Agent Runtime 是一个全托管式、有主张的运行时，可用于部署、运行和扩缩智能体应用。Agent Runtime 会抽象出底层基础架构，让您可以专注于智能体逻辑，而不是运营。
借助 Agent Runtime，您可以执行以下操作：
- 部署和扩缩智能体 利用托管式运行时和端到端管理功能。
- 使用系统依赖项的构建时安装脚本自定义智能体的容器映像。
- 使用安全功能，包括 VPC-SC 合规性以及身份验证和 IAM 的配置。
- 访问模型和工具，例如函数 调用。
- 部署使用 不同 Python 框架 和 Agent2Agent 开放协议构建的智能体。
在 Agent Runtime 上创建和部署
在 Agent Runtime 上构建智能体的工作流程如下：
- 设置环境：设置您的 Google 项目并安装最新版本的 Agent Platform SDK for Python。
- **开发智能体**：开发 可在 Agent Runtime 上部署的智能体。
- 部署智能体：部署 智能体在 Agent Runtime 托管式运行时上。
- 使用智能体：通过发送 API 请求来查询 智能体。
- **管理已部署的 智能体** ：管理和 删除已部署到 Agent Runtime 的智能体。
支持的框架
下表介绍了 Agent Runtime 为各种智能体框架提供的支持级别：
| 支持级别 | 智能体框架 |
|---|---|
| 自定义模板：您可以调整自定义模板，以支持 部署到 Agent Runtime 从您的框架。如需部署自定义容器，请参阅运行时合约。 | CrewAI、 自定义 框架 |
| Agent Platform SDK 集成：Agent Runtime 在 Agent Platform SDK 和文档中按框架提供托管式 模板。 | LangChain、 LangGraph、 AG2、 LlamaIndex |
| 全面集成：这些功能已集成，可在 框架、Agent Runtime 和更广泛的 Google Cloud 生态系统中运行。 | 智能体 开发套件 (ADK) |
使用 Agents CLI 在生产环境中部署
Agents CLI 是 Gemini Enterprise Agent Platform 的统一 命令行界面和技能集。 它为编码智能体和开发者提供了一条可预测的路径，以完成智能体开发生命周期：基架搭建、评估、部署、发布和观察。 Agents CLI 提供以下功能：
- 预构建的智能体模板 ：ReAct、RAG、多智能体和其他模板。
- 互动式平台：测试您的智能体并与之互动。
- 自动化基础设施：使用 Terraform 来简化 资源管理。
- CI/CD 流水线：利用 Cloud Build 实现自动化部署工作流。
- 可观测性：内置对 Cloud Trace 和 Cloud Logging 的支持。
如需开始使用，请参阅 快速入门。
使用场景
如需通过端到端示例了解 Agent Runtime，请参阅以下资源：
点击即可展开使用场景
支持的区域
如需查看 Agent Runtime 支持的区域列表，请参阅 位置 。
Quota
如需了解 Agent Runtime 配额信息，请参阅配额和系统 限制。
价格
Agent Runtime 提供免费层级。如需了解 Agent Runtime 的价格，请参阅 Gemini Enterprise Agent Platform 价格。
迁移到基于客户端的 SDK
Agent Platform SDK 中的 agent_engines 模块正在重构为基于客户端的设计，主要原因如下：
- 为了与 智能体开发套件 (ADK) 和 Google Gen AI SDK 在规范类型表示方面保持一致。这可确保以一致且标准化的方式在不同 SDK 中表示数据类型，从而简化互操作性并减少转换开销。
- 用于在多项目 多位置应用中对 Google Cloud 参数进行客户端级范围限定。这样，应用就可以通过为每个客户端实例配置特定的 项目和位置信息设置，来管理与不同 Google Cloud 项目和 地理位置的资源之间的互动。
- 提高 Agent Runtime 服务的可发现性和凝聚力