Перейти к основному содержимому

Курс

Google: Optimize Agent Behavior

Средний2 ч

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

R2 ч{count, plural, one {# упражнение} few {# упражнения} many {# упражнений} other {# упражнения}}950 XP152Свидетельство о достижении

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через Google
или
Продолжая, вы принимаете нашу Условия использования, наши Политику конфиденциальности и то, что ваши данные хранятся в США.

Нас выбирают учащиеся из тысяч компаний

Обучаете команду?

Попробовать для бизнеса

Описание курса

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

Предварительные требования

Для этого курса нет предварительных требований

Программа

План курса

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.
Начать главу
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.
Начать главу
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.
Начать главу
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.
Начать главу
5

Reading List

Reading List
Начать главу
R

Google: Optimize Agent Behavior

Курс
завершён

Получить сертификат об окончании

Записаться сейчас

Развивайте навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств

Продвигайтесь вперёд в дороге с нашими мобильными курсами и ежедневными 5-минутными заданиями по программированию.