Présentation
Agent Platform permet de déployer des agents conçus avec divers frameworks. Pour commencer, vous devez d'abord développer un agent pouvant être déployé sur la plate-forme.
L'API Agents permet aux développeurs de créer et de déployer des agents à partir d'une configuration. Ces agents s'exécutent dans un bac à sable Linux sécurisé, en tirant parti du harnais Antigravity et en donnant accès à des outils et des compétences. Pour en savoir plus sur les agents gérés, consultez API Managed Agents sur la plate-forme d'agents.
Le moyen le plus simple de développer un agent consiste à utiliser l'un des modèles spécifiques au framework que nous fournissons. Ces modèles gèrent les aspects courants du développement d'agents, tels que la sérialisation des objets et la séparation du code d'initialisation du code d'exécution. Nous fournissons des modèles pour les frameworks suivants :
| Framework | Description |
|---|---|
| Agent Development Kit | Conçue sur la base des bonnes pratiques internes de Google pour les développeurs qui créent des applications d'IA ou les équipes qui ont besoin de prototyper et de déployer rapidement des solutions robustes basées sur des agents. |
| Agent2Agent (aperçu) | Le protocole Agent2Agent (A2A) est une norme ouverte conçue pour permettre une communication et une collaboration fluides entre les agents d'IA. |
| LangChain | Plus facile à implémenter pour les cas d'utilisation de base en raison de ses configurations et abstractions prédéfinies. |
| LangGraph | Approche basée sur les graphiques pour définir les workflows, avec des fonctionnalités avancées d'intervention humaine et de retour en arrière/relecture. |
| AG2 (anciennement AutoGen) | AG2 fournit un framework de conversation multi-agents en tant qu'abstraction de haut niveau pour la création de workflows LLM. |
| LlamaIndex (bêta) | Le pipeline de requête de LlamaIndex offre une interface de haut niveau pour créer des workflows de génération augmentée par récupération (RAG). |
Si votre cas d'utilisation ne correspond à aucun des modèles spécifiques au framework, vous pouvez développer votre propre agent personnalisé.
Protocole Agent2Agent (A2A)
Si vous créez un système multi-agent, nous vous recommandons vivement de consulter le protocole A2A. Le protocole A2A est une norme ouverte qui permet une communication et une collaboration fluides entre les agents d'IA, quels que soient leurs frameworks sous-jacents. Il a été donné par Google Cloud à la Linux Foundation en juin 2025. Pour utiliser les SDK A2A ou essayer les exemples, consultez le dépôt GitHub.
Développer pour la plate-forme
Lorsque vous créez un agent à exécuter sur Agent Platform, n'oubliez pas que votre agent est exécuté dans un environnement géré. Pour assurer la compatibilité, suivez ces modèles :
- Sérialisation d'objets : la plate-forme sérialise l'objet de votre agent pour le déployer. Assurez-vous que l'état et les outils de votre agent sont sérialisables (par exemple, évitez de conserver des descripteurs de fichiers ou des sockets réseau ouverts dans l'état de l'agent).
- Séparation du cycle de vie : séparez la logique d'initialisation de votre agent (chargement des modèles, configuration des outils) de sa logique d'exécution (gestion des requêtes). Les modèles fournis gèrent cela automatiquement.
Étapes suivantes
Présentation de l'API Managed Agents sur Agent Platform
Découvrez l'API Managed Agents sur Agent Platform, un environnement axé sur la configuration et REST pour créer des agents autonomes.
Déployer des agents
Découvrez les cinq façons de déployer un agent sur Agent Platform Runtime en fonction de vos besoins de développement.
Évaluer vos agents
Créer et déployer un agent de base, puis utiliser le service d'évaluation de l'IA générative pour l'évaluer