Chuyển đến nội dung chính

Khóa học

Google: Optimize Agent Behavior

Trung cấp2 giờ

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

R2 giờ19 bài tập950 XP151Bản xác nhận thành tích

Tạo tài khoản miễn phí của bạn

Tiếp tục với Google
hoặc
Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách quyền riêng tư và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.

Được yêu thích bởi người học tại hàng nghìn công ty

Đào tạo một nhóm?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

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

Yêu cầu tiên quyết

Khóa học này không có yêu cầu tiên quyết nào

Chương trình học

Đề cương khóa học

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.
Bắt đầu chương
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.
Bắt đầu chương
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.
Bắt đầu chương
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.
Bắt đầu chương
5

Reading List

Reading List
Bắt đầu chương
R

Google: Optimize Agent Behavior

Hoàn
thành khóa học

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Đăng ký ngay

Phát triển kỹ năng dữ liệu của bạn với DataCamp for Mobile

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học di động và thử thách lập trình 5 phút mỗi ngày của chúng tôi.