google để thiết kế các AI agent đáng tin cậy, có khả năng mở rộng và phức tạp. Bạn sẽ nắm vững các agentic design pattern, memory management và task decomposition cho các large-scale deployment trên Google Cloud.
- ✓ Model Context Protocol (MCP): MCP là tiêu chuẩn mở quan trọng giúp giải quyết vấn đề tích hợp "N × M". Bạn sẽ học cách deploy các MCP Server hoạt động như các gateway an toàn, được chuẩn hóa, cho phép các agent của bạn tự động phát hiện và tương tác với tất cả các hệ thống bên ngoài của bạn, từ PostgreSQL và MongoDB đến GitHub và các private API, một cách nhất quán và an toàn.
Những gì bạn sẽ thành thạo:
- ✓ Agent Architecture & Deployment: Thiết kế và triển khai các agent workflow có resilient, observable và sẵn sàng để deployment bằng cách sử dụng các nguyên tắc MLOps trong hệ sinh thái Google Cloud.
- ✓ Tool Use & RAG Standardization: Học cách cấu trúc các tool & data source ( RAG ) theo tiêu chuẩn MCP, đảm bảo các agent của bạn luôn bám sát bối cảnh thực tế, chính xác, giúp giảm đáng kể ảo giác LLM.
- ✓ Secure Multi-System Orchestration: Triển khai kiến trúc MCP client-server để đảm bảo các agent có thể execute các action trên nhiều môi trường đám mây hoặc hệ thống cũ một cách an toàn, quản lý quyền truy cập và kiểm soát tập trung.
- ✓ Triển khai thực hành thực tế: Có được kinh nghiệm thực tế với các SDK chính thức để xây dựng cả logic ADK Client và các MCP Server wrapper tùy chỉnh cho các công cụ và dữ liệu độc quyền của bạn.
Đăng ký ngay để kiến tạo tương lai của các hệ thống tự động và dẫn đầu việc triển khai Agentic AI được chuẩn hóa trong tổ chức của bạn.
Mục lục:
- ✓ 1. Nội dung khóa học.
- ✓ 2. Giới thiệu.
- ✓ 3. Tools trong ADK.
- ✓ 4. Multi-Agent System.
- ✓ 5. Deployment.
- ✓ 6. Callbacks.
- ✓ 7. MCP (Model Context Protocol).
- ✓ 8. MCP Server với ADK.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Các Cloud Engineer & Architect muốn xây dựng các giải pháp tiên tiến, được chuẩn hóa dựa trên agent cho môi trường đa đám mây hoặc kết hợp.
- ✓ Các Software Developer mong muốn xây dựng các ứng dụng thế hệ tiếp theo bằng cách nhúng các agent tự động ra quyết định bằng cách sử dụng Google ADK và MCP standard.
- ✓ Những người đam mê AI và Tech Lead muốn có hướng dẫn thực tế, hữu ích về cách triển khai tiêu chuẩn ngành mới được áp dụng cho việc tích hợp AI vào công cụ.
- ✓ Chief Executive Officer (CEO) và Vice President (VP): Hiểu rõ tình hình kinh doanh, giá trị chiến lược và khoản đầu tư cần thiết cho Agentic AI.