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这是Google为AI开发者精心准备的2026新年大礼——25天打造企业级AI Agent系统。本文从课程全景、核心亮点、学习路径、实战技巧等角度，帮你吃透这套系统。

第一部分：课程全景认知

快速链接

在开始学习前，保存这两个链接：

• 官方课程网站：https://adventofagents.com/
• 开源学习资源（中文笔记+代码）：https://github.com/IntensiveCoLearning/GoogleAIAgent25Days

学习建议：先访问官方网站快速浏览全景，然后配合GitHub仓库的中文笔记一起深入学习，这样效率最高。

课程定位与价值

Google的"Advent of Agents 2025"是一套从0到1的完整Agent工程体系课程，不是碎片化的技术讲解，而是一个递进式、模块化的学习路径。

核心价值在于：

• 完整性：从基础概念到生产部署，覆盖Agent开发的全生命周期
• 实战性：每天一个具体的技术主题，配套代码和案例
• 系统性：各个模块相互关联，逐步构建能力模型

课程体系全景（25天的4阶段划分）

第一阶段（Day 1-5）：基础概念与开发工具 ↓ 第二阶段（Day 6-12）：核心技术能力 ↓ 第三阶段（Day 13-20）：协作与通信机制 ↓ 第四阶段（Day 21-25）：生产部署与治理

第二部分：课程内容详解

🚀 第一阶段：基础概念与开发工具（Day 1-5）

阶段目标：建立Agent的基本认知，搭建开发环境，写出第一个可工作的Agent

Day 1 - Advent of Agents 2025 正式启航

这是整个课程的入门课。核心目标是建立对Agent的整体认知。

• 什么是Agent（区别于传统LLM应用）
• Agent与工具调用的关系
• Agent的核心能力模型
• 课程学习路线和资源导航

你需要理解：Agent不仅仅是"调用工具的LLM"，而是具有感知、决策、执行能力的自主系统。

Day 2 - 用YAML构建一个AI Agent

这是第一个"手把手"的实践课。Google倡导声明式配置来定义Agent。

核心内容：

• YAML语法基础（针对非前端开发者）
• Agent的配置结构：name、description、tools、instructions
• 如何定义Agent的能力边界
• YAML vs Python代码的权衡

关键洞察：为什么用YAML而不是代码？

• 可观测性：配置即文档，每个Agent的能力一目了然
• 可维护性：修改Agent行为无需改代码、重新部署
• 民主化：非技术人员（产品经理）也能理解和修改
• 版本控制：配置文件天然支持git diff

yaml # 典型的Agent配置结构 name: "Research Agent" description: "一个能进行信息检索和分析的Agent" tools: - web_search - document_retrieval - data_analysis instructions: | 你是一个专业的研究助手，擅长： 1. 搜索相关信息 2. 整理和分析数据 3. 提供可靠的总结

Day 3 - Gemini 3与ADK的强强联合

这一天介绍Google AI开发工具栈的核心组件。

• Gemini 3：最新的LLM模型，特点是推理能力更强
• ADK（Agent Development Kit）：Google官方的Agent开发框架
• 两者如何配合工作
• Gemini 3相比前代的改进（推理、理解、工具调用）

关键点：Gemini 3的强化推理意味着Agent在面对复杂任务时自主能力更强，不过度依赖强化学习或人工反馈。

Day 4 - 源码都要至生产环境

这一天讲的是开发到部署的全流程。

内容覆盖：

• 本地开发环境搭建
• Google Cloud环境准备
• 版本管理和CI/CD
• 从开发环境→测试环境→生产环境的发布流程

实战痛点解决：

• 如何管理不同环境的配置（开发/测试/生产用不同的API keys）
• 如何进行灰度发布（只给10%用户部署新版本Agent）
• 如何快速回滚（遇到bug马上切回上一个版本）

Day 5 - 打造生产级别的可观测性

Agent在生产环境中可能出现各种问题，怎样快速诊断？

这一天讲的是**Observability（可观测性）**的三大支柱：

• 日志（Logging）：记录Agent的每一步决策
• 指标（Metrics）：监控Agent的性能（响应时间、成功率等）
• 追踪（Tracing）：追踪单个请求的全链路

