Develop AI Agents with Google ADK | MCP | A2A - Masterclass

Phát triển AI Agent với Google ADK | MCP | A2A - Lớp học Chuyên sâu

Tất cả mã nguồn đều được cung cấp - Khóa học thực hành dựa trên Google Agent Development Kit (ADK). Hệ thống Multi Agent, Agentic AI, A2A

4.5

(40 đánh giá)

554 học viên

Giảng viên

K8s Point - Training House for GCP, AI & Kubernetes

Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao

50.000đ 399.000đ -87%

✓ Xem giỏ hàng và thanh toán

Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh

14.0 giờ video

164 bài giảng

Truy cập vĩnh viễn

Học trên mọi thiết bị

Cập nhật: 31/05/2026

#Google Adk #Machine Learning #Python #Software Development

Bạn sẽ học được gì

Xây dựng AI Agent của bạn một cách dễ dàng với Google Agent Development Kit (ADK)

Bao gồm một bản Demo Agent thực tế sử dụng ADK, Copilotkit & AG-UI - kèm giải thích chi tiết và mã nguồn

95% khóa học là thực hành - Học qua các ví dụ

Khóa học thân thiện với người mới bắt đầu - Không yêu cầu kiến thức nền tảng về AI Agent

Tất cả mã nguồn đều được cung cấp - Tải mã nguồn và thực hành cùng chúng tôi

Phát triển Hệ thống Multi Agent của bạn với MCP, A2A

Workflow Agents - Agent tuần tự, song song và lặp

Sử dụng Công cụ Tích hợp sẵn & Bên thứ ba với Agent - Công cụ CrewAI và Langchain

Giao tiếp Agent2Agent với A2A - Học cách tích hợp A2A với ADK

Hiểu toàn diện về MCP và sử dụng MCP với ADK AI Agent

Quản lý Phiên và Bộ nhớ trong Agent

Callback với Agent

Xác thực với Gemini API Key, Vertex AI hoặc OpenAI / Anthropic

Triển khai Agent của bạn trên Vertex AI Agent Engine, Cloud Run & GKE

MCP Database ToolBox (Gen AI Toolbox for Databases)

