Agent Runtime הוא זמן ריצה מנוהל לחלוטין עם דעה מגובשת, שבו אפשר לפרוס, להפעיל ולהתאים לעומס (scaling) אפליקציות מבוססות סוכנים. הספרייה Agent Runtime מסתירה את התשתית הבסיסית, כך שאתם יכולים להתמקד בלוגיקה של הסוכן במקום בפעולות.
Agent Runtime מאפשר לכם:
- פריסה והרחבה של סוכנים באמצעות זמן ריצה מנוהל ויכולות ניהול מקצה לקצה.
- התאמה אישית של קובץ האימג' של הקונטיינר של הסוכן באמצעות סקריפטים להתקנה בזמן ה-build של יחסי תלות במערכת.
- שימוש בתכונות אבטחה, כולל תאימות ל-VPC-SC והגדרת אימות ו-IAM.
- גישה למודלים ולכלים כמו קריאה לפונקציות.
- פריסת סוכנים שנבנו באמצעות מסגרות שונות של Python ופרוטוקול Agent2Agent בקוד פתוח.
יצירה ופריסה ב-Agent Runtime
תהליך העבודה ליצירת סוכן ב-Agent Runtime הוא:
- הגדרת הסביבה: מגדירים את הפרויקט ב-Google ומתקינים את הגרסה העדכנית של Agent Platform SDK ל-Python.
- פיתוח סוכן: פיתוח סוכן שאפשר לפרוס ב-Agent Runtime.
- פריסת הסוכן: פריסת הסוכן בזמן הריצה המנוהל של Agent Runtime.
- שימוש בסוכן: שולחים שאילתה לסוכן באמצעות בקשת API.
- ניהול הסוכן שנפרס: ניהול ומחיקה של סוכנים שנפרסו ב-Agent Runtime.
frameworks נתמכים
בטבלה הבאה מתואר רמת התמיכה ש-Agent Runtime מספק למסגרות שונות של סוכנים:
| רמת תמיכה | מסגרות של סוכנים |
|---|---|
| תבנית בהתאמה אישית: אתם יכולים להתאים תבנית בהתאמה אישית כדי לתמוך בפריסה ל-Agent Runtime מהמסגרת שלכם. למידע על פריסת קונטיינרים בהתאמה אישית, אפשר לעיין בחוזה של זמן הריצה. | CrewAI, custom frameworks |
| שילוב של Agent Platform SDK: Agent Runtime מספק תבניות מנוהלות לכל מסגרת ב-Agent Platform SDK ובמסמכי התיעוד. | LangChain, LangGraph, AG2, LlamaIndex |
| שילוב מלא: התכונות משולבות כך שהן פועלות במסגרת, ב-Agent Runtime ובמערכת האקולוגית הרחבה יותר של Google Cloud . | ערכה לפיתוח סוכנים (ADK) |
פריסה בסביבת ייצור באמצעות Agents CLI
Agents CLI הוא ממשק שורת פקודה מאוחד וערכת מיומנויות ל-Gemini Enterprise Agent Platform. היא מספקת לסוכני קידוד ולמפתחים נתיב צפוי לאורך מחזור החיים של פיתוח סוכנים: יצירת תשתית, הערכה, פריסה, פרסום ובדיקה. ה-Agents CLI מספק את האפשרויות הבאות:
- תבניות מוכנות מראש של סוכנים: תבניות ReAct, RAG, multi-agent ותבניות אחרות.
- סביבת בדיקה אינטראקטיבית: אפשר לבדוק את הנציג וליצור איתו אינטראקציה.
- תשתית אוטומטית: משתמשת ב-Terraform לניהול יעיל של משאבים.
- פייפליינים של CI/CD: תהליכי עבודה אוטומטיים לפריסה שמבוססים על Cloud Build.
- Observability: תמיכה מובנית ב-Cloud Trace וב-Cloud Logging.
כדי להתחיל, אפשר לעיין במדריך למתחילים.
