Przejdź do głównej treści

Kurs

Google: Optimize Agent Behavior

Średniozaawansowany2 godz.

Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.

R2 godz.{count, plural, one {# ćwiczenie} few {# ćwiczenia} many {# ćwiczeń} other {# ćwiczenia}}950 XP151Zaświadczenie o ukończeniu

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z Google
lub
Kontynuując, akceptujesz nasz Warunki użytkowania, nasz Polityka prywatności i że Twoje dane są przechowywane w USA.

Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm

Szkolisz zespół?

Wypróbuj dla firm

Opis kursu

You’ve built your first agent—now it’s time to take it further. In this course, you’ll advance your skills by learning how to turn a basic AI agent into a sophisticated, precise assistant—applying advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output patterns. Join the community forum for questions and discussions

Wymagania wstępne

Ten kurs nie ma żadnych wymagań wstępnych

Program nauczania

Plan kursu

1

Advanced instruction writing

This module transforms basic instructions into professional agent guidance systems. You’ll learn structured patterns for defining agent persona, role, boundaries, and communication style—turning simple prompts into sophisticated behavioral frameworks grounded in ADK best practices.
Zacznij rozdział
2

Structured output

This module transforms unpredictable text responses into reliable, structured JSON output that systems can parse and use. You’ll learn how to use Pydantic schemas to enforce output format, making your agents production-ready for integration with applications, databases, and workflows.
Zacznij rozdział
3

Choosing and configuring models

This module empowers you to strategically select models and configure generation parameters for optimal performance. You’ll learn when to use Flash versus Pro models, how to set safety thresholds, and how to fine-tune temperature and token limits—transforming basic agents into production-optimized systems.
Zacznij rozdział
4

Planning for complex tasks

This module adds multi-step reasoning to your agents, transforming them from reactive responders into thoughtful problem-solvers. You’ll learn how to enable Gemini’s built-in thinking capabilities using BuiltInPlanner, allowing agents to plan their approach before executing—essential for complex, multi-step tasks.
Zacznij rozdział
5

Reading List

Reading List
Zacznij rozdział
R

Google: Optimize Agent Behavior

Kurs
ukończony

Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu

Zapisz się teraz

Rozwijaj swoje umiejętności danych z DataCamp for Mobile

Rozwijaj się w drodze dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.