Іван Нардіні, Developer Relations Engineer в Google Cloud, під час конференції Code w/ Claude у Сан-Франциско розповів про можливості створення, інтеграції та масштабування AI-агентів за допомогою платформи Vertex AI від Google Cloud. Він детально пояснив виклики, з якими стикаються розробники агентів, та представив комплексне рішення — стек інструментів, що включає Agent Development Kit (ADK), Multi-Context Protocol (MCP), Agent Engine та Agent-to-Agent Protocol.
За словами Івана, основні проблеми при розгортанні AI-агентів у виробництві пов’язані з фрагментованістю інструментів, складністю інтеграції різних фреймворків та управлінням операційною діяльністю, включно з моніторингом і логуванням. Щоб подолати ці труднощі, Google Cloud створив власний стек агентів, який стандартизує розробку, забезпечує сумісність і дозволяє масштабувати рішення.
«Agent Development Kit — це open-source фреймворк, дружній до розробників, який дозволяє будувати, оцінювати та розгортати агентів у масштабі», — каже Іван Нардіні.
Agent Development Kit: простота створення агентів
ADK надає готові патерни агентів, серед яких найпростіший — LLM-агент, що використовує великі мовні моделі (LLM) для виконання завдань. Розробник визначає модель, ім’я агента, інструкції та інструменти (tools), які агент використовує для розширення своїх можливостей. Інструменти можуть бути як вбудованими, так і створеними власноруч.
Для запуску агента достатньо трьох файлів: логіки агента (agent.py), файлу змінних середовища та ініціалізаційного файлу. ADK підтримує інтерактивну роботу через CLI або веб-інтерфейс, що дозволяє легко тестувати і покращувати агента.
«З ADK ви можете створити агента, який організовує святкування дня народження, всього кількома рядками коду», — пояснює Іван.
Інтеграція з Multi-Context Protocol (MCP) для розширення функціоналу
Щоб агенти могли ефективно взаємодіяти з різними інструментами та контекстами, ADK сумісний із MCP — відкритим протоколом, що стандартизує доступ до зовнішніх сервісів і контекстів. MCP дозволяє підключати існуючі сервери та сервіси як інструменти агента без необхідності винаходити все заново.
Іван продемонстрував, як за допомогою двох рядків коду можна підключити MCP-сервер до агента, що значно спрощує інтеграцію та масштабування мультиагентних систем. Наприклад, можна поєднати агента-планувальника святкувань з агентом календаря, який автоматично створює події та нагадування.
Agent Engine: масштабування та управління AI-агентами в продакшені
Agent Engine — це керована платформа для розгортання, масштабування та моніторингу AI-агентів у виробничому середовищі. Вона автоматизує складні операційні процеси, такі як створення контейнерів, налаштування інфраструктури, збір логів та метрик, а також забезпечує можливість оцінки ефективності агента.
Іван показав, що розгортання агента в Agent Engine вимагає мінімум коду, а вся взаємодія з платформою відбувається через простий інтерфейс. Платформа підтримує агенти, створені на ADK, а також на інших популярних фреймворках, таких як LangChain чи LlamaIndex.
«Agent Engine дозволяє вам запускати агентів у масштабі, одночасно забезпечуючи моніторинг їхньої роботи та збір аналітики», — зазначає Іван.
Agent-to-Agent Protocol: комунікація між агентами різних фреймворків
Ще однією важливою складовою є Agent-to-Agent Protocol — відкритий протокол, що забезпечує взаємодію між агентами, створеними на різних платформах. Протокол базується на загальноприйнятих стандартах HTTP і JSON-RPC та підтримує опис навичок агента (agent skills) і цифрову візитівку (agent card), що дозволяє іншим агентам розуміти, які функції доступні та як з ними взаємодіяти.
Це відкриває шлях до створення складних мультиагентних систем, де агенти з різних фреймворків можуть співпрацювати для виконання комплексних завдань.
Підсумки та подальші кроки
Іван підкреслив, що стек Google Cloud для AI-агентів допомагає подолати три ключові проблеми: фрагментованість інструментів, складність інтеграції та операційне управління. Використання ADK, MCP, Agent Engine та Agent-to-Agent Protocol дозволяє стандартизувати розробку, забезпечити сумісність і масштабувати AI-агенти у виробництві.
Для зацікавлених розробників Іван поділився посиланнями на репозиторій з кодом, анонсував майбутній вебінар разом з Anthropic, де буде продемонстровано інтеграцію з Gateway, та запросив задавати питання.
«Сподіваюся, вам сподобалась сесія. Якщо у вас є питання, звертайтеся — я завжди радий допомогти», — завершив свій виступ Іван Нардіні.
Джерело: Youtube: Anthropic