Yêu cầu

Kiến thức Python cơ bản

Mong muốn trở thành Chuyên gia AI Agent

Đối tượng phù hợp

Bất kỳ ai muốn trở thành Nhà phát triển AI Agent

Tất cả những ai đang hoạt động trong lĩnh vực AI

Nội dung khóa học

20 phần • 164 bài giảng

1 Giới thiệu Khóa học

2 Cấu trúc Khóa học

3 Giới thiệu về AI Agent

4 Giới thiệu về Google ADK

5 Liên kết Tài liệu và Ví dụ

1 Tải xuống các Chương trình đã sử dụng

2 Cài đặt Thư viện ADK & Hiểu Cấu trúc Thư mục

3 Tạo Gemini API Key cho Agent

4 Thiết lập Vertex AI làm Backend cho Agent

5 Hiểu về Định nghĩa Agent

6 Chạy Agent của bạn với Dòng lệnh - adk web

7 Chạy Agent của bạn với Dòng lệnh - adk run

8 Chạy Agent của bạn với Dòng lệnh - adk api_server

9 Xem lại Giao diện Web ADK

10 Chạy Agent từ Máy tính để bàn/Laptop của Bạn - API Key làm Backend

11 Chạy Agent từ Máy tính để bàn/Laptop của Bạn - Vertex AI làm Backend

12 Sử dụng Service Account để Xác thực Agent (LLM)

13 Mô hình không phải của Google với ADK (Ví dụ - Claude hoặc OpenAI)

14 Thay đổi Menu cho Agent Mới Sử dụng Console

15 Agent Designer - Tùy chọn Giao diện

1 Tải xuống Artifacts

2 Các Tùy chọn Triển khai Agent

3 Thay đổi Menu trong GCP Console

4 Triển khai ADK Agent trong Vertex AI Agent Engine

5 Kiểm tra Agent với Dòng lệnh curl

6 Kiểm tra Agent từ Chương trình Python

1 Giới thiệu về Gói Khởi động Agent

2 Tạo Agent Đầu tiên của Bạn với Gói Khởi động Agent

3 Kiểm tra Agent Cục bộ của Bạn

4 Triển khai Agent của Bạn lên Agent Engine

5 Demo về Agent Âm thanh & Video Trực tiếp - Tạo và Kiểm tra Cục bộ

6 Demo về Agent Âm thanh & Video Trực tiếp - Triển khai lên Cloud Run

7 Triển khai từ Agent Garden

1 Tải xuống Chương trình Agent tại đây

2 Giới thiệu về Công cụ và Loại Công cụ

3 Sử dụng Công cụ Đầu tiên - google_search

4 Sử dụng Công cụ Big Query - Phần 1

5 Sử dụng Công cụ Big Query - Phần 2

6 Công cụ Tùy chỉnh - Sử dụng Hàm Python làm Công cụ

7 Sử dụng Công cụ Langchain trong ADK

8 Sử dụng Công cụ CrewAI trong ADK

1 Tải xuống Chương trình tại đây

2 Giới thiệu về Hệ thống Multi Agent

3 Phát triển Hệ thống Multi Agent Đầu tiên của Bạn - Phần 1

4 Phát triển Hệ thống Multi Agent Đầu tiên của Bạn - Phần 2

5 Xây dựng lại Hệ thống Multi Agent với Tính Mô-đun Phù hợp

6 Vấn đề về Kiểm soát/Quản trị trong Hệ thống Multi Agent

7 Khắc phục Vấn đề Kiểm soát bằng Prompt

8 Agent dạng Công cụ

1 Tải xuống chương trình tại đây

2 Workflow Agent - Giới thiệu

3 Sequential Agent - Giới thiệu

4 Sequential Agent - Triển khai Agent của Bạn

5 Sequential Agent - Demo Web

6 Sequential Agent - Sử dụng output_key

7 Parallel Agent - Giới thiệu

8 Parallel Agent - Triển khai Agent của Bạn

9 Parallel Agent - Demo Web

10 Loop Agent - Giới thiệu

11 Loop Agent - Triển khai Agent của Bạn

12 Loop Agent - Demo Web

1 Tải xuống Chương trình đã sử dụng trong Phần này

2 Cấu trúc Dữ liệu cho AI Agent - Giới thiệu

3 Hiểu và Demo input_schema

4 Hiểu và Demo output_schema

1 Tải xuống Chương trình đã sử dụng trong Phần này

2 Hiểu về Cấu hình cho LLM

3 Thiết lập Cấu hình cho AI Agent

1 Giới thiệu về Gắn kết AI Agent - Các Tùy chọn Có sẵn

2 Tạo Vertex AI Search Datastore

3 Đính kèm Datastore và Chạy AI Agent của Bạn với Vertex AI Search

1 Tải xuống Ví dụ tại đây

2 Giới thiệu về Runtime và Runner Class

3 Chạy Agent của Bạn với Runner Class

4 Session, State & Memory - Giới thiệu

5 Triển khai Session Service

6 InMemorySessionService - Triển khai

7 DatabaseSessionService - Giới thiệu

8 DatabaseSessionService - Triển khai

9 VertexAISessionService - Giới thiệu

10 VertexAISessionService - Triển khai - Phần 1

11 VertexAISessionService - Triển khai - Phần 2

12 Giới thiệu về Memory - Các Loại Memory Service

13 InMemoryMemoryService - Triển khai

14 VertexAiMemoryBankService - Triển khai - Phần 1

15 VertexAiMemoryBankService - Triển khai - Phần 2

16 VertexAiMemoryBankService - Triển khai - Phần 3 (với adk web)

1 Giới thiệu về Artifacts

2 Triển khai Artifact Service - Ví dụ 1

3 Triển khai Artifact Service - Ví dụ 2

4 Triển khai GCSartifactservice - Persistent Artifacts

5 Sử dụng Artifacts với Triển khai Runner

1 Tải xuống Chương trình đã sử dụng trong Phần này

2 Hiểu về Callback & các điểm Callback

3 Hiểu về Kiểu Trả về của Callback

4 Triển khai Callback với Ví dụ Thực tế

1 Các lệnh được sử dụng trong Phần này

2 Triển khai lên Cloud Run - Giới thiệu

3 Triển khai Sử dụng lệnh adk deploy

4 Triển khai Sử dụng lệnh adk deploy - Kiểm tra Agent của Bạn

5 Điều gì Xảy ra Bên dưới

6 Sử dụng UI Dev Tool với Cloud Run

