Übersicht
Die Agent Platform unterstützt die Bereitstellung von Agenten, die mit verschiedenen Frameworks erstellt wurden. Zuerst müssen Sie einen Agent entwickeln, der auf der Plattform bereitgestellt werden kann.
Sie können auch vorgefertigte Agents von Google verwenden, z. B. CodeMender für autonome Codesicherheit und Gemini Deep Research Agent für die mehrstufige Synthese von Rechercheergebnissen. Alternativ können Sie mit vorgefertigten Beispielen im Agent Garden beginnen.
Mit der Agents API können Entwickler Agenten aus der Konfiguration heraus erstellen und bereitstellen. Diese KI-Agenten werden in einer sicheren Linux-basierten Sandbox ausgeführt, die den Antigravity-Harness nutzt und Zugriff auf Tools und Skills bietet. Weitere Informationen zu verwalteten KI-Agenten finden Sie unter Managed Agents API auf der Agent Platform.
Am einfachsten ist es, einen Agenten mit einer der von uns bereitgestellten frameworkspezifischen Vorlagen zu entwickeln. Diese Vorlagen decken gängige Aspekte der Agent-Entwicklung ab, z. B. das Serialisieren von Objekten und das Trennen von Initialisierungs- und Ausführungscode. Wir stellen Vorlagen für die folgenden Frameworks zur Verfügung:
| Framework | Beschreibung |
|---|---|
| Agent Development Kit | Sie basieren auf den internen Best Practices von Google für Entwickler, die KI‑Anwendungen erstellen, oder Teams, die schnell robuste agentenbasierte Lösungen prototypisieren und bereitstellen müssen. |
| Agent2Agent (Vorschau) | Das Agent2Agent-Protokoll (A2A) ist ein offener Standard, der eine nahtlose Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen KI-Agenten ermöglichen soll. |
| LangChain | Einfacher für grundlegende Anwendungsfälle zu implementieren, da vordefinierte Konfigurationen und Abstraktionen vorhanden sind. |
| LangGraph | Graphbasierter Ansatz zum Definieren von Workflows mit erweiterten Funktionen für Human in the Loop und Zurückspulen/Wiederholen. |
| AG2 (früher AutoGen) | AG2 bietet ein Framework für Unterhaltungen mit mehreren Agenten als Abstraktion auf hoher Ebene zum Erstellen von LLM-Workflows. |
| LlamaIndex (Vorschau) | Die Abfrage-Pipeline von LlamaIndex bietet eine Schnittstelle auf hoher Ebene zum Erstellen von RAG-Workflows (Retrieval-Augmented Generation). |
Wenn Ihr Anwendungsfall nicht mit einer der frameworkspezifischen Vorlagen übereinstimmt, können Sie einen eigenen benutzerdefinierten Agenten entwickeln.
Agent2Agent-Protokoll (A2A)
Wenn Sie ein Multi-Agenten-System erstellen, empfehlen wir Ihnen dringend, sich das A2A-Protokoll anzusehen. Das A2A-Protokoll ist ein offener Standard, der eine nahtlose Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen KI-Agenten ermöglicht, unabhängig von ihren zugrunde liegenden Frameworks. Es wurde von Google Cloud im Juni 2025 an die Linux Foundationgespendet. Wenn Sie die A2A-SDKs verwenden oder die Beispiele ausprobieren möchten, sehen Sie sich das GitHub-Repository an.
Für die Plattform entwickeln
Wenn Sie einen Agenten erstellen, der auf der Agent Platform ausgeführt werden soll, müssen Sie berücksichtigen, dass Ihr Agent in einer verwalteten Umgebung ausgeführt wird. Achten Sie auf die folgenden Muster, um Kompatibilitätsprobleme zu vermeiden:
- Objektserialisierung: Die Plattform serialisiert Ihr Agent-Objekt, um es bereitzustellen. Achten Sie darauf, dass der Status und die Tools Ihres Agenten serialisierbar sind. Vermeiden Sie es beispielsweise, offene Dateihandles oder Netzwerk-Sockets im Agentenstatus zu speichern.
- Trennung des Lebenszyklus: Trennen Sie die Initialisierungslogik Ihres Agenten (Modelle laden, Tools einrichten) von der Ausführungslogik (Anfragen bearbeiten). In den bereitgestellten Vorlagen wird dies automatisch berücksichtigt.
Nächste Schritte
Benutzerdefinierten KI-Agenten erstellen
Benutzerdefinierten KI-Agenten mit Agent Platform Runtime erstellen
Übersicht über die Managed Agents API in der Agent Platform
Informationen zur Managed Agents API auf der Agent Platform, einer konfigurationsgesteuerten, REST-basierten Umgebung zum Erstellen autonomer Agenten.
KI-Agenten bereitstellen
Hier erfahren Sie, wie Sie einen Agenten in der Agent Platform Runtime bereitstellen können.
KI-Agenten bewerten
Einen einfachen Agenten erstellen und bereitstellen und den Gen AI Evaluation Service verwenden, um den Agenten zu bewerten