关键概念：

• 构造化日志：不是简单的print，而是结构化的JSON日志，便于索引和分析
• 关键指标：Agent平均决策时间、工具调用成功率、用户满意度等
• 链路追踪：当用户投诉"你的Agent慢"，你能快速定位是哪个环节慢

学习技巧：这一天可以用一个真实场景来理解，比如"电商客服Agent慢在哪里"，然后逐个排查。

🧠 第二阶段：核心技术能力（Day 6-12）

阶段目标：掌握Agent的核心能力，能够让Agent真正"干活"

Day 6 - IDE配置与ADK速查表

IDE（集成开发环境）和工具链的选择直接影响开发效率。

• IDE推荐：VS Code + 官方插件、Google Cloud IDE
• ADK常用API和最佳实践速查表
• 代码片段库和模板

学习建议：这一天主要是熟悉工具，不需要深度学习，关键是知道"我需要什么功能，在哪里找"。

Day 7 - 代码执行（Code Execution）

这是让Agent真正与世界互动的关键能力。

内容包括：

• 在Agent的上下文中安全地执行Python代码
• 代码沙箱（sandbox）的工作原理
• 如何处理代码执行的副作用和错误

实战场景：

# Agent执行代码进行数据分析 import pandas as pd data = pd.read_csv('sales_data.csv') result = data.groupby('region').sum() # Agent随后可以引用这个result进行决策

需要警惕：代码执行本身就是一个安全风险（恶意代码）。了解沙箱的限制很重要。

Day 8 - 上下文管理（Context Management）

这是决定Agent能否处理长对话和复杂任务的关键。

• Token的有限性：Gemini 3虽然上下文窗口大，但也是有限的
• 如何高效地选择和保留关键信息
• 多轮对话中的上下文压缩技巧
• 什么信息保留，什么信息丢弃的决策

常见问题：

• Q：为什么我的Agent越聊越迟钝？
• A：很可能是上下文膨胀了，无效的历史对话占据了空间。

实战技巧：

• 使用"总结"机制：每5轮对话自动总结一次
• 优先级排序：重要信息放在前面（更容易被模型关注）
• 分批处理：对于非常长的任务，考虑分成多个子Agent

Day 9 - 时间旅行与检查点机制

这一天讲的是Agent执行过程中的暂停、恢复、重放。

• 检查点（checkpoint）：在关键决策点保存Agent状态
• 时间旅行（time-travel）：回到之前的某个状态并重试
• 重放（replay）：重新执行历史动作用于调试或审计

为什么这很重要：

• 当Agent执行失败时，可以回到最后一个稳定点重试
• 调试时可以重放导致bug的一系列操作
• 审计时可以重现用户的交互过程

Day 10 - 上下文存储与压缩

更深入的上下文优化策略。

• 外部存储（数据库、向量库）与内存中存储的权衡
• 如何压缩长序列信息（embedding、摘要）
• 何时应该"遗忘"信息

实战场景：

• 一个与企业知识库交互的Agent，知识库里有1000份文档
• 不可能每次都把所有文档放在context里
• 解决方案：用向量搜索找到相关文档，只放最相关的5份