תרחישים לדוגמה
כדי לקרוא על Agent Runtime עם דוגמאות מקצה לקצה, אפשר לעיין במקורות המידע הבאים:
לחיצה להרחבת תרחישי שימוש
| תרחיש לדוגמה | תיאור | קישורים | |
|---|---|---|---|
| יצירת סוכנים על ידי חיבור לממשקי API ציבוריים | המרת מטבעות. יצירת פונקציה שמתחברת לאפליקציה להמרת מטבעות, כדי שהמודל יוכל לספק תשובות מדויקות לשאילתות כמו "מה שער החליפין בין אירו לדולר היום?" |
מחברת (notebook) של Agent Platform SDK (Python) – מבוא ליצירה ולפריסה של סוכן באמצעות Agent Runtime | |
| עיצוב מודל סולרי קהילתי. לזהות מיקומים פוטנציאליים, לחפש משרדי ממשלה וספקים רלוונטיים, ולעיין בתצלומי לוויין ובפוטנציאל ליצירת אנרגיה סולארית של אזורים ומבנים כדי למצוא את המיקום האופטימלי להתקנת הלוחות הסולאריים. |
מחברת (notebook) של Agent Platform SDK (Python) – יצירה ופריסה של סוכן Google Maps API באמצעות Agent Runtime | ||
| יצירת סוכנים על ידי חיבור למסדי נתונים | שילוב עם AlloyDB ו-Cloud SQL ל-PostgreSQL. | פוסט בבלוג – השקת LangChain ב-Gemini Enterprise Agent Platform ל-AlloyDB ול-Cloud SQL ל-PostgreSQL מחברת (Python) של Agent Platform SDK – פריסת אפליקציית RAG באמצעות Cloud SQL ל-PostgreSQL ב-Agent Runtime מחברת (Python) של Agent Platform SDK – פריסת אפליקציית RAG באמצעות AlloyDB ל-PostgreSQL ב-Agent Runtime |
|
| ליצור סוכנים באמצעות כלים שיכולים לגשת לנתונים במסד הנתונים שלכם. | מחברת (notebook) של Agent Platform SDK (Python) – פריסת סוכן באמצעות Agent Runtime ו-MCP Toolbox for Databases | ||
| שליחת שאילתות למאגרי נתונים מובְנים והבנתם באמצעות שפה טבעית. | מחברת (notebook) של Agent Platform SDK (Python) – יצירת סוכן לחיפוש בממשק שיחה באמצעות Agent Runtime ו-RAG בחיפוש מבוסס סוכנים | ||
| יצירת שאילתות והבנת מסדי נתונים של גרפים באמצעות שפה טבעית | פוסט בבלוג – GenAI GraphRAG וסוכני AI באמצעות Agent Runtime עם LangChain ו-Neo4j | ||
| שליחת שאילתות למאגרי וקטורים והבנתם באמצעות שפה טבעית | פוסט בבלוג – פישוט של GenAI RAG באמצעות MongoDB Atlas ו-Agent Runtime | ||
| יצירת סוכנים באמצעות הערכה לפיתוח סוכנים (ADK) | איך יוצרים ופורסים סוכנים באמצעות ערכה לפיתוח סוכנים (ADK). | ערכה לפיתוח סוכנים – פריסה ל-Agent Runtime | |
| יצירת סוכנים באמצעות מסגרות OSS | פיתוח ופריסה של סוכנים באמצעות מסגרת הקוד הפתוח OneTwo. | פוסט בבלוג – OneTwo ו-Agent Runtime: בחינת פיתוח מתקדם של סוכני AI ב- Google Cloud | |
| פיתוח ופריסה של סוכנים באמצעות LangGraph, מסגרת קוד פתוח. | מחברת (notebook) של Agent Platform SDK (Python) – יצירה ופריסה של אפליקציית LangGraph באמצעות Agent Runtime | ||
| ניפוי באגים וביצוע אופטימיזציה לסוכנים | פיתוח ומעקב אחרי סוכנים באמצעות OpenTelemetry ו-Cloud Trace. | מחברת Agent Platform SDK (Python) – ניפוי באגים באגנטים ואופטימיזציה שלהם: מדריך למעקב ב-Agent Runtime | |
| יצירת מערכות מרובות סוכנים באמצעות פרוטוקול A2A (גרסת Preview) | ליצור סוכנים שפועלים באופן הדדי, מתקשרים ומשתפים פעולה עם סוכנים אחרים, ללא קשר למסגרת שלהם. | מידע נוסף מופיע במסמכי העזרה בנושא פרוטוקול A2A. | |
אזורים נתמכים
במאמר בנושא מיקומים מופיעה רשימה של אזורים נתמכים עבור Agent Runtime.
מכסה
מידע על מכסות של Agent Runtime זמין במאמר מכסות ומגבלות של המערכת.
תמחור
יש מסלול חינמי ל-Agent Runtime. מידע על התמחור של Agent Runtime זמין במאמר בנושא תמחור של Gemini Enterprise Agent Platform.
העברה ל-SDK מבוסס-לקוח
מודול agent_engines ב-Agent Platform SDK עובר שינוי מבנה לעיצוב מבוסס-לקוח, מהסיבות העיקריות הבאות:
- כדי להתאים לערכה לפיתוח סוכנים (ADK) ול-Google Gen AI SDK בייצוגים קנוניים של סוגים. כך אפשר לוודא שסוגי הנתונים מיוצגים בצורה עקבית ותקנית בכל ערכות ה-SDK השונות, מה שמפשט את יכולת הפעולה ההדדית ומצמצם את התקורה של ההמרות.
- לשימוש בפרמטרים ברמת הלקוח באפליקציות עם מספר פרויקטים ומספר מיקומים. Google Cloud כך אפשר לאפליקציה לנהל אינטראקציות עם משאבים בפרויקטים שונים ובמיקומים גיאוגרפיים שונים, על ידי הגדרת כל מופע של לקוח עם ההגדרות הספציפיות של הפרויקט והמיקום שלו. Google Cloud
- כדי לשפר את יכולת הגילוי והלכידות של שירותי Agent Runtime