Google AI Agents 密集課程的核心要素包含哪些方面？

Google AI Agents 密集課程旨在培養開發者建立與部署 AI Agents 的能力，其核心要素涵蓋以下幾方面：

模型 (Models)： 課程深入探討 AI Agents 所使用的各種模型，讓學員了解如何選擇和優化適合不同任務的模型。
工具 (Tools)： 學員將學習如何整合各種工具，使 AI Agents 能夠執行更複雜的任務，例如資料分析、網路搜尋等。
排程 (Planning)： 課程涵蓋 AI Agents 的排程策略，協助學員設計能夠有效規劃和執行任務的 Agents。
記憶體管理 (Memory)： 記憶體管理是 AI Agents 的重要組成部分，課程將講解如何有效地管理 Agents 的記憶體，使其能夠處理長期任務。
評估機制 (Evaluation)： 課程教授如何評估 AI Agents 的效能，並提供改進 Agents 的方法。

本課程結合理論與實務，透過講義、NotebookLM 生成的伴讀 Podcast，以及可動手實作的程式碼實驗室 (Codelab)，讓學員深入理解 AI Agents 的核心要素。課程不僅教授概念，更著重實作，讓學員能夠將所學知識應用於實際專案中。

修習本課程需要具備 Python 程式設計基礎，熟悉 Google AI Studio 的操作介面，並對大型語言模型 (LLM) 等基本 AI 概念有所了解。這些先備知識將有助於學員更有效地學習和應用課程內容，將 AI Agents 從概念原型轉化為實際應用系統。