In diesem Dokument werden die wichtigsten Begriffe und Konzepte im Zusammenhang mit der Agent Registry erläutert.
A2A-Skill
Mit Skills vergleichen:
Ein deklarativer Metadatenblock für Funktionen, der inline in der Agentenkarte (agent-card.json) eines Agenten dargestellt wird. A2A-Skills beschreiben Agent-zu-Agent-Kommunikationsschnittstellen und übergeordnete Funktionen eines A2A-kompatiblen Agenten.
Die Agent Registry unterstützt die Versionen 0.3 und 1.0 der Agent2Agent-Spezifikation (A2A).
Agent
Ein autonomer Akteur in Ihrem KI-Ökosystem, der durch seine Kennung und die spezifischen A2A-Skills oder Skills definiert wird, die er besitzt.
Agent-ID
Ein global eindeutiger, unveränderlicher Name für den Agent. Dieser logische Identifier bietet eine stabile Referenz für Nutzer, um den Agenten aufzurufen. Er bleibt unabhängig von Änderungen an der zugrunde liegenden Infrastruktur konstant.
Agenten-IDs unterscheiden sich von Agentenidentitäten. Agent-Kennungen sind logische URNs, die ausschließlich für die Bestandsverfolgung, die Identitätssuche auf verschiedenen Oberflächen und das Filtern registrierter Dienste entwickelt wurden. Im Gegensatz dazu stellen Agentenidentitäten die sichere Laufzeitidentität des Agents dar. Wenn Sie die sichere, richtlinienkonforme Kommunikation von Agenten verwalten möchten, müssen Sie stattdessen das Agent-Prinzipal verwenden. Weitere Informationen finden Sie auf der Seite IAM-Richtlinien.
Agent-Kennungen werden während der Aufnahme automatisch von der Agent Registry generiert und folgen einem Uniform Resource Name-Format (URN). Das genaue Format hängt davon ab, wo der KI-Agent bereitgestellt wird. Hier einige Beispiele:
- Agent Runtime in der Gemini Enterprise Agent Platform:
urn:agent:projects-PROJECT_NUMBER:projects:PROJECT_NUMBER:locations:REGION:aiplatform:reasoningEngines:AGENT_ID - Cloud Run-Dienste:
urn:agent:projects-PROJECT_NUMBER:projects:PROJECT_NUMBER:locations:REGION:run:services:SERVICE_NAME - Cloud Run-Jobs:
urn:agent:projects-PROJECT_NUMBER:projects:PROJECT_NUMBER:locations:REGION:run:jobs:JOB_NAME - GKE-Deployments:
urn:agent:projects-PROJECT_NUMBER:projects:PROJECT_NUMBER:locations:REGION:container:clusters:CLUSTER_NAME:k8s:namespaces:NAMESPACE:apps:deployments:DEPLOYMENT_NAME - Gemini Enterprise:
urn:agent:projects-PROJECT_NUMBER:projects:PROJECT_NUMBER:locations:global:discoveryengine:collections:default_collection:engines:ENGINE_ID:assistants:default_assistant:agents:AGENT_ID - Google Workspace:
urn:agent:googleapis.com:locations:global:workspaceagent:workspaceagent--a2a - Manuell registrierte Agents:
urn:agent:projects-PROJECT_NUMBER:projects:PROJECT_NUMBER:locations:REGION:agentregistry:services:AGENT_ID
Prinzipal des KI-Agenten
Die eindeutige IAM-Kennung (Identity and Access Management), die einem Agent zugewiesen ist, damit er Berechtigungen haben und geprüft werden kann. Sie hat die Form eines überprüfbarenGoogle Cloud Dienstkontos oder einer verwalteten Workload Identity, z. B. einer SPIFFE-ID, die an einen Agent oder Server gebunden ist.
