Übersicht
Die Agent Platform unterstützt die Bereitstellung von KI-Agenten, die mit verschiedenen Frameworks erstellt wurden. Zuerst müssen Sie einen Agenten entwickeln, der auf der Plattform bereitgestellt werden kann.
Sie können auch von Google entwickelte vordefinierte Agenten wie CodeMender für autonome Codesicherheit und den Gemini Deep Research Agent für mehrstufige Recherche-Synthese verwenden oder mit vordefinierten Beispielen im Agent Garden beginnen.
Mit der Agents API können Entwickler KI-Agenten anhand einer Konfiguration erstellen und bereitstellen. Diese KI-Agenten werden in einer sicheren Linux-basierten Sandbox ausgeführt, nutzen die Antigravity-Umgebung und bieten Zugriff auf Tools und Skills. Weitere Informationen zu verwalteten Agenten finden Sie unter Managed Agents API auf der Agent Platform.
Die einfachste Möglichkeit, einen KI-Agenten zu entwickeln, ist die Verwendung einer der von uns bereitgestellten Framework-spezifischen Vorlagen. Diese Vorlagen decken gängige Aspekte der Agentenentwicklung ab, z. B. die Serialisierung von Objekten und die Trennung von Initialisierungscode und Ausführungscode. Wir stellen Vorlagen für die folgenden Frameworks bereit:
| Framework | Beschreibung |
|---|---|
| Agent Development Kit (ADK) | Entwickelt auf Grundlage der internen Best Practices von Google für Entwickler, die KI-Anwendungen erstellen, oder für Teams, die schnell Prototypen erstellen und robuste agentenbasierte Lösungen bereitstellen müssen. |
| Agent2Agent (Vorabversion) | Das Agent2Agent-Protokoll (A2A) ist ein offener Standard, der eine nahtlose Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen KI-Agenten ermöglichen soll. |
| LangChain | Aufgrund der vordefinierten Konfigurationen und Abstraktionen ist es für grundlegende Anwendungsfälle einfacher zu implementieren. |
| LangGraph | Grafikbasierter Ansatz zum Definieren von Workflows mit erweiterten Human-in-the-Loop- und Rücklauf-/Wiedergabefunktionen. |
| AG2 (ehemals AutoGen) | AG2 bietet ein Multi-Agent-Konversations-Framework als allgemeine Abstraktion für die Erstellung von LLM-Workflows. |
| LlamaIndex (Vorabversion) | Die Abfragepipeline von LlamaIndex bietet eine allgemeine Schnittstelle zum Erstellen von RAG-Workflows (Retrieval-Augmented Generation). |
Wenn Ihr Anwendungsfall nicht zu einer der frameworkspezifischen Vorlagen passt, können Sie einen eigenen benutzerdefinierten Agent 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 den zugrunde liegenden Frameworks. Es wurde im Juni 2025 von Google Cloud an die Linux Foundation gespendet. Wenn Sie die A2A SDKs verwenden oder die Beispiele ausprobieren möchten, rufen Sie das GitHub-Repository auf.
Für die Plattform entwickeln
Wenn Sie einen Agenten für die Ausführung auf der Agent Platform erstellen, beachten Sie, dass der Agent in einer verwalteten Umgebung ausgeführt wird. Beachten Sie die folgenden Muster, um die Kompatibilität sicherzustellen:
- Objektserialisierung: Die Plattform serialisiert Ihr Agentenobjekt, um es bereitzustellen. Achten Sie darauf, dass der Agent-Status und die Tools serialisierbar sind. Vermeiden Sie beispielsweise, offene Datei-Handles oder Netzwerk-Sockets im Agent-Status zu behalten.
- Trennung des Lebenszyklus: Trennen Sie die Initialisierungslogik Ihres Agenten (Laden von Modellen, Einrichten von Tools) von seiner Ausführungslogik (Verarbeiten von Abfragen). Die bereitgestellten Vorlagen erledigen dies automatisch.
Nächste Schritte
Benutzerdefinierten KI-Agenten erstellen
Benutzerdefinierten KI-Agenten mit der Agent Platform-Laufzeit erstellen
Managed Agents API auf der Agent Platform – Übersicht
Informationen zur Managed Agents API auf der Agent Platform, einer konfigurationsgesteuerten, REST-basierten Umgebung zum Erstellen autonomer Agenten.
Agenten bereitstellen
Hier erfahren Sie, wie Sie einen Agenten auf der Agent Platform Runtime auf fünf verschiedene Arten bereitstellen können, je nach Ihren Entwicklungsanforderungen.
KI-Agenten bewerten
Einfachen Agenten erstellen und bereitstellen und mit dem Gen AI Evaluation Service bewerten