Google ADK + AgentOps: Как построить надежных ИИ-агентов для стартапа | Масштабирование до продакта

Ссылка на материал на русском языке: https://mosolovi.ru/blog/detail/tekhn...
Полный перевод руководства в моем тг: https://t.me/tehnolodjia

Введение: Почему ИИ-агенты меняют разработку

Разработка ИИ-агентов — это *парадигмальный сдвиг**, позволяющий стартапам автоматизировать сложные рабочие процессы, создавать новые пользовательские опыты и решать бизнес-задачи, которые ранее были технически невыполнимы. Но как управлять их **недетерминированным поведением* и проверять их *сложные пути рассуждений* при переходе от многообещающего прототипа к готовому к продакшн агенту?

В этом видео мы представляем систематическую, ориентированную на операции дорожную карту и полный набор инструментов Google Cloud, которые позволяют создавать *надёжные и масштабируемые* агентные системы.

🛠️ Инструментарий Google Cloud для агентов

Мы детально рассмотрим экосистему, предназначенную для разработчиков и технических стартапов, которым требуется высокий уровень контроля над поведением агента:

1. *Agent Development Kit (ADK):* Это *code-first* подход от Google Cloud, созданный для кастомной разработки. ADK позволяет создавать, управлять, оценивать и развертывать агентов с ИИ. Он обеспечивает гибкую среду для реализации *многошаговой оркестрации* для решения сложных бизнес-проблем, создавая операционный рычаг для масштабирования небольших команд.
*Оркестрация:* Мы покажем, как использовать фреймворк **ReAct (Reason + Action)**, который является основным процессом рассуждения агента, для планирования и принятия решений.
*Типы агентов:* ADK поддерживает LLM-агентов (недетерминированных) и агентов рабочего процесса (детерминированных оркестраторов), таких как *SequentialAgent* и **ParallelAgent**.
*Инструменты (Tools):* Вы узнаете, как оснащать агентов возможностями, выходящими за рамки встроенного рассуждения, используя **чёткий и однозначный API-контракт**.

2. *AgentOps:* Для достижения надёжности уровня продакшн необходим систематический подход. AgentOps — это фреймворк, который внедряет *постоянные циклы обратной связи* для повышения надёжности, безопасности и производительности.
*Непрерывная оценка:* Мы объясним, как внедрить *автоматизированную оценку* в ваш конвейер CI/CD, чтобы тщательно проверять качество и безопасность агента.
*Многослойное тестирование:* Узнайте о четырех слоях оценки, включая *оценку траектории* (проверка логики ReAct) и *системный мониторинг* (измерение задержек, использования токенов и ошибок).

3. *Обоснование (Grounding / RAG):* Обеспечение фактической точности является фундаментальным. Мы рассмотрим, как *обоснование* (Retrieval-Augmented Generation) снижает риск галлюцинаций.
*Agentic RAG:* Самый мощный подход, где агент становится **активным участником рассуждения**, используя инструменты (например, Google Search или **Vertex AI Search**) для поиска наилучшей информации.
*Память:* Мы также рассмотрим, как использовать *Cloud SQL* для *надежного реестра аудита* действий агента и *Memorystore* для низкозадержочного кэширования.

4. *Развертывание в масштабе:* Узнайте, как развернуть ADK-агента в виде стандартной веб-службы FastAPI.
*Vertex AI Agent Engine:* *Рекомендованная цель развертывания* — это полностью управляемый сервис с автоматическим масштабированием, специально созданный для AI-агентов.

💡 Ключевые выводы для основателей

Используйте *Gemini 2.5 Flash-Lite* для раннего прототипирования и высокообъемных, чувствительных к задержке задач, и *Gemini 2.5 Pro* для сложных, многошаговых рассуждений.
Используйте *протоколы MCP и A2A* для обеспечения взаимодействия и делегирования задач между вашими специализированными агентами.
Если ваши инженерные ресурсы ограничены или требуется управление множеством агентов, рассмотрите подход *Google Agentspace* с его безкодовым дизайнером.

\#AIAgents \#GoogleCloud \#ADK \#AgentOps \#Gemini \#StartupTech \#LLMs \#ProductionAI