你是早期新創公司的 AI 工程師。你正和工程師與資料團隊開會，討論一個新的「agentic」功能的協作與規劃。
你想爭取資料工程師支持，為你的代理啟用即時資料來源與整合，特別強調它在多代理系統中的重要性。
在協調多個 AI 代理時，為什麼即時資料共享很重要？
本練習屬於課程
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探索在正式環境中成功的 AI 代理具備哪些要素（以及為何許多代理會在途中失敗）！你將學到為代理擴充做準備的關鍵設計原則，包括穩健的基礎架構與工具、模組化設計架構，以及持續評估與回饋迴圈。
學習關鍵策略，確保你的代理在開發過程中就以可擴充性為核心。深入了解 Model Context Protocol（MCP）與 Agent-to-Agent 協定（A2A）如何透過標準化來實現可擴充性。
準備上線了，但先別急！建立一套穩健的測試框架，讓你有信心 AI 代理在正式環境中能持續表現良好。為你的情境選擇最合適的部署策略，並學習如何將即時資料來源整合進你的 agentic 系統。
當前練習
