AI Agent 開發實戰｜用 ADK + MCP 框架打造企業級應用

你會用 LLM，但你做得出一個完整的 Agent 應用嗎？

很多開發者已經會用大語言模型的 API，能讓 AI 回答問題、生成文字。

但當你想往前走一步——讓 AI 自己查資料、呼叫工具、拆解任務、跟其他 Agent 協作——會發現事情沒那麼簡單：

• 想讓多個 Agent 分工合作，但不知道怎麼編排它們的執行順序和溝通方式
• 每接一個外部工具就要寫一套串接邏輯，換個模型又要重來一次
• 對話長了 AI 就開始忘記前面講的事，Token 超限更是直接斷掉
• 做出來的 demo 能跑，但離「可以交付給企業用」還差很遠

問題不是你不夠厲害，而是從「會用模型」到「開發完整 Agent 系統」之間，缺了一整套工程方法。

這堂課教你用 Google ADK + MCP，從零開發一套多 Agent 應用系統

Google ADK（Agent Development Kit）是 2025 年推出的輕量級、模組化 Agent 開發框架。這堂課以 ADK 為開發工具，搭配 MCP 協議做標準化工具串接，帶你走過多 Agent 協作、工具鏈整合、上下文記憶管理的完整開發流程。

課程不是零散的 demo 集合。所有知識點最終匯集到一個貫穿全課程的實戰專案——「IdeaFactory 產品分析專家團」：

• 輸入一個創業點子（例如「在某個地點開一家自助燒烤店」）
• 三個專家 Agent 並行分析：用戶需求、技術方案、市場數據
• 透過 MCP 串接地圖服務查詢周邊競爭、透過搜尋引擎蒐集市場資訊
• 最終生成 MVP 功能清單和完整的分析報告

這個專案從雛型開始，隨著課程推進逐步迭代——你會親手經歷一個 Agent 系統從簡單到完整的過程。

課程涵蓋的完整技術棧

這堂課最不一樣的地方

誰適合這堂課？

• AI 開發者／算法工程師
  已經會用 LLM API，想從「單一模型」升級到「多 Agent 協作系統」的完整開發能力。
• 後端／全端工程師
  熟悉 Python 和 API 開發，想拓展 AI 應用技能，把 Agent 整合進現有系統。
• 產品經理／技術負責人
  需要理解 Agent 開發的技術架構，才能規劃產品路線、跟工程團隊有效溝通。
• 想學企業級實戰的學生／AI 愛好者
  有 Python 基礎，想跳脫玩具式的 AI demo，學習可以落地的開發方式。

這堂課跟其他 Agent 課程有什麼不同？

崔皓老師在 HiSKIO 有三堂 Agent 相關課程，定位各不相同：

三堂課可以獨立學習，不需要按順序上。如果你想先建立概念再動手，可以從入門課開始；如果你已經有基礎，直接選擇你偏好的框架路線即可。兩條實作路線（ADK vs LangChain）是平行的技術選擇，取決於你偏好的生態系。

講師介紹

崔皓 AI 架構師／大模型技術講師

技術背景與專長

• 22 年以上系統架構與 AI 技術經驗
• 曾任惠普中國系統架構師，專注於生成式 AI 與分散式架構
• 51CTO 特聘講師，全網學員超過 20 萬人
• 暢銷書作者
  • 《LangChain 實戰：大模型應用開發實例》
  • 《分布式架構原理與實踐》
  • 《大模型定制開發》