Da diese Identität direkt an die Computeressource der Laufzeit des Agents gebunden ist, enthält der Prinzipalstring den genauen Pfad zu dieser zugrunde liegenden Ressource. IAM unterstützt drei Ebenen von Mitgliedsidentitäten für die Verwaltung des Agentenzugriffs:
- Einzelne Engine-Instanz: Gewährt Berechtigungen für eine bestimmte Agent-Bereitstellung. Eine einzelne Agent Runtime-Instanz in der Gemini Enterprise Agent Platform wird beispielsweise durch einen Prinzipal dargestellt:
principal://agents.global.org-ORGANIZATION_ID.system.id.goog/resources/aiplatform/projects/PROJECT_NUMBER/locations/REGION/reasoningEngines/REASONING_ENGINE_ID. - Projektbereich: Gewährt Berechtigungen für alle Reasoning Engines, die in einem bestimmten Projekt über eine Hauptkontogruppe ausgeführt werden:
principalSet://agents.global.org-ORGANIZATION_ID.system.id.goog/attribute.platformContainer/aiplatform/projects/PROJECT_NUMBER. - Organisationsweiter Bereich: Gewährt Berechtigungen für alle Agents in der gesamten Organisation über eine Gruppe von Hauptkonten:
principalSet://agents.global.org-ORGANIZATION_ID.system.id.goog/*.
In der Agent Registry wird das einzelne Agent-Prinzipal als reines Ausgabeargument angezeigt, wenn Sie die Details eines Agenten aufrufen.
Für die projektübergreifende Governance, wenn Agents in einem Arbeitslastprojekt auf Ressourcen zugreifen oder den Egress über ein zentrales Agent Gateway weiterleiten, weisen Sie dem Hauptkonto oder der Hauptkontogruppe des Agents die Rolle roles/iap.egressor für die Zielressource im zentralen Projekt zu.
Agentische Komponente
Eine modulare, funktionale Einheit in einem KI-Ökosystem, die Sie mit der Agent Registry registrieren, erkennen und verwalten können. In der Registry werden agentenbasierten Komponenten in vier Haupttypen kategorisiert: KI-Agenten, MCP-Server, Endpunkte und Skills.
Agentischer Workflow
Eine Abfolge von Schritten, bei denen ein KI-Agent selbstständig die Verwendung von Tools, die Argumentation und die Ausführungspfade bestimmt, um eine Aufgabe zu erledigen.
Authentifizierungsanbieter
Eine Konfiguration im Authentifizierungsmanager für die Identität von Agenten zum Speichern, Abrufen und Verwalten von Anmeldedaten wie API-Schlüsseln oder OAuth-Tokens, um Ihren Agenten mit bestimmten externen Tools und Anwendungen zu verbinden und den Authentifizierungstyp zu definieren.
Bindung
Eine Verbindung zwischen einem Quell-KI-Agenten und einer Zielressource, z. B. einem anderen KI-Agenten, einem MCP-Server oder einem Endpunkt. Durch das Erstellen von Bindungen stellen Sie explizite Beziehungen her, die es Ihren Orchestrator-Agents ermöglichen, mit Downstream-Funktionen zu interagieren. Bindungen werden auch verwendet, um einen Agent mit einem Authentifizierungsanbieter zu verknüpfen, um delegierte Berechtigungen zu unterstützen.
Datenressource
Ein bestimmter Datenkontext oder ein bestimmter Datensatz, der von einem MCP-Server bereitgestellt wird und auf den ein KI-Agent zugreifen kann, um seine Antworten zu fundieren oder seine Aktionen zu informieren.
Discovery
Der Prozess, bei dem die Registry abgefragt wird, um vorhandene KI-Agenten, MCP-Tools oder Endpunkte anhand von Beschreibungen, Tags oder Skills zu finden.
Die Suche in der Agent Registry konzentriert sich auf verbrauchsorientierte Funktionen, die Ihre KI-Orchestratoren verwenden können. Sie entdecken bereits registrierte Funktionen, um KI-Systeme zu entwickeln und zu orchestrieren.
Dieser Prozess in der Agent Registry unterscheidet sich von der Infrastrukturerkennung, z. B. in App Hub, bei der nicht registrierte Rechenressourcen in Ihren Google Cloud Projekten identifiziert werden.