Day 11 - 托管MCP连接Google服务

MCP（Model Context Protocol）是一个标准化的工具调用协议。

• 什么是MCP
• 如何通过MCP调用Google的各种服务（Sheets、Drive、BigQuery等）
• 权限管理和认证

价值：MCP让Agent可以安全、标准化地调用外部服务，而不是每次都写custom code。

Day 12 - 双向流式传输（Bi-directional Streaming）

处理实时、高并发的Agent交互。

• 传统的请求-响应模式的局限
• 流式响应：Agent一步步给出答案，而不是等待全部完成再返回
• 流式输入：用户的输入可以被逐步处理

实战应用：

• 实时对话Agent：用户看到Agent一边思考一边输出
• 长时间任务监控：Agent执行过程中实时推送进度
• 多轮交互优化：减少用户等待时间

🤝 第三阶段：协作与通信机制（Day 13-20）

阶段目标：从单Agent升级到Agent网络，实现多Agent协作

Day 13 - Interactions API

这是多Agent通信的基础。

• Agent之间如何互相调用
• 交互（Interaction）的定义和结构
• 请求-响应模式的标准化

核心概念：

Agent A → (发送请求) → Agent B → (返回结果) → Agent A

这看似简单，但要考虑：

• 超时处理：如果Agent B响应很慢怎么办？
• 错误处理：如果Agent B失败了怎么办？
• 链路追踪：请求跨越多个Agent，怎样追踪全链路？

Day 14 - Agent 2 Agent（A2A）协议

这是Interactions API的更完整规范——Agent之间通信的统一语言。

• A2A协议定义
• 消息格式和序列化
• 版本兼容性（如何向后兼容）

为什么需要标准协议：

• 不同团队开发的Agent可以互相协作
• 替换某个Agent时，其他Agent不需要改代码
• 便于审计和监管

现实比喻：就像HTTP是web services的标准协议一样，A2A是Agent networks的标准。

Day 15 - A2UI：Agent到用户界面

这一天讲Agent如何与用户界面集成。

• Agent的输出如何渲染成UI
• 用户交互如何被转化为Agent的输入
• 反馈循环（用户可以指正Agent）

实战例子：

• 一个Agent给出"推荐这5款产品"，UI显示为卡片列表
• 用户点"不喜欢"，这个信号被发回给Agent进行调整

Day 16 - LangGraph与A2A集成

LangGraph是构建Agent工作流的图形化工具。

• 节点（Node）：代表一个处理步骤
• 边（Edge）：表示数据流向
• 条件分支：根据条件决定下一步

可视化例子：

[用户输入] → [分类任务] → {如果是查询？} ↓ ↓ [搜索] [分析] ↓ ↓ [整合结果] → [输出]

学习技巧：这一天最好结合NotebookLM使用，让AI帮你生成初始工作流图，然后自己迭代优化。

Day 17 - Gemini Flash新特性

Gemini Flash是轻量级的模型版本，特点是快且便宜。

• 什么时候用Flash而不是完整的Gemini？
• 模型选择的决策树（成本 vs 质量）
• 如何进行A/B测试（一部分用户用Flash，一部分用完整版）

成本优化思路：

• 简单任务（分类、提取）用Flash
• 复杂推理用完整Gemini
• 结果再次验证用Flash（低成本二次检查）

Day 18 - Cloud API Registry工具治理

这是对所有工具的集中管理和治理。

• 工具注册表：所有可用工具的清单
• 版本管理：同一个工具可能有多个版本
• 权限管理：哪个Agent可以调用哪个工具
• 调用统计：监控工具的使用情况

实战价值：

• 当要下线一个工具时，可以看哪些Agent在用它
• 快速审计："这个Agent为什么有权调用生产数据库？"
• 成本分析："哪个Agent的API调用最贵？"

Day 19 - 注册到Gemini Enterprise

这是将自己开发的Agent向企业用户开放的过程。

• Gemini Enterprise的生态系统
• 如何上架自己的Agent
• 商业化和定价（如果你想收费）
• 安全认证和合规审查

这一步面向：想要将Agent变成产品、对外提供服务的开发者。

Day 20 - A2A扩展："边车"模式

这是一个高级模式——让Agent可以通过"边车"（sidecar）扩展自己的能力。

• 边车架构：主Agent + 辅助Agent
• 职责分离：主Agent处理主要逻辑，边车Agent处理特定任务
• 动态加载：运行时可以添加新的边车

类比：就像一个主程序和多个插件的关系。

🔒 第四阶段：生产部署与治理（Day 21-25）

阶段目标：将Agent送上生产环保，确保稳定性和安全性

Day 21 - Agent竞赛与奖励体系

这一天讲的是如何通过竞争机制提升Agent质量。

• A/B测试框架
• 关键指标定义（成功率、用户满意度等）
• 如何公平地比较不同Agent的表现
• 奖励机制：表现好的Agent获得更多流量

实战例子：

• 有3个版本的客服Agent在测试
• 10%的用户流量分别给这3个版本
• 1周后根据用户满意度，把所有流量切到表现最好的版本

Day 22 - Agent安全策略

这是防止Agent被滥用的关键一天。

内容包括：

• 权限隔离：Agent只能访问它应该访问的资源
• 输入验证：防止prompt injection攻击
• 输出监控：检测Agent是否说了不该说的话
• 审计日志：记录Agent的每一个关键操作

