Google verwendet KI-Technologie, um Inhalte in Ihre bevorzugte Sprache zu übersetzen. KI-Übersetzungen können Fehler enthalten.

Automatische Registrierung für Agenten verwenden

Mit der Agent Registry können Sie die automatische Registrierung für KI-Agenten in unterstützten Google Cloud -Laufzeiten konfigurieren, damit Entwickler und Orchestrator-Agenten sie finden können, ohne manuell Registry-Ressourcen erstellen zu müssen. Je nach Laufzeit erfolgt die Registrierung standardmäßig oder über einen Bereitstellungsschritt, für den Sie sich entscheiden müssen. Die indexierten Metadaten hängen vom Implementierungsprotokoll ab.

Bei der automatischen Registrierung werden nur unterstützte Ressourcen erkannt, die im Governance-Projekt bereitgestellt wurden, in dem die Agent Registry aktiviert ist. Informationen zum Registrieren von Remote-Agents, die in anderenGoogle Cloud -Projekten bereitgestellt wurden, finden Sie unter Agent aus einem anderen Projekt registrieren. Informationen zu Remote-Agenten, die extern oder auf nicht unterstützten Laufzeiten gehostet werden, finden Sie unter Manuelle Registrierung für Agenten verwenden.

Automatisch indexierte Metadaten

Die Metadaten und Funktionen, die während der automatischen Registrierung für einen Agenten indexiert werden, hängen davon ab, ob der Agent das Agent2Agent-Protokoll (A2A) implementiert:

Agenten, die das A2A-Protokoll implementieren: Die Agent Registry fragt die /.well-known/agent-card.json Agentenkarte des Agenten ab, um die beworbenen A2A-Fähigkeiten und Funktionen automatisch in die Agent Registry zu extrahieren.
Agenten, die das A2A-Protokoll nicht implementieren: Die Agent Registry registriert den Agenten, kann aber keine Metadaten wie die Endpunkt-URL, unter der der Agent gehostet wird, die Agentenidentität und A2A-Skills automatisch erfassen. Das sind Agents, die beispielsweise Standard-REST- oder gRPC-Endpunkte bereitstellen. Wenn Sie Funktionen mit Nicht-A2A-Agenten verknüpfen möchten, verwenden Sie die manuelle Registrierung oder registrieren Sie Skills.

Hinweis

Agent Registry einrichten
Rufen Sie die Projekt-ID für das Governance-Projekt ab, in dem die Agent Registry aktiviert ist.
Wenn Sie die Google Cloud CLI-Befehle in diesem Dokument verwenden möchten, richten Sie Ihre gcloud CLI-Umgebung ein.

KI-Agenten aus Agent Runtime registrieren

Wenn Sie Agenten mit Agent Runtime on Gemini Enterprise Agent Platform entwickeln und bereitstellen, erfolgt die Registrierung in der Agent Registry automatisch.

Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie Sie einen Agenten, der das A2A-Protokoll implementiert, in Agent Runtime bereitstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Agent bereitstellen.

# Create and deploy the agent
# This action automatically registers the agent in Agent Registry
remote_agent = client.agent_engines.create(
    agent=my_a2a_agent, # Your defined A2A object
    config={
        "display_name": "my-support-agent",
        "description": "An agent that handles support tickets.",
        "requirements": ["google-cloud-aiplatform[agent_engines,langchain]"],
    },
)

Wenn Sie Ihren Agenten in Agent Runtime aktualisieren oder löschen, synchronisiert Agent Registry diese Änderungen automatisch.

Integrierte Google-Agenten registrieren

Integrierte Google-Agenten wie Google Workspace- und Gemini Enterprise-Agenten werden automatisch in der Agent Registry registriert. Sie müssen keine Konfigurations- oder Bereitstellungsschritte ausführen. Diese KI-Agenten werden aufgenommen und sind in Ihrer Registry auffindbar.

KI-Agenten aus GKE registrieren

Wenn Sie in der Google Kubernetes Engine (GKE) bereitgestellte Agenten registrieren möchten, fügen Sie Ihrem Bereitstellungsmanifest die erforderlichen Kubernetes-Labels und Annotationen hinzu. Das folgende Beispiel zeigt ein GKE-Manifest, in dem ein Kubernetes-Deployment und ein Kubernetes-Service definiert sind, die für die automatische Registrierung konfiguriert sind:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-agent
  labels:
    # GKE takes this label and registers the agent to Agent Registry
    registry.gke.io/functional-type: "AGENT"
  annotations:
    # A2A protocol metadata annotation for automated Agent Card discovery
    a2a-protocol.org/agent-card: |
      card:
        endpoint: /.well-known/agent-card.json
        protocol: HTTP
        port: 8080
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: my-agent
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-agent
      annotations:
        # Agent Identity annotation for identity and access management
        iam.gke.io/spiffe-identity-type: agent-identity
    spec:
      containers:
      - name: server
        image: gcr.io/PROJECT_ID/my-agent:1.0.0
        ports:
        - containerPort: 8080
        env:
        - name: PORT
          value: "8080"
---
# Kubernetes Service for in-cluster network routing to the agent pod
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-agent-service
  labels:
    app: my-agent
spec:
  type: ClusterIP
  ports:
  - port: 8080
    targetPort: 8080
    protocol: TCP
    name: http
  selector:
    app: my-agent

Ersetzen Sie dabei PROJECT_ID durch die ID Ihres Projekts in Google Cloud .

So konfigurieren Sie das Deployment-Manifest und wenden es an:

Fügen Sie in metadata.labels des Deployment-Manifests das Label registry.gke.io/functional-type: "AGENT" hinzu. Dieses Label kennzeichnet das Deployment als KI-Agenten-Arbeitslast. Dadurch wird der Laufzeit-Controller des GKE-Cluster angewiesen, die Arbeitslast zu prüfen und den Agenten in der Agent Registry zu registrieren.

