Panoramica
Agent Platform supporta il deployment di agenti creati con vari framework. Per iniziare, devi prima sviluppare un agente di cui è possibile eseguire il deployment sulla piattaforma.
Puoi anche utilizzare gli agenti predefiniti di Google, come CodeMender per la sicurezza autonoma del codice e Gemini Deep Research Agent per la sintesi della ricerca in più passaggi, oppure iniziare con gli esempi predefiniti in Agent Garden.
L'API Agents consente agli sviluppatori di creare ed eseguire il deployment degli agenti dalla configurazione. Questi agenti vengono eseguiti all'interno di una sandbox protetta basata su Linux, sfruttando l'harness Antigravity e fornendo accesso a strumenti e competenze. Per saperne di più sugli agenti gestiti, consulta API Managed Agents su Agent Platform.
Il modo più semplice per sviluppare un agente è utilizzare uno dei template specifici per il framework che forniamo. Questi template gestiscono gli aspetti comuni dello sviluppo degli 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 (ADK) | Progettato in base alle best practice interne di Google per gli sviluppatori che creano applicazioni di AI o per i team che devono creare rapidamente prototipi ed eseguire il deployment di soluzioni solide 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 casi d'uso di base grazie alle sue configurazioni e astrazioni predefinite. |
| LangGraph | Approccio basato su grafi per la definizione dei workflow, con funzionalità avanzate di human-in-the-loop e riavvolgimento/riproduzione. |
| AG2 (precedentemente 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 di Retrieval-Augmented Generation (RAG). |
Se il tuo caso d'uso non è in linea con uno dei template specifici del framework, puoi sviluppare il tuo agente personalizzato.
Protocollo Agent2Agent (A2A)
Se stai creando un sistema multi-agente, ti consigliamo vivamente di consultare 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 a giugno 2025. Per utilizzare gli SDK A2A o provare gli esempi, consulta il repository GitHub.
Sviluppo per la piattaforma
Quando crei un agente da eseguire su Agent Platform, tieni presente che viene eseguito in un ambiente gestito. Per garantire la compatibilità, segui questi pattern:
- Serializzazione degli oggetti: la piattaforma serializza l'oggetto dell'agente per eseguirne il deployment. Assicurati che lo stato e gli strumenti dell'agente siano serializzabili (ad esempio, evita di mantenere handle di gestione di file o socket di rete aperti 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 questa operazione automaticamente.
Passaggi successivi
Crea un agente personalizzato
Creare 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 incentrato su REST 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
Creare ed eseguire il deployment di un agente di base e utilizzare il servizio di valutazione dell'AI generativa per valutare l'agente