常见安全风险：

风险1：Agent被引导泄露敏感信息 风险2：Agent被滥用调用昂贵的API（成本攻击） 风险3：Agent执行了破坏性操作（删除数据库） 风险4：Agent被用来生成有害内容

防护措施：

• 最小权限原则：Agent默认没有权限，需要显式授予
• 速率限制：限制单位时间的调用次数
• 内容过滤：对输出进行敏感词检查
• 异常检测：识别异常的使用模式

Day 23 - 持久化与Restate模式

现实中的Agent可能要执行很长时间的任务（数小时甚至数天）。

这一天讲的是：

• 如何保存Agent的执行状态
• 遇到失败时如何恢复（从上次中断的地方继续）
• Restate框架的使用
• 幂等性：重试不会导致重复操作

现实场景：

• 一个Agent每天自动生成报告，需要4小时
• 中途出错了，能否从错误点继续而不是重新开始？
• 答案：是的，使用Restate可以做到

技术原理：

正常执行：步骤1 → 步骤2 → 步骤3 → 完成 中途失败：步骤1 → 步骤2 → 错误 ✗ 恢复执行：步骤1 → 步骤2 → 步骤3 → 完成 ✓ （步骤1和2不会重复执行）

Day 24 - A2A化任何东西

这是一个架构设计思想：让任何东西都可以成为Agent网络中的一部分。

• 遗留系统如何接入Agent网络
• RESTful API如何变成"虚拟Agent"
• 数据库查询如何包装成Agent服务
• 人工工作流如何与Agent协作

价值：组织中的各种系统、工具、人都可以作为Agent网络的节点，形成统一的生态。

Day 25 - 多模态Agent

Agent不仅能处理文本，还能处理：

• 图像识别和生成
• 语音理解和合成
• 视频分析
• 文档处理（PDF、Word等）

实战应用：

• 一个扫描发票的Agent：拍照 → OCR → 数据提取 → 记账
• 一个视频分析Agent：上传视频 → 自动生成摘要和字幕
• 一个设计Agent：文字描述 → 生成设计稿

学习顺序建议：先掌握单模态（文本），再逐步加入其他模态。

第三部分：课程核心亮点解析

亮点1：从"写提示词"到"设计系统"的升级

传统的LLM应用学习，焦点在prompt engineering。这套课程则是：

旧思路：如何写更好的prompt？ 新思路：如何设计一个可靠的Agent系统？

从Day 1-5的基础工具，到Day 21-25的生产治理，完整体现了系统化思维。

亮点2：YAML配置的民主化

很多课程都假设你会写Python代码。这套课程从Day 2就开始用YAML配置Agent，意义在于：

• 降低入门门槛（即使不会代码也能定义Agent）
• 提高可观测性（配置即文档，容易审查）
• 便于协作（产品、运维、工程师看同一份配置）

亮点3：多Agent协作的系统化方案

从Day 13到Day 24，几乎一半的课程都在讲多Agent系统：

• Interactions API（通信协议）
• A2A协议（标准化）
• LangGraph（工作流）
• 边车模式（扩展）

这反映了一个重要的趋势：Agent应用的未来是网络，不是单个Agent。

亮点4：生产治理的完整覆盖

Day 21-25着重讲生产部署：

• 可观测性（能看到发生了什么）
• 安全策略（防止滥用）
• 容错机制（故障不中断服务）
• 持久化（长流程支持）

这不是"事后补丁"，而是从设计初期就考虑的系统要素。

亮点5：Gemini 3的深度融合

课程不仅仅介绍Gemini 3，更重要的是展示了如何选择合适的模型（Day 3、17）：

• Gemini完整版：用于复杂推理
• Gemini Flash：用于简单、快速的任务
• 成本 vs 质量的权衡

这种务实的工程思维往往被忽视，但在真实项目中极其关键。

第四部分：学习路径与策略

推荐学习流程

🎯 快速入门路线（5天，适合有LLM基础的人）

Day 1 → Day 2 → Day 7 → Day 13 → Day 14 → 结合Day 22理解安全

最小化学习路径，快速掌握核心概念。

时间投入：每天1-2小时，Day 1、13、22重点深入，其他走一遍即可。

📚 系统掌握路线（15天，推荐）

Day 1-5 → Day 7, 8, 10 → Day 13-16 → Day 21-23 → Day 25 （跳过Day 6, 9, 11, 12, 17-20，这些是工具/高级主题，按需深入）

