Agent Garden היא ספרייה שנמצאת ב-Gemini Enterprise Agent Platform של Google Cloudומכילה דוגמאות לסוכנים מוכנים מראש. הדוגמאות האלה נועדו לעזור למפתחים להתחיל במהירות ליצור סוכני AI, באמצעות תבניות פונקציונליות באיכות גבוהה לדפוסי AI נפוצים.
Agent Garden מפשט את תהליך הפיתוח של אפליקציות AI מתוחכמות, ומציע:
- דוגמאות מוכנות לשימוש: תבניות כמו דור מבוסס-אחזור (RAG) שמגיעות עם לוגיקה מוגדרת מראש.
- לוגיקה שניתנת להתאמה אישית: הדוגמאות פועלות כמו שהן, אבל אפשר לגשת לקוד המקור ב-GitHub כדי להתאים אותן אישית.
- תשתית משולבת: הסוכנים נועדו לפעול בצורה חלקה עם רכיבים אחרים של Agent Platform, כמו RAG Engine ב-Gemini Enterprise Agent Platform, חיפוש וקטורי ב-Gemini Enterprise Agent Platform ומודלים של Gemini.
- התמקדות בתרחישי שימוש: כל נציג מותאם למשימות ספציפיות, כמו תמיכת לקוחות שמבוססת על מסמכים או סיכום מחקרים בתחום ספציפי.
שלבי הפריסה
כדי לפרוס נציג לדוגמה מ-Agent Garden, פועלים לפי השלבים הבאים:
- כדי לגשת ל-Agent Garden, נכנסים למסוף Agent Platform ובוחרים באפשרות Agent Garden בקטע Agent Builder שבתפריט הימני.
- בוחרים דוגמה שמתאימה לצרכים שלכם. לדוגמה, הדוגמה Retrieval-Augmented Generation (RAG) מתאימה במיוחד לבניית מערכות של שאלות ותשובות שמבוססות על עובדות.
- קובעים את הגדרות הסביבה הבאות:
- פרויקט: ודאו שאתם נמצאים בפרויקט הנכון ב- Google Cloud .
- Region: בוחרים אזור נתמך לפריסה.
- בחירת מודל: בוחרים את המודל (לדוגמה, Gemini 3 Flash) שהסוכן ישתמש בו.
- לוחצים על Deploy ובוחרים באחת מאפשרויות הפריסה שמתוארות בקטע הבא.
- לוחצים על יצירה או על אישור כדי להפעיל את הנציג. המערכת תקצה את המשאבים הדרושים. אפשר לעקוב אחרי ההתקדמות בסרגל ההתראות או בקטע Agent Runtime.
אפשרויות פריסה
כשפורסים נציג, אפשר לבחור אחת משלוש אפשרויות:
פריסה באמצעות Agents CLI
השיטה הזו היא הדרך הרגילה והישירה ביותר לפרוס סוכנים מ-Agent Garden באמצעות Agents CLI. הוא מתאים ללומדים, ליצירת אב טיפוס ולבדיקה מהירה, כי הוא מציע פתרון פריסה עם משאבים בסיסיים למעקב.
- כלי ושיטה: לחיצה על הלחצן Deploy פותחת ממשק שורת פקודה (CLI) עם פקודה מלאה. מזינים את האזור כשמוצגת בקשה לעשות זאת.
- סביבת היעד: פריסת הנציג במופע של Agent Runtime.
פריסת הטמעה מקצה לקצה באמצעות Application Design Center
האפשרות הזו מיועדת לפריסה מלאה ברמה שמתאימה לארגונים. הוא משתמש ב-App Design Center, שמספק חוויית הגדרה חזותית של ClickOps עם תכנות מינימלי. אתם יכולים להעתיק ולהתאים אישית תבניות ש-Google מספקת, כמו Simple Agent Platform או Agent Platform with governance. אחר כך תוכלו להשתמש בתבנית המותאמת אישית כדי ליצור ארכיטקטורה אחידה לכל נציג שאתם פורסים.
