סקירה כללית
Agent Platform תומכת בפריסת סוכנים שנבנו באמצעות מסגרות שונות. כדי להתחיל, צריך קודם לפתח סוכן שאפשר לפרוס בפלטפורמה.
אפשר גם להשתמש בסוכנים מוכנים מראש ש-Google יצרה, כמו CodeMender לאבטחת קוד אוטונומית ו-Gemini Deep Research Agent לסינתזה של מחקר רב-שלבי, או להתחיל מדוגמאות מוכנות מראש ב-Agent Garden.
ה-API של הסוכנים מאפשר למפתחים ליצור ולפרוס סוכנים מתוך ההגדרות. הסוכנים האלה פועלים בארגז חול מאובטח שמבוסס על Linux, תוך שימוש ב-Antigravity harness ומתן גישה לכלים ולכישורים. מידע נוסף על סוכנים מנוהלים זמין במאמר בנושא Managed Agents API on Agent Platform.
הדרך הקלה ביותר לפתח סוכן היא להשתמש באחד מהתבניות הספציפיות למסגרת שאנחנו מספקים. התבניות האלה מטפלות בהיבטים נפוצים של פיתוח סוכנים, כמו סריאליזציה של אובייקטים והפרדה בין קוד ההפעלה לבין קוד האתחול. אנחנו מספקים תבניות למסגרות הבאות:
| Framework | תיאור |
|---|---|
| Agent Development Kit | הכלי מבוסס על שיטות מומלצות פנימיות של Google למפתחים שיוצרים אפליקציות AI או לצוותים שצריכים ליצור אב טיפוס ולפרוס במהירות פתרונות חזקים שמבוססים על סוכנים. |
| Agent2Agent (תצוגה מקדימה) | Agent2Agent (A2A) protocol הוא תקן פתוח שנועד לאפשר תקשורת ושיתוף פעולה חלקים בין סוכני AI. |
| LangChain | קל יותר להטמיע אותו בתרחישי שימוש בסיסיים בגלל ההגדרות המוגדרות מראש וההפשטות שלו. |
| LangGraph | גישה מבוססת-גרף להגדרת תהליכי עבודה, עם יכולות מתקדמות של מעורבות אנושית ושל הרצה אחורה/הרצה קדימה. |
| AG2 (לשעבר AutoGen) | AG2 מספק מסגרת לשיחה בין כמה סוכנים כהפשטה ברמה גבוהה ליצירת תהליכי עבודה של LLM. |
| LlamaIndex (תצוגה מקדימה) | צינור השאילתות של LlamaIndex מציע ממשק ברמה גבוהה ליצירת תהליכי עבודה של Retrieval-Augmented Generation (יצירה משולבת-אחזור, RAG). |
אם התרחיש לדוגמה שלכם לא תואם לאחת מהתבניות הספציפיות למסגרת, תוכלו לפתח סוכן מותאם אישית משלכם.
פרוטוקול Agent2Agent (A2A)
אם אתם יוצרים מערכת מרובת סוכנים, מומלץ מאוד לעיין בפרוטוקול A2A. פרוטוקול A2A הוא תקן פתוח שמאפשר תקשורת ושיתוף פעולה חלקים בין סוכני AI, ללא קשר למסגרות הבסיסיות שלהם. הוא נתרם על ידי Cloud de Confiance by S3NS ל-Linux Foundation ביוני 2025. כדי להשתמש ב-SDK של A2A או לנסות את הדוגמאות, אפשר לעיין במאגר GitHub.
פיתוח לפלטפורמה
כשיוצרים סוכן להפעלה ב-Agent Platform, חשוב לזכור שהסוכן מופעל בסביבה מנוהלת. כדי להבטיח תאימות, צריך לפעול לפי הדפוסים הבאים:
- סריאליזציה של אובייקט: הפלטפורמה מבצעת סריאליזציה של אובייקט הסוכן כדי לפרוס אותו. חשוב לוודא שהמצב והכלים של הסוכן ניתנים לסריאליזציה (לדוגמה, לא מומלץ להשאיר ידיות פתוחות של קבצים או שקעי רשת במצב הסוכן).
- הפרדה של מחזור החיים: הפרדה בין לוגיקת האתחול של הסוכן (טעינת מודלים, הגדרת כלים) לבין לוגיקת הביצוע שלו (טיפול בשאילתות). התבניות שסיפקנו מטפלות בזה באופן אוטומטי.
המאמרים הבאים
סקירה כללית של Managed Agents API בפלטפורמת הסוכנים
ב-Agent Platform אפשר לקרוא על Managed Agents API – סביבה מבוססת-הגדרות ובעדיפות ל-REST לבניית סוכנים אוטונומיים.
הערכת הסוכנים
יצירה ופריסה של סוכן בסיסי ושימוש בשירות ההערכה של AI גנרטיבי כדי להעריך את הסוכן