# 谷歌五天 Agent 课程，FDE 该重点学哪几天

> 2025 年 11 月那期课程有超过 150 万人参加，证书已不是优势，能带给客户的东西才有用。

原文: https://fdetimes.net/zh/books-courses/google-kaggle-ai-agents-intensive-fde-guide/

据谷歌的总结文章，谷歌与 Kaggle 合办的这门智能体课程在 2025 年 11 月的直播期吸引了超过 150 万名学员，结业项目收到 11,000 多份提交。这么多人学过，课程证书已经无法让人脱颖而出。

所以对于正在做或想做前线部署工程师（FDE）的人来说，问题不再是要不要学：课程以 Kaggle Learn Guide 形式免费向所有人开放。更值得问的是，哪些部分要细学，下周就能在客户现场用上，哪些部分略读即可。

## 五天课程，每天一份白皮书和两个 codelab

课程的正式名称是“5-Day AI Agents Intensive Course with Google”。据 KDnuggets 介绍，每天包含一份技术白皮书和两个动手 codelab，基于 Gemini 和谷歌的 Agent Development Kit（ADK）。有本职工作的人可以自己安排节奏：先读白皮书，之后再做 codelab。

Kaggle Learn Guide 页面用 JavaScript 渲染内容，因此下面的课程大纲依据的是 KDnuggets 的总结，而非 Kaggle 页面本身。本文的学习计划建立在这份大纲之上，开始学习时请对照 Kaggle 页面核实。

据 KDnuggets，第 1 天介绍智能体及其架构；第 2 天讲工具与 MCP；第 3 天讲上下文工程、会话与记忆；第 4 天讲智能体质量：日志、链路追踪、指标与评测；第 5 天讲如何把智能体从原型推向生产环境，涉及 A2A 和托管运行时。

2026 年 6 月，课程推出了以 vibe coding 为主题的新一期。据 Pulse 2.0 报道，报名人数超过 353,000，内容聚焦于在云上设计、保护和部署生产级智能体。

## Gemini 只是起点，ADK 才是可复用的部分

容易犯的错误是以为自己在学“基于 Gemini 的智能体”。据官方页面，ADK 是一个开源框架，用于构建、调试和部署智能体。同一页面还说明，ADK 几乎可以配合任何生成式 AI 模型使用。

这一点对 FDE 很重要，因为客户的技术栈不由你选。一家银行可能已经和另一家模型供应商签了合同，也可能不允许数据离开自己的基础设施。ADK 可以打包进容器，跑在私有基础设施上，所以 codelab 里学到的东西在那里依然适用。

做 codelab 时，把 Gemini 当作默认配置，而不是必选项。每学完一天，试着换一个模型。换完之后出问题的地方，正是在客户那里部署时会出问题的地方。

## 值得记住的三个要点

**工具是主要工作（第 2 天）。** 客户那里的智能体只有接入现有系统才有用，比如 CRM、订单数据库或工单系统。所以要细学工具定义和 MCP。到客户现场的第一件事，是列出智能体需要读取或写入的系统，再把每个系统写成一个输入定义清晰的工具。

**上下文需要设计（第 3 天）。** 设想一个辅助客服人员的智能体。正在进行的通话记录属于会话；这位客户本季度已经投诉两次，这一事实属于长期记忆。把两者都塞进提示词，成本会上升，回答也会变得混乱。所以要和客户一起确定哪些内容需要记住、记多久。

**要点:** 没有评测集的智能体只是演示，不是产品。

**评测才是交付给客户的东西（第 4 天）。** 这是最值得细学的一天。假设你从客户那里拿到 50 个真实问题，智能体答对 40 个，即 80%。单看这个数字，信息很有限。只有读完那 10 个错误回答的 trace，才知道失败是因为调错了工具、缺少上下文还是模型本身，而每种失败需要不同的修法。

## 哪些部分可以略读？

如果以前做过智能体，第 1 天快速读一遍就够了。第 5 天要掌握 A2A 的概念，但如果客户不用 Google Cloud，就不必在托管运行时上投入太多。把这些时间用来练习将智能体打包进容器。

vibe coding 那一期适合快速拼出一个演示，用于和客户的第一次会面。但快速生成的代码替代不了第 4 天的评测集。演示帮你拿下合同，评测让客户持续使用产品。

## 把结业项目做成作品集项目

学习顺序：先学第 2、3 天，在第 4 天上花最多时间，再根据你想证明自己能驾驭的基础设施来学第 5 天。第 1 天按需阅读。

至于结业项目，不要提交完就丢在一边。换一个非 Gemini 的模型重做，跑在容器里，并把评测集和几条已修复失败的 trace 一起放进代码仓库。

在简历上写明评测集的问题数量、修复前后的准确率，以及智能体运行在哪里。这几行能体现你实际做过的工作，课程名称做不到。

在你之前，已经有 11,000 多份结业项目提交。要让你的项目被注意到，它得展示一个运行在非谷歌基础设施上、使用非 Gemini 模型、并有实测结果的智能体。

**本周动手试试:**

- 打开第 4 天的 codelab，在改动提示词之前，先为你的智能体写一套 20 个问题的测试集
- 把第 2 天 codelab 里的模型换成 Gemini 以外的模型，记下哪些地方出了问题
- 把结业项目的智能体打包进容器，在自己的机器上运行，不用托管运行时

## 信源

- [5-Day AI Agents Intensive Course with Google | Kaggle](https://www.kaggle.com/learn-guide/5-day-agents)

- [Inside Kaggle's AI Agents intensive course with Google](https://blog.google/technology/developers/ai-agents-intensive-recap/)

- [Kaggle + Google's Free 5-Day Agentic AI Course](https://www.kdnuggets.com/kaggle-googles-free-5-day-agentic-ai-course)

- [Google And Kaggle's AI Agent Course Attracts More Than 353,000 Participants](https://pulse2.com/google-and-kaggles-ai-agent-course-attracts-more-than-353000-participants/)

- [Agent Development Kit (ADK)](https://adk.dev/)