Panoramica
Agent Platform supporta il deployment di agenti creati con vari framework. Per iniziare, devi prima sviluppare un agente che possa essere implementato sulla piattaforma.
L'API Agents consente agli sviluppatori di creare ed eseguire il deployment di agenti dalla configurazione. Questi agenti vengono eseguiti all'interno di una sandbox sicura basata su Linux, sfruttando l'imbracatura Antigravity e fornendo l'accesso a strumenti e competenze. Per saperne di più sugli agenti gestiti, consulta l'API Managed Agents su Agent Platform.
Il modo più semplice per sviluppare un agente è utilizzare uno dei modelli specifici del framework che forniamo. Questi modelli gestiscono gli aspetti comuni dello sviluppo di agenti, come la serializzazione degli oggetti e la separazione del codice di inizializzazione dal codice di esecuzione. Forniamo modelli per i seguenti framework:
| Framework | Descrizione |
|---|---|
| Agent Development Kit | Progettato in base alle best practice interne di Google per gli sviluppatori che creano applicazioni AI o per i team che devono prototipare ed eseguire il deployment rapidamente di soluzioni robuste basate su agenti. |
| Agent2Agent (anteprima) | Il protocollo Agent2Agent (A2A) è uno standard aperto progettato per consentire una comunicazione e una collaborazione fluide tra gli agenti AI. |
| LangChain | Più facile da implementare per i casi d'uso di base grazie alle configurazioni e alle astrazioni predefinite. |
| LangGraph | Approccio basato su grafici per definire i flussi di lavoro, con funzionalità avanzate di human-in-the-loop e riavvolgimento/riproduzione. |
| AG2 (in precedenza AutoGen) | AG2 fornisce un framework di conversazione multi-agente come astrazione di alto livello per la creazione di workflow LLM. |
| LlamaIndex (anteprima) | La pipeline di query di LlamaIndex offre un'interfaccia di alto livello per la creazione di workflow RAG (Retrieval-Augmented Generation). |
Se il tuo caso d'uso non è in linea con uno dei modelli specifici del framework, puoi sviluppare un agente personalizzato.
Protocollo Agent2Agent (A2A)
Se stai creando un sistema multi-agente, ti consigliamo vivamente di esaminare il protocollo A2A. Il protocollo A2A è uno standard aperto che consente una comunicazione e una collaborazione fluide tra gli agenti AI, indipendentemente dai framework sottostanti. È stato donato da Google Cloud alla Linux Foundation nel giugno 2025. Per utilizzare gli SDK A2A o provare gli esempi, consulta il repository GitHub.
Creare per la piattaforma
Quando crei un agente da eseguire su Agent Platform, tieni presente che l'agente viene eseguito in un ambiente gestito. Per garantire la compatibilità, segui questi pattern:
- Serializzazione degli oggetti: la piattaforma serializza l'oggetto agente per implementarlo. Assicurati che lo stato e gli strumenti dell'agente siano serializzabili (ad esempio, evita di mantenere aperti handle di file o socket di rete nello stato dell'agente).
- Separazione del ciclo di vita: separa la logica di inizializzazione dell'agente (caricamento dei modelli, configurazione degli strumenti) dalla logica di esecuzione (gestione delle query). I modelli forniti gestiscono automaticamente questa operazione.
Passaggi successivi
Crea un agente personalizzato
Crea un agente personalizzato utilizzando Agent Platform Runtime.
Panoramica dell'API Managed Agents su Agent Platform
Scopri l'API Managed Agents su Agent Platform, un ambiente basato sulla configurazione e REST-first per la creazione di agenti autonomi.
Esegui il deployment degli agenti
Scopri i cinque modi per eseguire il deployment di un agente su Agent Platform Runtime in base alle tue esigenze di sviluppo.
Valuta i tuoi agenti
Crea e implementa un agente di base e utilizza il servizio di valutazione Gen AI per valutarlo