Endpunkt
Für die Agent Registry API eine Ressource, die eine Ziel-URL darstellt, in der Regel eine REST API, auf die über einen Agenten zugegriffen wird. Durch die Abstraktion dieser Ziele in verwaltbare Ressourcen können Sie mit der Agent Registry zentral steuern, auf welche externen Dienste ein Agent zugreifen kann.
Model Context Protocol (MCP)
Der offene Standard, der verwendet wird, um KI-Modelle mit Datenquellen und Tools zu verbinden und benutzerdefinierte Plug-ins zu ersetzen.
MCP-Server (oder Server)
Ein Dienst, der das Model Context Protocol (MCP) implementiert, um KI-Agents standardisierte Tools und Datenressourcen zur Verfügung zu stellen.
MCP-Server-ID
Ein global eindeutiger, unveränderlicher Uniform Resource Name (URN) für einen MCP-Server. Ähnlich wie bei KI-Agent-Kennungen bietet dieser Name eine stabile Referenz zum Auffinden bestimmter Toolsets.
Wie Agent-Kennungen sind MCP-Server-Kennungen logische Namen, die für die stabile Suche und Inventarkatalogisierung verwendet werden. Wenn Sie sichere, richtlinienkonforme Agentenkommunikation verwalten möchten, müssen Sie stattdessen das Agenten-Principal verwenden.
Das Format hängt davon ab, ob es sich um einen integrierten Google-Dienst oder einen registrierten externen Server handelt. Hier einige Beispiele:
- Google Cloud Remote-MCP-Server:
urn:mcp:googleapis.com:projects:PROJECT_NUMBER:locations:global:SERVER_NAME - Manuell registrierte MCP-Server:
urn:mcp:projects-PROJECT_NUMBER:projects:PROJECT_NUMBER:locations:REGION:agentregistry:services:SERVER_ID
Anmeldung
Der Prozess des Hinzufügens einer agentischen Komponente, z. B. eines KI-Agenten, MCP-Servers oder Endpunkts, zur Registry. Agent Registry bietet die folgenden Registrierungsmechanismen:
- Automatische Registrierung: Automatische Aufnahme unterstützterGoogle Cloud KI-Ressourcen, z. B. in der Agent Runtime. Die automatische Registrierung erfolgt im Rahmen eines einzelnen Projekts.
- Manuelle Registrierung: Manuelles Onboarding von benutzerdefinierten oder externen Agent-Komponenten oder Agents, die in mehreren Google Cloud Projekten bereitgestellt werden, für die zentrale Erkennung und Governance.
Ressourcen-URI
Der physische Laufzeitspeicherort oder die Infrastruktur, auf der ein Agent oder ein MCP-Server gehostet wird. Der Uniform Resource Identifier (URI) ist die eindeutige Zeichenfolge, die diese Laufzeitressource identifiziert. Ein Ressourcen-URI kann beispielsweise ein Agent Runtime-Endpunkt, eine Google Kubernetes Engine-Bereitstellung (GKE) oder ein Cloud Run-Dienst sein.
Der Ressourcen-URI unterscheidet sich vom Agenten-Identifier oder MCP-Server-Identifier. Diese Werte sind die eindeutigen Namen im URN-Format, mit denen Ihre KI-Agenten und MCP-Server in der Registry identifiziert werden. Der Ressourcen-URI verweist hingegen auf die tatsächliche Compute-Ressource, auf der der Agent oder Server ausgeführt wird.
Der Pfad zum Ressourcen-URI eines Agents ist in den String Agentenprinzipal eingebettet, um diese Ressource in IAM-Richtlinien eindeutig zu identifizieren. Bei projektübergreifenden Registrierungen verweist der Ressourcen-URI auf das Projekt, in dem sich die Compute-Ressource befindet.
In der Agent Registry wird dieser URI als reines Ausgabeargument angezeigt, wenn Sie die Details eines KI-Agenten aufrufen.