7 Sử dụng UI Dev Tool với Cloud Run - Kiểm tra Agent của Bạn

1 Tải xuống Dockerfile

2 Cloud Run - Hiểu về File Docker & Artifact Repository

3 Cloud Run - Triển khai Docker Image của Bạn

4 Cloud Run - Kiểm tra Agent của Bạn

1 Tải xuống các lệnh và file triển khai tại đây

2 Tạo GKE Cluster của Bạn

3 Hiểu về Workload Identity Federation

4 Triển khai Agent của Bạn - Kubernetes Deployment & Service

5 Kiểm tra Agent của Bạn

6 Triển khai Agent của Bạn Với lệnh adk deploy gke

7 adk deploy gke - Kiểm tra Agent của Bạn

1 Tải xuống Chương trình đã sử dụng trong Phần này

2 Giới thiệu về MCP

3 Tạo MCP Server Đầu tiên của Bạn bằng FastMCP

4 Kiểm tra MCP Server của Bạn bằng Chương trình Client

5 MCP Server trên Cloud Run - Program & Docker File

6 MCP Server trên Cloud Run - Triển khai Docker Image của Bạn

7 Kiểm tra MCP Server đã Triển khai trên Cloud Run

8 Sử dụng MCP Server làm Công cụ với ADK AI Agent

1 Giới thiệu về MCP Toolbox cho Cơ sở dữ liệu

2 Ví dụ MCP Toolbox với DB Cục bộ - Phần 1

3 Ví dụ MCP Toolbox với DB Cục bộ - Phần 2

4 Ví dụ MCP Toolbox với DB Cục bộ - Phần 3

5 Ví dụ MCP Toolbox với DB Từ xa (PostgreSQL trên Cloud SQL) - Phần 1

6 Ví dụ MCP Toolbox với DB Từ xa (PostgreSQL trên Cloud SQL) - Phần 2

7 Ví dụ MCP Toolbox với DB Từ xa (PostgreSQL trên Cloud SQL) - Phần 3

8 Các Tùy chọn Docker của MCP Toolbox & Custom Image

9 Chạy Container MCP Toolbox Docker Cục bộ

10 Triển khai Docker Image MCP Tool lên Cloud Run

11 Kết nối AI Agent của Bạn với Dịch vụ MCP Toolbox trên Cloud Run

1 Tải xuống mã nguồn tại đây

2 Giới thiệu về A2A

3 Hiểu về file Agent Card JSON

4 Hiển thị Agent của Bạn dưới dạng Remote Agent - Các Tùy chọn với ADK

5 Tùy chọn to_a2a - Cấu hình và Chạy Remote Agent

6 Tùy chọn to_a2a - Cấu hình Client Agent và Kiểm tra Remote Agent

7 Tùy chọn adk api_server --a2a - Cấu hình Remote Agent & Kiểm tra Cục bộ

8 Các Tùy chọn Triển khai cho Remote Agent

9 Triển khai dưới dạng Container - Hiểu về Cấu trúc và DockerFile

10 Triển khai dưới dạng Container - Tạo Docker File và Chạy Remote Agent Cục bộ

11 Triển khai dưới dạng Container - Kiểm tra Container Cục bộ từ Client Agent

12 Triển khai dưới dạng Container - Triển khai lên Cloud Run

13 Triển khai dưới dạng Container - Kiểm tra Remote Agent trên Cloud Run từ Client Agent

1 Tải xuống tất cả mã nguồn tại đây

2 Giới thiệu về HR Agent

3 Kiến trúc Agent

4 Tạo Cloud SQL Postgres DB

5 Tạo Bảng & Chèn Dữ liệu Mẫu

6 Triển khai MCP Server - Code và Unit Test

7 Kiểm tra MCP Server Cục bộ

8 Tạo Docker Image cho MCP Server

9 Triển khai & Kiểm tra MCP Server trên Cloud Run

10 Hiểu về ADK Agent

11 Hiển thị ADK Agent với FastAPI và ag_ui

12 Xây dựng ADK Agent dưới dạng Docker Image

13 Triển khai ADK Agent lên Cloud Run và Kiểm tra

14 Giới thiệu về CopilotKit

15 Thiết lập giao diện người dùng cơ bản với Next JS

16 Cài đặt CopilotKit UI trên máy local và kiểm thử

17 Tạo Docker Image cho giao diện CopilotKit

18 Triển khai Agent CopilotKit UI và kiểm thử từ đầu đến cuối

Giới thiệu khóa học

*** Now with a step to step guide on a REAL-WORLD Demo using ADK, MCP and Copilotkit ***

AI Agents are the Future. Be part of this technology evolution and become the next AI Agent master.

Build your AI Agents with Google Agent Development Kit (ADK). Learn everything you need to know.

A complete course on Google ADK with step by step process on how to develop and deploy your Agent in Google Cloud.

Learn from Basic to prod Level.

Environment Setup ( Google Cloud / Local Desktop - laptop)
Authenticate using Gemini Key / Vertex AI / 3rd Party ( Open AI / Anthropic)
Learn to test your agent locally with adk web, adk run and adk api_server options
Use built-in tools, custom tools, 3rd party tools
Use CrewAI and Langchain tools with ADK AI Agents
Use Agents as tool
Sub agent system
MCP basic, Deploy MCP server in Cloud Run, use MCP as tool with AI Agents
Real world demo with Copilotkit and ag_ui
Develop your Multi Agent System
Workflow agents - Sequential Agent / Parallel Agent / Loop Agent
MCP Database Toolbox. ( Gen AI Toolbox for Databases)
Agent2Agent communications with Complete A2A Examples
Deploy your agent using adk command line library
Deploy your agent into Vertex AI Agent Engine, Cloud Run , Google Kubernetes Engine (GKE)
Sessions and Memory in AI Agent
Learn to use Callback in AI Agent - Types of callback
Learn how to setup Agent config
Message management within agents with output_key , input_schema, output_schema
Complete GKE setup with Docker details