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Franco Javier Gonzalez Fiorini

Date d'abonnement : 2025

Ligue d'Argent

4101 points
Déployer des systèmes multi-agents avec Agent Development Kit (ADK) et Agent Engine Earned oct. 2, 2025 EDT
Evaluate ADK Agents with Vertex AI Gen AI Evaluation Service Earned sept. 8, 2025 EDT
Build intelligent agents with Agent Development Kit (ADK) Earned sept. 4, 2025 EDT
Deploy Google Agentspace Earned août 18, 2025 EDT
Guide de préparation pour devenir ingénieur professionnel en machine learning Earned jan. 24, 2025 EST

Dans ce cours, vous utiliserez Google Agent Development Kit pour créer des systèmes multi-agents complexes. Vous développerez des agents équipés d'outils qui pourront interagir sur la base de flux et de relations parent-enfant. Vous allez exécuter vos agents en local et les déployer sur Vertex AI Agent Engine sous la forme d'un flux agentif géré, où les décisions concernant l'infrastructure et le scaling des ressources seront traitées par Agent Engine. Veuillez noter que ces ateliers sont basés sur une version préliminaire du produit. Les mises à jour ne seront peut-être pas immédiatement reflétées dans le contenu.

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Evaluation is important at every step of your Gen AI development process. In this course you will learn how to evaluate gen AI agents built using agent frameworks.

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This structured course is for developers interested in building intelligent agents using the Agent Development Kit (ADK). It combines hands-on experience, core concepts, and practical application, to provide a comprehensive guide to using ADK. You can also join our community of Google Cloud experts and peers to ask questions, collaborate on answers, and connect with the Googlers making the products you use every day.

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In this skill badge, you will demonstrate your ability to deploy Google Agentspace and set up data stores and actions. To learn these skills, we encourage you to take the course Accelerate Knowledge Exchange with Agentspace.

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Ce cours aide les participants à créer un plan de formation pour l'examen de certification afin de devenir ingénieur professionnel en machine learning (PMLE, Professional Machine Learning Engineer). Ils découvriront l'ampleur et le champ d'application des domaines abordés lors de l'examen. Ils détermineront s'ils sont prêts à passer l'examen et créeront leur propre plan de formation.

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