Mit dem Ressourcen-URI können Sie Abfragen im Topologiegraphen erstellen, um Traffic-Flüsse und Beziehungen für bestimmte Agents zu visualisieren. In der Agent Registry API wird dieser Wert durch das Attribut agentregistry.googleapis.com/system/RuntimeReference dargestellt.
Dienst
Für die Agent Registry API ist das die beschreibbare Ressource, die zum manuellen Registrieren benutzerdefinierter oder externer Agent-Komponenten in der Registrierung verwendet wird. Ein Service steht für einen KI-Agenten, einen MCP-Server oder einen Endpunkt, der manuell in Ihre Registry aufgenommen wurde. Sie erstellen und verwalten eine Service-Ressource, um den Endpunkt und die Metadaten für Agent-Komponenten zu definieren, die nicht automatisch in die Agent Registry aufgenommen werden.
Je nach der von Ihnen angegebenen Spezifikation wird Service in der Agent Registry automatisch als schreibgeschützte Agent-, McpServer- oder Endpoint-Ressource für die Suche projiziert.
Sie verwenden immer die Service-Ressource, um Registrierungseinträge zu erstellen, zu bearbeiten oder zu löschen. Wenn Sie diese Einträge abrufen, auflisten oder danach suchen möchten, fragen Sie jedoch die schreibgeschützten Ressourcen Agent, McpServer oder Endpoint ab.
Skill
Vergleich mit A2A-Skills
Ein eigenständiges, ausführbares Paket, das als Ressource der obersten Ebene in der Agent Registry registriert ist und die Funktionen eines Agenten erweitert, indem es spezifische Anweisungen, natürliche Sprache oder Code zum Ausführen einer Aufgabe bereitstellt.
Skills enthalten Anweisungsdateien (SKILL.md), Laufzeitausführungsskripts und Metadaten-Assets.
Skills werden durch einen Uniform Resource Name (URN) identifiziert. Das genaue Format hängt vom Publisher ab. Hier einige Beispiele:
- Von Google entwickelte Skills:
urn:skill:PUBLISHER_ID:NAMESPACE:SKILL_ID. Beispiel:urn:skill:discoveryengine.googleapis.com:discoveryengine:report-writing - Manuell registrierte Skills:
urn:skill:projects-PROJECT_NUMBER:locations:LOCATION:private-SKILL_ID. Beispiel:urn:skill:projects-123456789:locations:global:private-create-docs
Von Google erstellte Skills sind sofort sichtbar, wenn Sie die Agent Registry einrichten. Sie können aber auch eigene Skills registrieren. Sie registrieren Skills in der Agent Registry als untergeordnete Ressourcen von KI-Agenten und MCP-Servern. Jeder Skill hat eine Standardversion und kann mehrere versionierte Skill-Versionen enthalten.
Plattformadministratoren verwalten Skills, indem sie deren Lebenszyklusstatus verwalten und Standardversionszeiger für die Laufzeitauflösung festlegen.
Skill-Version
Ein unveränderlicher, versionierter Snapshot eines Skill-Pakets. Mit Revisionen können Sie Skill-Anweisungen oder ‑Code aktualisieren, ohne die Kennung des übergeordneten Skills zu ändern.
Sie können Skill-Revisionen verwalten, um die Versionskontrolle Ihrer Skills zu ermöglichen.
Publisher
Eine Entität, die Skills in der Agent Registry erstellt und registriert.
Zu den vorab ausgefüllten Publishern gehören Google-Publisher wie cloud.google.com und discoveryengine.googleapis.com sowie bestätigte Partner. Von Google erstellte Skills dieser Publisher sind sofort sichtbar, wenn Sie die Agent Registry einrichten.
Die von Ihnen erstellten Skills werden automatisch dem Standardpublisher private zugewiesen. Die veröffentlichte ID eines bestimmten Skills beginnt daher mit private-. Sie können keine benutzerdefinierten Publisher-Ressourcen registrieren.
Prüfen Sie die Details zum Publisher für Ihre registrierten Skills.
Tool
Eine deterministische Funktion, die von einem MCP-Server bereitgestellt wird und die ein KI-Agent aufrufen kann.