Hinweis: GKE unterstützt auch die Annotation apphub.cloud.google.com/functional-type: "AGENT" für die Abwärtskompatibilität. Verwenden Sie jedoch das Label registry.gke.io/functional-type: "AGENT" für Ihre GKE-Bereitstellungen.
Aktivieren Sie in metadata.annotations des Deployment-Manifests die automatische Erkennung der A2A-Fähigkeiten des Agents, indem Sie die Annotation a2a-protocol.org/agent-card angeben. Der GKE-Ingestion-Controller verwendet diese Annotation, um die A2A-Agentenkarte abzufragen.
Aktivieren Sie in spec.template.metadata.annotations der Pod-Vorlage die authentifizierte Kommunikation, indem Sie die Agentenidentität mit der Annotation iam.gke.io/spiffe-identity-type: agent-identity konfigurieren.
Wenden Sie das Deployment-Manifest auf Ihren Cluster an. Weitere Informationen finden Sie unter KI-Agenten bereitstellen und orchestrieren.

Wenn Sie das Deployment anwenden, prüft der GKE-Cluster-Laufzeit-Controller automatisch den Arbeitslastcontainer und fragt den in der Annotation deklarierten Agent Card-Endpunkt ab. Anschließend werden die Metadaten und A2A-Fähigkeiten des KI-Agenten direkt mit einer schreibgeschützten Agent-Erkennungsressource in der Agent Registry synchronisiert.

KI-Agenten aus Cloud Run registrieren

Sie können Agenten automatisch registrieren, wenn Sie sie als Cloud Run-Dienste oder -Jobs bereitstellen. Geben Sie dazu die Flags --functional-type=agent und --identity-type=agent-identity an. Das Flag --functional-type=agent kennzeichnet den Cloud Run-Dienst oder ‑Job als KI-Agenten und nicht als standardmäßige containerisierte Arbeitslast. Dadurch wird Cloud Run angewiesen, den Agenten in der Agent Registry zu registrieren. Während der Registrierung fügt Cloud Run den Namen des Agents und den Typ AGENT automatisch der Registry hinzu.

Für Arbeitslasten, die mit --functional-type=agent konfiguriert sind, muss das Flag --identity-type=agent-identity angegeben werden. Die Bereitstellung mit einem anderen Identitätstyp führt zu einem Fehler.

Informationen zum Konfigurieren der automatischen Registrierung für einen neuen oder vorhandenen Cloud Run-Dienst oder -Job finden Sie unter Gemini Enterprise Agent Platform-Funktionen für Cloud Run konfigurieren. Informationen zum Vorbereiten, Containerisieren und Bereitstellen eines A2A-konformen Agenten in Cloud Run finden Sie unter A2A-Agenten in Cloud Run bereitstellen.

Registrierung bestätigen

Sie können prüfen, ob die Agent Registry Ihre Agenten erfolgreich registriert hat, indem Sie sie auflisten:

Console

Rufen Sie in der Google Cloud Console die Agent Registry auf:

Zur Agent Registry
Wählen Sie in der Projektauswahl das Google Cloud -Projekt aus, in dem Sie die Agent Registry eingerichtet haben.
Wählen Sie den Tab KI-Agenten aus.

Auf der Seite wird eine Liste aller registrierten KI-Agenten mit Details wie Name, ID, Beschreibung, Laufzeit und Standort angezeigt.
Filtern Sie die Liste nach dem Standort des Agents oder seiner Laufzeitressource:
- Wenn Sie nach Standort filtern möchten, klicken Sie auf das Menü Standort, wählen Sie die Standorte aus, nach denen Sie filtern möchten, und klicken Sie auf Übernehmen.
- Wenn Sie nach Laufzeit filtern möchten, klicken Sie auf das Menü Laufzeit, wählen Sie die gewünschten Laufzeiten aus und klicken Sie auf Übernehmen.
Auf der Seite wird eine gefilterte Liste der registrierten Agents für die ausgewählten Bedingungen angezeigt.

gcloud

Sie können die Liste nach den Metadaten des Agenten filtern. Achten Sie darauf, dass Sie die gcloud CLI-Umgebung für die Agent Registry eingerichtet haben, und führen Sie dann den Befehl gcloud agent-registry agents list aus:

gcloud agent-registry agents list \
    --project=PROJECT_ID \
    --location=REGION \
    --filter="FILTER_EXPRESSION"

Ersetzen Sie Folgendes:

PROJECT_ID: Projekt-ID.
REGION: die Registry-Region.
FILTER_EXPRESSION: der Filterausdruck für die Agenten, die Sie filtern möchten. Wenn Sie beispielsweise nach dem Anzeigenamen filtern möchten, können Sie displayName='DISPLAY_NAME' verwenden. Wenn Sie nach der global eindeutigen Agent-ID (URN) filtern möchten, können Sie agentId='urn:agent:AGENT_URN' verwenden.

Integrierte Google-Agenten verwenden ein Agent-ID-Format (URN), das davon abhängt, wo der Agent bereitgestellt wird. Sie können beispielsweise integrierte Google Workspace-Agents finden, indem Sie Ihre Liste nach dem Publisher googleapis.com filtern. Verwenden Sie dazu --filter="agentId:'urn:agent:googleapis.com:*'".

Terraform

Verweisen Sie in anderen Terraform-Konfigurationen mit der Datenquelle google_agent_registry_agent auf Ihren registrierten Agent:

data "google_agent_registry_agent" "my_agent" {
  location = "REGION"
  filter = "displayName=\"DISPLAY_NAME\""
}

output "agent_urn" {
  value = data.google_agent_registry_agent.my_agent.urn
}