理由：

• Day 1-5建立基础
• Day 7, 8, 10是核心能力
• Day 13-16掌握多Agent
• Day 21-23确保生产就绪
• Day 25了解前沿

时间投入：每天2-3小时

🔬 完整深度学习（25天，研究/产品负责人推荐）

从Day 1到Day 25，逐个击破。每个主题都有practical exercise。

学习技巧

技巧1：从Day 2开始就动手写代码

不要光看视频讲解，每一天都要有实战产出。

Day 2的作业： 用YAML写一个简单的Agent，比如"天气查询Agent" 配置它的name、description、能调用的工具、instructions Day 7的作业： 让这个Agent执行Python代码进行数据处理

技巧2：建立"学习项目"而不是"学习笔记"

不要只记笔记，搭建一个真实的项目来应用所学。

示例项目："公司内部知识库Agent"

• Day 1-5：设定需求，用YAML定义Agent
• Day 7-8：让Agent能搜索知识库、管理上下文
• Day 13-16：让多个Agent协作（查询Agent + 总结Agent + 反馈Agent）
• Day 21-22：加入权限管理、审计日志
• Day 23-25：支持长流程，处理多模态文档

这样学下来，你就有了一个可以部署的真实产品！

技巧3：利用NotebookLM加速学习

Google自己的NotebookLM可以：

• 快速总结文档内容
• 根据学习资料生成思维导图
• 自动生成学习问题帮助你检验理解

用法：

1. 把Day X的官方文档传给NotebookLM
2. 让它生成"本日核心概念"
3. 让它生成3个应用场景题目
4. 你来解答这些题目

技巧4：分组学习 + 讨论

如果和团队一起学：

• 每人负责1-2天的深度学习
• 周五小组分享，互相讲解
• 共同完成那个"知识库Agent"项目

这样学习效率能提升50%，因为教别人是最好的学习方式。

技巧5：跳过"枯燥的基础"，从有趣的地方开始

如果你对Day 6（IDE配置）这类基础工具没兴趣：

• 允许自己跳过
• 后续真正需要时再查文档即可
• 优先学有趣的、能看到产出的部分（Day 2, 7, 13, 14）

学习动力最重要。

第五部分：应该怎么学

根据你的背景选择路线

👨‍💻 如果你是后端工程师

你有系统设计的基础，应该关注：

• Day 2, 7, 8（开发基础）
• Day 11, 13, 14, 16（系统集成）
• Day 21, 22, 23（架构设计）

跳过：Day 6（IDE基础）

🎨 如果你是产品/运营想入门AI

你不需要全部掌握代码细节，重点是：

• Day 1（理解Agent）
• Day 2（理解配置思想）
• Day 13, 14（多Agent的可能性）
• Day 21, 22（理解限制和风险）

目标：能够和工程师有效沟通

🤖 如果你是AI/ML研究背景

你可能对模型和算法感兴趣，建议：

• Day 3（Gemini 3的特性）
• Day 8, 10（上下文管理的优化）
• Day 17（多模型选择）
• Day 24, 25（前沿应用）

补充学习：Day 2, 7, 21（了解工程现实）

🆕 如果你是完全新手

就按这个顺序：

• Day 1：理论基础
• Day 2：第一个实战
• Day 7：让它做点事
• 停顿一周，做Day 2-7的综合练习
• Day 13：多Agent的概念
• Day 21：生产的现实性
• 最后再补充其他Day的内容

学习时间规划

建议：前3周完成快速入门→系统掌握，然后根据实际项目需求深入相关部分。

常见的学习误区

❌误区1：按顺序把25天全部学完，样样精通

✅正确做法：先学核心（Day 1-5, 13-14, 21-22），按需深入其他

理由：课程设计是递进式，不是所有Day都等权重。Day 6是IDE基础、Day 11是特定工具、Day 19是商业化，这些是"按需学"，不是"必学"。

❌误区2：只看视频讲解，不动手实战

✅正确做法：每看完一天的内容，就立刻写代码

例如看完Day 2，立刻用YAML写个Agent配置文件，跑起来，看到效果。这个"反馈循环"是学习最快的方式。

❌误区3：完全依赖中文翻译资源

✅正确做法：官方英文文档 + 翻译资源结合

原因：AI领域发展快，官方英文文档总是最新的。遇到疑问，查英文文档是最可靠的。

❌误区4：学完课程就觉得"懂了"

