Agent Garden

Aperçu

Ce produit ou cette fonctionnalité sont soumis aux "Conditions des offres de pré-DG" de la section "Conditions générales du service" des Conditions spécifiques du service. Les produits et fonctionnalités pré-DG sont disponibles "en l'état" et peuvent avoir une compatibilité limitée. Pour en savoir plus, consultez les descriptions des étapes de lancement.

Agent Garden est une bibliothèque sélectionnée de Gemini Enterprise Agent Platform de Google Cloudqui fournit des exemples d'agents prédéfinis. Ces exemples sont conçus pour aider les développeurs à lancer rapidement la création d'agents IA en fournissant des modèles fonctionnels de haute qualité pour les modèles d'IA courants.

Agent Garden simplifie le processus de création d'applications d'IA sophistiquées en proposant les éléments suivants :

• Exemples prêts à l'emploi : modèles tels que la génération augmentée par récupération (RAG), qui sont fournis avec une logique préconfigurée.
• Logique personnalisable : bien que les exemples fonctionnent d'emblée, ils fournissent un accès au code source GitHub pour une personnalisation approfondie.
• Infrastructure intégrée : les agents sont conçus pour fonctionner de manière fluide avec d'autres composants d'Agent Platform, tels que le moteur RAG sur Gemini Enterprise Agent Platform, Vector Search sur Gemini Enterprise Agent Platform et les modèles Gemini.
• Axé sur les cas d'utilisation : chaque agent est conçu pour des tâches spécifiques, telles que le service client basé sur la documentation ou la synthèse de recherches spécifiques à un secteur.

Procédure de déploiement

Pour déployer un exemple d'agent depuis Agent Garden, procédez comme suit :

1. Accédez à la console Agent Platform et sélectionnez Agent Garden dans la section Agent Builder du menu de gauche pour accéder à Agent Garden.
2. Choisissez un exemple adapté à vos besoins. Par exemple, l'exemple de génération augmentée par récupération (RAG) est idéal pour créer des systèmes de questions-réponses factuels.
3. Configurez les paramètres d'environnement suivants :
   • Projet : assurez-vous que vous êtes dans le bon projet Google Cloud .
   • Région : sélectionnez une région compatible pour votre déploiement.
   • Sélection du modèle : choisissez le modèle (par exemple, Gemini 3 Flash) que votre agent utilisera.
4. Cliquez sur Déployer, puis sélectionnez l'une des options de déploiement décrites dans la section suivante.
5. Cliquez sur Créer ou Confirmer pour initialiser l'agent. Le système provisionnera les ressources nécessaires. Vous pouvez suivre la progression dans la barre de notification ou dans la section "Agent Runtime".

Options de déploiement

Lorsque vous déployez un agent, vous pouvez choisir l'une des trois options suivantes :

Déployer avec Agents CLI

Cette méthode est la plus standard et la plus directe pour déployer des agents depuis Agent Garden à l'aide de la CLI Agents. Il est idéal pour les apprenants, le prototypage et les tests rapides, car il offre une solution de déploiement avec des ressources de base pour la surveillance.

• Outil et méthode : lorsque vous appuyez sur le bouton Déployer, une interface de ligne de commande (CLI) s'ouvre avec une commande préremplie. Saisissez la région lorsque vous y êtes invité.
• Environnement cible : déploie l'agent dans une instance Agent Runtime.

Déployer une implémentation de bout en bout avec App Design Center

Cette option est destinée aux déploiements à grande échelle de niveau entreprise. Il utilise App Design Center, qui offre une expérience de configuration visuelle "ClickOps" nécessitant peu de code. Vous pouvez copier et personnaliser des modèles fournis par Google, tels que Simple Agent Platform ou Agent Platform avec gouvernance. Utilisez ensuite votre modèle personnalisé pour standardiser l'architecture de chaque agent que vous déployez.

• Environnement cible : déploie l'agent dans une application, qui est un regroupement complexe d'infrastructures et de configurations prêtes pour la production.
• Cas d'utilisation : cette option fournit l'intégralité de la pile de déploiement d'entreprise, offrant des avantages significatifs par rapport aux méthodes de déploiement plus simples, y compris les suivantes :
  • Expérience gérée après le déploiement pour les jours 0, 1 et 2.
  • Tableaux de bord opérationnels, optimisation des coûts FinOps et contrôle des versions.
  • Intégrations de sécurité, de conformité et de CI/CD/GitOps.

Déployer et enregistrer dans Gemini Enterprise avec Agents CLI

Cette option vise à rendre un agent prêt pour la production détectable et géré au sein de l'écosystème de l'entreprise.

• Processus : l'agent est d'abord déployé sur un environnement d'exécution géré (comme Agent Runtime) à l'aide d'un outil tel que Agents CLI. La deuxième étape, essentielle, consiste à l'enregistrer auprès de Gemini Enterprise.

• Environnement cible : une application Gemini Enterprise, utilisant l'environnement d'exécution Agent Runtime d'Agent Platform.

• Cas d'utilisation : l'enregistrement est l'étape essentielle qui relie la logique de backend de votre agent à la couche d'orchestration Gemini Enterprise.

Post-déploiement et tests

Une fois l'agent déployé, vous disposez de plusieurs options pour interagir avec lui :

• Aperçu : utilisez le bouton Ouvrir l'agent pour tester immédiatement les performances de l'agent dans une interface de chat.
• Déboguer : activez l'option Afficher le panneau de débogage pour voir le raisonnement sous-jacent, les appels d'outils et les étapes de récupération de l'agent.
• Développer : utilisez le menu Outils pour connecter votre agent à des API externes ou à des datastores privés.

Conseil : Si vous souhaitez modifier le comportement de base, utilisez le lien Ouvrir GitHub sur la page de l'exemple pour cloner le dépôt et déployer votre version personnalisée à l'aide du SDK Agent Platform.

Exemples de code de référence et dépôts GitHub

Pour accélérer le développement d'agents personnalisés, tester des modèles de déploiement et explorer des architectures de production, consultez les dépôts de code et les exemples de référence Google Cloud officiels suivants :

• Exemples d'IA générative Agent Garden : modèles d'agents prédéfinis, workflows RAG et modèles d'interaction multi-agents dans le dépôt GitHub officiel de l'IA générative Google Cloud .
• Recettes de code Agent Development Kit (ADK) : recettes prêtes pour la production permettant de créer des agents avec ADK, y compris des boîtes à outils de base de données, la récupération RAG, la mémoire inter-sessions et la collaboration multi-agent en Python et Java.
• Plan Terraform d'IA agentique mutualisée : fichiers de configuration Terraform déclaratifs et scripts de déploiement du Cloud Architecture Center pour provisionner des systèmes d'agents mutualisés avec une gouvernance centralisée, un équilibrage de charge et Model Armor.
• Exemples d'ingénierie d'IA appliquée : modèles de solutions d'entreprise de bout en bout et architectures de référence créés avec les technologies d'IA et d'agents Google Cloud .
• Agent Starter Pack : modèles de production et pipelines de déploiement CI/CD pour les déploiements d'agents d'entreprise.