Agent Development Kit

(Be the first to comment)
Создавайте мощных AI-агентов с помощью ADK! Разрабатывайте модульные решения, используя привычный подход программирования, и интегрируйте их с инструментами Google. Возьмите разработку своих агентов под полный контроль. 0
Посмотреть веб-сайт

What is Agent Development Kit?

Разработка сложных AI-агентов часто требует глубокого контроля над их поведением, используемыми инструментами и способами взаимодействия. Если вы ищете способ создания мощных, настраиваемых многоагентных систем, особенно в рамках экосистемы Google, то Agent Development Kit (ADK) предлагает гибкое решение с открытым исходным кодом. ADK представляет собой модульный фреймворк, разработанный для разработчиков, которым необходим точный контроль и широкие возможности интеграции.

Созданный на Python, ADK позволяет определять логику агента, оркестровку и интеграцию инструментов непосредственно в коде. Такой подход обеспечивает точность, необходимую для решения сложных задач, упрощает отладку и контроль версий, а также легко интегрируется в существующие процессы разработки. Будучи оптимизированным для моделей Gemini и сервисов Google Cloud, ADK сохраняет гибкость для работы с различными LLM и инструментами с открытым исходным кодом.

Ключевые возможности, которые вы можете использовать

  • 🛠️ Богатая экосистема инструментов: Интегрируйте широкий спектр возможностей в своих агентов. Используйте готовые инструменты, оптимизированные для экосистемы Google, добавляйте свои собственные функции Python, используйте спецификации OpenAPI для подключения к существующим API или легко интегрируйте другие инструменты. Это позволяет вашим агентам эффективно взаимодействовать с разнообразными источниками данных и сервисами.

  • 💻 Разработка с приоритетом кода: Определяйте каждый аспект вашего агента – его основную логику, процессы принятия решений, использование инструментов и оркестровку – непосредственно в коде Python. Это дает вам максимальный контроль и прозрачность, делая ваших агентов легко тестируемыми, версионируемыми и адаптируемыми к конкретным требованиям.

  • 🧩 Модульные многоагентные системы: Проектируйте сложные приложения, объединяя несколько специализированных агентов. ADK облегчает создание гибких иерархий, в которых агенты могут сотрудничать, делегировать задачи и объединять свои уникальные сильные стороны для решения сложных проблем, обеспечивая масштабируемую и удобную в обслуживании архитектуру системы.

  • ☁️ Развертывание где угодно: Разрабатывайте локально и развертывайте глобально с легкостью. ADK упрощает контейнеризацию ваших агентов, позволяя развертывать их на собственной инфраструктуре, легко масштабировать с помощью Google Cloud Run или использовать управляемую среду Vertex AI Agent Engine для надежных приложений корпоративного уровня.

Как разработчики используют ADK

  1. Создание специализированного научного помощника: Вы можете создать систему, в которой один агент отслеживает серверы академических препринтов с использованием специальных инструментов, другой агент перекрестно проверяет результаты, используя Google Search через свой собственный инструмент, а третий агент синтезирует информацию в краткие обзоры. ADK позволяет вам определять различные роли и потоки информации между этими агентами с помощью Python.

  2. Интеграция внутренних API компании: Ваша организация использует проприетарные API для доступа к данным клиентов или запуска внутренних рабочих процессов. С помощью ADK вы можете создавать собственные инструменты в своем коде Python или использовать спецификации OpenAPI, чтобы безопасно предоставить вашим AI-агентам доступ к этим внутренним системам, позволяя им выполнять задачи, специфичные для компании.

  3. Разработка и масштабирование агента для генерации кода: Представьте себе создание агента, который помогает в генерации и отладке кода, используя Gemini для своего основного интеллекта. Вы разрабатываете и тестируете его локально с помощью ADK. По мере роста его полезности вы можете упаковать его в виде контейнера и развернуть на Cloud Run для использования командой или интегрировать его в Vertex AI Agent Engine для более широкого, масштабируемого развертывания с мониторингом.

Возьмите под контроль разработку своих агентов

Agent Development Kit (ADK) позволяет вам выйти за рамки простых подсказок для агентов и создавать по-настоящему сложные многоагентные приложения. Его философия "код в первую очередь", модульная конструкция, богатый набор инструментов и тесная интеграция с экосистемой Google обеспечивают контроль и гибкость, необходимые для передовой разработки AI. Как фреймворк с открытым исходным кодом, он предлагает прозрачность и поддержку сообщества для создания следующего поколения AI-агентов.


More information on Agent Development Kit

Launched
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
Follow
Month Visit
<5k
Tech used
Fastly,GitHub Pages,Varnish
Agent Development Kit was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-16.
Aitoolnet Featured banner
Related Searches

Agent Development Kit Альтернативи

Больше Альтернативи
  1. AgentKit — это фреймворк для создания AI-агентов, начиная с простых вызовов логических выводов отдельных моделей и заканчивая мультиагентными системами, использующими различные инструменты. Разработанный с акцентом на оркестрацию, AgentKit позволяет разработчикам создавать, тестировать и развертывать надежные AI-приложения в масштабе.

  2. OpenAI Agents SDK: Python для создания AI-приложений, готовых к промышленному использованию. Разрабатывайте агентов, инструменты, системы защиты и трассировки.

  3. Создавайте собственные ИИ-агенты быстро с помощью Open Agent Kit! Открытый исходный код, гибкость и возможность развертывания где угодно. Подключайте LLM и расширяйте возможности с помощью плагинов.

  4. Genkit — это фреймворк с открытым исходным кодом для создания полнофункциональных приложений на базе ИИ, разработанный и используемый в продакшене Google Firebase.

  5. Инструменты с открытым исходным кодом для специалистов DevOps и платформенных инженеров, предназначенные для разработки, развертывания и запуска ИИ-решений в Kubernetes. От интеллектуальных агентов до MCP servers.