Google Today запустила комплект разработки агента (ADK), новую структуру с открытым исходным кодом для создания многоагентных систем. Это та же самая структура, которая позволяет Google Agentspace, услугу компании по созданию агентов ИИ на предприятии.
Google обещает, что, используя ADK, разработчики смогут создать агент AI в менее 100 строках кода. Используя ADK, разработчики могут организовать свои агентские системы и создавать ограждения для отдельных агентов.
Одним из интересных аспектов этого является то, что Google отмечает, что разработчики смогут взаимодействовать со своими агентами «в похожих на человеческие беседы с уникальными двунаправленными аудио и видео-возможностями ADK». Как это выглядит точно, еще предстоит увидеть. Google обещает показать демонстрацию этой возможности следующей, и мы обновим эту историю, как только увидим больше деталей.
В настоящее время ADK поддерживает Python, причем больше языков будет запущено в конце этого года. Он также поддерживает протокол контекста модели (MCP), чтобы эти агенты могли подключаться к данным из сторонних служб.
В то время как Google сообщает, что фреймворк оптимизирован для использования с собственными моделями Gemini и платформой AI Vertex, ADK также поддерживает более 200 моделей от сторонних поставщиков, таких как Antropic, Meta, Mistral AI, AI21 Labs, Camb.AI и Qodo.
Разработчики также получают выбор, где они хотят развернуть этих агентов. Собственный AI Google Vertex AI является очевидным выбором здесь, но структура поддерживает любую контейнерную среду в качестве опции развертывания (включая собственный облачный запуск Google).
Для предприятий, которые хотят полностью управлять средой выполнения для развертывания своих агентов в производстве, Google теперь также предлагает агент. Agent Engine позволяет разработчикам развертывать агенты, используя любую структуру, будь то ADK, Langgraph, Crew.AI или другие.
Чтобы помочь разработчикам начать, Google также запускает Agent Garden сегодня. Агент-сад оснащена предварительно созданными схемами агента и компонентами, чтобы запустить процесс разработки.
Многое из этого может показаться знакомым. Конечно, есть Langchain/Langgraph, который стал чем -то вроде стандарта для строительных агентских систем. Microsoft также предлагает структуру с открытым исходным кодом для создания многоагентных систем в виде автогена. Он также поддерживает различные модели (включая модели Gemini Google), хотя акцент Microsoft для Autogen, по -видимому, больше связан с подключением рой специализированных агентов для решения сложной проблемы, в то время как Google нацелен на то, что, по -видимому, является более общим инструментом. Solo.io’s Kagent, основа для создания многоагентных систем на вершине Kubernetes, была построена на вершине Autogen и запущена в марте.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Прежде чем присоединиться к новому стеку в качестве старшего редактора для ИИ, Фредерик был редактором предприятия в TechCrunch, где он освещал все, от роста облака и самых ранних дней Kubernetes до появления квантовых вычислений …. Подробнее от Frederic Lardinois