- סביבת יעד: פריסת הנציג באפליקציה, שהיא קבוצה מורכבת של תשתית והגדרות שמוכנות לייצור.
- תרחיש לדוגמה: האפשרות הזו מספקת את כל מחסנית הפריסה הארגונית, ומציעה יתרונות משמעותיים על פני שיטות פריסה פשוטות יותר, כולל:
- ניהול חוויית השימוש אחרי הפריסה ביום 0, 1 ו-2.
- לוחות בקרה תפעוליים, אופטימיזציה של עלויות ב-FinOps וניהול גרסאות.
- אבטחה, תאימות ושילובים של CI/CD/GitOps.
איך פורסים ורושמים סוכנים ב-Gemini Enterprise באמצעות Agents CLI
האפשרות הזו מתמקדת בהפיכת נציג שמוכן לייצור לגלוי ולמנוהל בתוך הסביבה הארגונית.
תהליך: קודם פורסים את הנציג בסביבת זמן ריצה מנוהלת (כמו Agent Runtime) באמצעות כלי כמו Agents CLI. השלב השני והחשוב הוא להירשם ל-Gemini Enterprise.
סביבת היעד: אפליקציית Gemini Enterprise, שמשתמשת ב-Agent Runtime של פלטפורמת הסוכנים כסביבת זמן הריצה.
תרחיש לדוגמה: הרישום הוא הגשר החיוני שמחבר בין הלוגיקה של הנציג בקצה העורפי לבין שכבת התזמור של Gemini Enterprise.
אחרי הפריסה והבדיקה
אחרי הפריסה, יש כמה דרכים לתקשר עם הנציג החדש:
- תצוגה מקדימה: משתמשים בלחצן פתיחת הנציג כדי לבדוק את הביצועים של הנציג בממשק צ'אט באופן מיידי.
- ניפוי באגים: מפעילים את האפשרות הצגת חלונית ניפוי הבאגים כדי לראות את החשיבה הרציונלית, קריאות ה-API לכלי ושלבי האחזור של הסוכן.
- הרחבה: משתמשים בתפריט Tools כדי לקשר את הנציג לממשקי API חיצוניים או למאגרי נתונים פרטיים.
דוגמאות קוד ומאגרים ב-GitHub
כדי לפתח סוכנים בהתאמה אישית מהר יותר, לבדוק דפוסי פריסה ולבחון ארכיטקטורות ייצור, אתם יכולים לעיין במאגרי המקורות של הקוד ובדוגמאות העזר הרשמיים הבאים של Google Cloud :
- דוגמאות ל-AI גנרטיבי ב-Agent Garden: תבניות מוכנות מראש של סוכנים, תהליכי עבודה של RAG ודפוסי אינטראקציה בין כמה סוכנים במאגר הרשמי של Google Cloud Generative AI ב-GitHub.
- מתכוני קוד של הערכה לפיתוח סוכנים (ADK): מתכונים מוכנים לייצור ליצירת סוכנים באמצעות ADK, כולל ארגזי כלים של מסדי נתונים, אחזור RAG, זיכרון חוצה-סשנים ושיתוף פעולה בין כמה סוכנים ב-Python וב-Java.
- Multi-tenant agentic AI Terraform blueprint: קובצי תצורה דקלרטיביים של Terraform וסקריפטים לפריסה ממרכז הארכיטקטורה של Cloud, כדי להקצות מערכות של סוכנים עם כמה דיירים עם ניהול מרכזי, איזון עומסים ו-Model Armor.
- דוגמאות להנדסת AI יישומית: תבניות של פתרונות מקצה לקצה לארגונים ודוגמאות לארכיטקטורות שמבוססות על טכנולוגיות של Google Cloud AI וסוכנים.
- חבילת התחלה לסוכנים: תבניות ייצור וצינורות עיבוד נתונים לפריסת CI/CD של סוכנים בארגון.