Agent entwickeln

Übersicht

Wenn Sie Vertex AI Agent Engine verwenden möchten, müssen Sie zuerst einen Agent entwickeln, der in Vertex AI Agent Engine bereitgestellt werden kann. Am einfachsten lässt sich ein Agent mit einer der von uns bereitgestellten frameworkspezifischen Vorlagen entwickeln. Framework-spezifische Vorlagen übernehmen automatisch einige der gängigen Aspekte der Entwicklung eines Agents, z. B. das Serialisieren von Objekten und das Trennen des Codes, mit dem ein Agent initialisiert wird, vom Code, mit dem auf Prompts reagiert wird. Wir stellen die folgenden frameworkspezifischen Vorlagen bereit:

Framework Beschreibung
Agent Development Kit (Vorschau) Die Plattform wurde auf Grundlage der internen Best Practices von Google für Entwickler, die KI‑Anwendungen erstellen, oder Teams, die schnell robuste, auf Agenten basierende Lösungen prototypisieren und bereitstellen müssen, entwickelt.
LangChain Einfachere Implementierung für grundlegende Anwendungsfälle aufgrund der vordefinierten Konfigurationen und Abstraktionen.
LangGraph Graphbasierter Ansatz zum Definieren von Workflows mit erweiterten Human-in-the-Loop- und Rewind/Replay-Funktionen.
AG2 (früher AutoGen) AG2 bietet ein Framework für Unterhaltungen mit mehreren Agents als Abstraktion auf hoher Ebene zum Erstellen von LLM-Workflows.
LlamaIndex (Vorschau) Die Abfragepipeline von LlamaIndex bietet eine High-Level-Schnittstelle zum Erstellen von RAG-Workflows (Retrieval-Augmented Generation).

Wenn Ihr Anwendungsfall nicht mit einer der frameworkspezifischen Vorlagen übereinstimmt, können Sie einen eigenen benutzerdefinierten Agenten entwickeln.

Agent2Agent-Protokoll (A2A)

Wenn Sie ein Multi-Agent-System entwickeln, empfehlen wir Ihnen dringend, sich das A2A-Protokoll anzusehen. Das A2A-Protokoll ist ein offener Standard, der eine nahtlose Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen KI-Agents 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, sehen Sie sich das GitHub-Repository an.

Nächste Schritte