据@AndrewYNg称，全新短课《使用谷歌ADK构建实时语音代理》将教授如何构建能链式执行任务、生成多说话人播客的语音助手，并覆盖上下文维护、风控护栏、推理以及低延迟音频流等要点；该课程由谷歌的@lavinigam与@sitalakshmi_s授课，现已在deeplearning.ai上线。来源：@AndrewYNg；deeplearning.ai课程页面。 ADK提供模块化组件以降低构建与调试门槛，并内置用于追踪代理推理过程的网页界面，显示实时代理工具链在走向成熟；交易层面可跟踪课程上线期的开发者采用度与公开演示中的代理型工作流热度，作为AI叙事的加密市场情绪观察点。来源：@AndrewYNg；deeplearning.ai课程页面。

据安德鲁吴所述，DeepLearning.AI 发布了与 Box 合作、由 Box 首席技术官 Ben 授课的短课，教授如何用模型上下文协议 MCP 构建 LLM 应用。消息来源：Andrew Ng 在 X — 2025年9月17日 — deeplearning.ai/short-courses/build-ai-apps-with-mcp-server-working-with-box-files。 课程展示如何通过 Box MCP 服务器处理存储在 Box 文件夹中的文档，让 LLM 直接使用文件工具而无需编写自定义集成代码。消息来源：Andrew Ng 在 X — 2025年9月17日。 课程内容涵盖使用谷歌 ADK 设计多智能体系统，并通过 A2A 协议在编排器下协调各个智能体的工作流。消息来源：Andrew Ng 在 X — 2025年9月17日。 学习路径从本地文件处理应用起步，重构为对接 Box MCP 服务器，并迭代为多智能体工作流，为企业文件操作的智能体化落地提供了具体范式。消息来源：Andrew Ng 在 X — 2025年9月17日。 对交易者而言，这一动向凸显了基于 MCP 与 Box 的标准化智能体工具链与企业真实数据的结合，为评估企业级 AI 集成主题及其在加密市场的AI智能体叙事提供了实证参考。消息来源：Andrew Ng 在 X — 2025年9月17日。