Resumen
This Nanodegree program teaches advanced prompting techniques for effective LLM reasoning using Google Gemini, including chain-of-thought and feedback loops. You will then learn how to design and implement complex agentic workflows using the Agent Development Kit (ADK) and common patterns like routing and parallelization.
You will also learn how to empower agents by integrating external tools, APIs, databases, web search, and RAG, while implementing memory management and observability. The program concludes with designing, building, and orchestrating multi-agent systems where specialized agents collaborate to solve complex problems using ADK, the Agent2Agent (A2A) protocol, and multi-agent RAG with Vertex AI Search.
Programa
- Sugerencias para un Razonamiento Efectivo con LLM y Gemini
Este curso te equipa con estrategias para aprovechar el poder de Gemini de Google Cloud para el desarrollo de IA agentiva. Explorarás los fundamentos de la IA agentiva y técnicas avanzadas de sugerencias, tales como sugerencias basadas en roles y sugerencias de cadena de pensamiento (CoT). El curso cubre el refinamiento de instrucciones de sugerencias y métodos de encadenamiento para mejorar las capacidades de razonamiento. Además, aprenderás a implementar bucles de retroalimentación específicamente para tareas de generación de código. Para el proyecto final, diseñarás un Sistema de Inteligencia Legal de IA, aplicando las técnicas aprendidas para resolver desafíos legales del mundo real.
- Flujos de Trabajo Agentivos con Google ADK
En "Flujos de Trabajo Agentivos con ADK", los estudiantes explorarán los principios de creación de flujos de trabajo inteligentes y automatizados utilizando el Kit de Desarrollo de Agentes de Google y Vertex AI Gemini. El curso comienza definiendo los flujos de trabajo agentivos y progresa hacia lecciones prácticas para modelar e implementar varios patrones de flujo de trabajo, incluidos el encadenamiento de sugerencias, el enrutamiento y la paralelización. Los participantes también abordarán patrones más complejos como los flujos de trabajo evaluador-optimizador y orquestador-trabajador. El curso culmina en un proyecto donde los estudiantes crearán un Asistente de Investigación de IA, aplicando sus habilidades para desarrollar un sistema basado en agentes sofisticado. Ideal para aquellos interesados en avanzar su conocimiento en IA y automatización de flujos de trabajo.
- Creación de Agentes con Google ADK y Vertex AI
Este curso te guía en la construcción de agentes inteligentes utilizando el Kit de Desarrollo de Agentes (ADK) y tecnologías de Google Cloud. Comenzarás con la definición de herramientas y el uso de herramientas de agentes, luego avanzarás a través de salidas estructuradas, gestión de estados y sistemas de memoria (a corto y largo plazo). El curso cubre la integración segura de API, interacción de bases de datos a través de MCP, búsquedas web con base, y Generación Aumentada de Recuperación (RAG). Explorarás arquitecturas de múltiples agentes e implementarás observabilidad a través de rastreo distribuido. Para el proyecto final, construirás un Agente de Servicio al Cliente de la Boutique de Aves de Betty que responda a preguntas relacionadas con aves y la tienda.
- Sistemas Multi-Agente con Google ADK y Vertex AI
Este curso enseña las habilidades para diseñar e implementar flujos de trabajo efectivos de múltiples agentes utilizando el marco Google ADK y Vertex AI Gemini. Comenzando con patrones de arquitectura fundamentales, avanzarás a través de la implementación, orquestación (secuencial y paralela), lógica de enrutamiento personalizada, gestión explícita de estados y comunicación A2A distribuida. Aprenderás a integrar bases de datos externas, implementar RAG de múltiples agentes con búsqueda vectorial, y construir arquitecturas basadas en microservicios. El proyecto final implica construir un sistema bancario distribuido con múltiples agentes especializados que se comunican mediante el protocolo A2A.
Impartido por
Brian Cruz, Noble Ackerson , Peter Kowalchuk, Henrique Santana, Allen Firstenberg, Joshua Bernhard and Christopher Agostino
Materias
Artificial Intelligence