✅正确做法：学完后立刻做一个真实项目

最好是用到你工作中的实际问题。这样才能真正内化知识。

第六部分：实战项目建议

项目案例1：企业知识库智能助手（初级）

难度：⭐⭐（适合Day 1-8完成）

目标：

• 用户可以问企业知识库的问题
• Agent自动搜索、整理、回答

核心技能应用：

• Day 2：定义Agent配置
• Day 7：执行搜索代码
• Day 8：管理对话历史
• Day 5：监控成功率

时间：2周

项目案例2：多部门协作的报告生成系统（中级）

难度：⭐⭐⭐（适合Day 1-16完成）

目标：

• 收到"生成Q4销售报告"的请求
• 销售Agent搜集销售数据
• 财务Agent搜集成本数据
• 分析Agent综合生成报告
• 汇总Agent格式化输出给用户

核心技能应用：

• Day 2-8：定义各个Agent
• Day 13-14：A2A协议实现Agent间通信
• Day 16：LangGraph设计工作流
• Day 8, 10：上下文管理（汇聚多个数据源）

时间：3-4周

项目案例3：生产级Agent应用（高级）

难度：⭐⭐⭐⭐⭐（全25天内容应用）

目标：

• 一个对外提供服务的Agent系统
• 企业用户可以调用
• 需要完整的安全、监控、治理

核心技能应用：

• Day 1-16：Agent设计和协作
• Day 18：API注册表管理
• Day 21-23：A/B测试、安全策略、容错机制
• Day 25：支持多模态输入（文本+图片+文件）

时间：6-8周

第七部分：学习资源推荐

第八部分：学习检验清单

学完每一阶段，用这个清单自测是否真正掌握了：

第一阶段检验（Day 1-5）

• 我能用一句话解释什么是Agent（不是LLM调用工具，而是...）
• 我能写一个简单的Agent YAML配置
• 我知道为什么YAML比写代码更好（至少2个理由）
• 我能区分开发环境、测试环境、生产环境的配置差异
• 我知道如何监控一个Agent的性能（至少2个关键指标）

第二阶段检验（Day 6-12）

• 我知道什么时候用代码执行，什么时候用工具调用
• 我能设计一个上下文管理策略（什么信息保留，什么丢弃）
• 我能解释流式传输为什么提升了用户体验
• 我知道如何选择Gemini完整版 vs Flash（成本考量）
• 我做过至少一个包含多轮对话的Agent应用

第三阶段检验（Day 13-20）

• 我能设计一个简单的多Agent系统架构图
• 我知道A2A协议解决的核心问题是什么
• 我用LangGraph绘制过一个工作流
• 我理解"边车"模式何时有用
• 我能解释Agent到用户界面的反馈循环

第四阶段检验（Day 21-25）

• 我知道如何进行Agent的A/B测试
• 我能列举5个Agent的常见安全风险和应对方法
• 我理解什么是幂等性以及为什么重要
• 我知道如何处理一个需要4小时的长流程Agent任务
• 我做过至少一个多模态（文本+图片）的Agent应用

如果以上70%的项目都打勾了，说明你已经掌握这个阶段的核心内容！

总结：你应该从这门课程中获得的

1. 系统化思维：不再是零散的LLM应用技巧，而是完整的Agent工程系统
2. 从单Agent到网络：理解多Agent协作的设计模式、通信协议、治理机制
3. 生产就绪的能力：不仅能写代码，更能设计可靠、安全、可观测的系统
4. 工程最佳实践：学到Google工程师的真实做法——权衡、取舍、实用主义
5. 未来方向的认知：Agent不是一时风尚，而是AI应用的下一个范式

开始你的学习之旅

现在就打开 https://adventofagents.com/，根据你的背景选择合适的学习路线，从Day 1或Day 2开始。

官方资源：

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今年的目标：掌握Agent开发，2026年做出真正的AI产品。

加油！🚀