After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
课程介绍
设计和开发用于扩展的智能体
了解如何在考虑可扩展性的前提下设计和开发 AI 智能体，遵循智能体可扩展性的三大支柱：模块化、鲁棒性和适应性。 了解生产环境中成功智能体的关键，以及为什么这么多人难以达到这一目标。探索 MCP 和 A2A 的强大力量
Anthropic 开发的模型上下文协议（MCP）彻底革新了智能体互操作性，为将智能体连接到数据源提供了统一的方法。 Google 开发的 Agent-to-Agent 协议（A2A）是对 MCP 的补充。 了解如何将这两个框架结合起来，以确保你的智能体集成具备可扩展性。实施智能体测试和部署最佳实践
在按下那个醒目的红色按钮、将您的智能体投入生产之前，您必须先降低随规模扩大而带来的风险。 了解如何创建一个稳健的测试框架，以捕获组件、集成、性能和安全方面的问题。 通过查看用例的需求，决定哪种部署类型最适合你的智能体。先修要求
课程大纲
课程大纲
1
可扩展代理的设计
了解在生产中成功的 AI 代理具备哪些特质（以及有多少代理在路上失败！）。学习关键的 agentic 设计原则，为代理的扩展打好基础，包括稳健的基础设施与工具、模块化的架构设计，以及持续评估与反馈循环。
2
面向可扩展性的代理开发
学习关键策略，确保您的代理以可扩展性为目标进行开发。深入了解 Model Context Protocol（MCP）与 Agent-to-Agent 协议（A2A）如何通过标准化来促进可扩展性。
3
将代理大规模部署到生产环境
准备上线，但别急！构建稳健的测试框架，确保 AI 代理在生产中依然稳定发挥。为您的使用场景选择最佳的部署策略，并学习如何将实时数据源集成到 agentic 系统中。
构建可扩展的 Agentic 系统
课程完成
