📱ADK.

Agent Development Kit (ADK) — это открытый Python-фреймворк от Google, предназначенный для гибкой разработки, оценки и развертывания AI-агентов. Он ориентирован на разработчиков, которым важны контроль, масштабируемость и расширяемость.

🔑Ключевые особенности:

🔘Code-first подход.
Создавайте агентов, инструменты и логику оркестрации прямо в коде Python. Это гарантирует гибкость, тестируемость и контроль версий.

🔘Многоагентная архитектура.
Стройте масштабируемые системы из модульных агентов, каждый из которых отвечает за свою специализацию.

🔘Богатая экосистема инструментов.
Используйте встроенные или пользовательские Python-функции, API-интеграции и сторонние сервисы как "инструменты" для агентов.

🔘Гибкая оркестрация.
Настраивайте предсказуемые пайплайны или динамическую маршрутизацию с помощью LLM.

🔘Встроенная система оценки.
Оценивайте не только финальный ответ, но и шаги рассуждений агента.

🔘Готов к деплою.
Легко контейнеризуется и разворачивается на Vertex AI Agent Engine, Cloud Run или через Docker.

🔘Стриминг (текст/аудио).
Поддержка интерактивных приложений с двусторонним стримингом.

🔘Управление состоянием.
Поддержка короткой и длинной памяти, работа с файлами, хранение артефактов.

🔘Расширяемость.
Колбэки и открытый API позволяют глубоко кастомизировать поведение агентов и интегрироваться с внешними сервисами.

#AI #AgentFramework #GoogleCloud #ADK #LLM #VertexAI #MultiAgent #PythonDev #OpenSource #AIEngineering

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/google/adk-python

📱Agent Starter Pack.

Agent Starter Pack — это набор готовых шаблонов для разработки и деплоя генеративных ИИ-агентов в Google Cloud.

✅Он создан, чтобы ускорить запуск GenAI-решений и решить типовые задачи:
развёртывание, кастомизация, CI/CD, мониторинг и оценка.

🔹Особенности:

🔘Поддержка популярных архитектур: ReAct, RAG, multi-agent, multimodal.

🔘Быстрый старт в 1 команду.

🔘Интеграция с Vertex AI, Agent Engine, Cloud Run и другими сервисами.

🔘Поддержка пайплайнов CI/CD и Terraform-инфраструктуры.

🔘Примеры на базе LangGraph, CrewAI и Gemini.

💡Как начать за 1 минуту?

python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install agent-starter-pack
agent-starter-pack create my-awesome-agent

✅Готово! У вас будет полноценный проект — с фронтендом, бэкендом и инфраструктурой для деплоя.
Можно запустить в Cloud Shell или протестировать в Firebase Studio — без настройки окружения.

🔻Поддерживаемые агенты:

🔘adk_base — базовый ReAct-агент.

🔘agentic_rag — поиск и Q&A с RAG.

🔘langgraph_base_react — агент на LangGraph.

🔘crewai_coding_crew — мультиагентная код-команда.

🔘live_api — мультимодальный агент с поддержкой чата, видео и аудио.

#GenAI #GoogleCloud #AIagent #AgentStarterPack #VertexAI #RAG #ReAct #LangGraph #CrewAI #CloudRun #Firebase #MLOps #LLM #Python #DevTools #AI4Dev #GCP

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/GoogleCloudPlatform/agent-starter-pack

📱Google Antigravity SDK.

Google Antigravity SDK - это официальный Python SDK для разработки автономных ИИ-агентов на базе технологий Antigravity и моделей Gemini.

Инструмент предоставляет безопасный, масштабируемый и сохраняющий состояние (stateful) слой инфраструктуры. Он полностью берет на себя оркестрацию «агентного цикла» (agentic loop), управление историей и вызов инструментов, позволяя разработчику сфокусироваться на бизнес-логике и поведении агента, а не на его рантайме.

SDK поддерживает как локальный запуск, так и бесшовную интеграцию с Gemini Enterprise Agent Platform (ранее известной как Vertex AI).

🔹Ключевые фичи и возможности:

🔘Мультимодальный ввод: Помимо текстовых промптов, агенту можно напрямую скармливать медиафайлы (изображения, видео, аудио) и тяжелые документы. SDK умеет считывать их как из путей файловой системы с автоматическим определением MIME-типов, так и в виде сырых байтов прямо из оперативной памяти.

🔘Глубокий стриминг рантайма: Вы можете в реальном времени асинхронно получать не только текстовые токены ответа, но и цепочки внутренних рассуждений модели (response.thoughts), а также события перехвата вызовов внешних инструментов (response.tool_calls).

🔘Кастомные инструменты и MCP: Любая стандартная Python-функция с docstring регистрируется как инструмент для агента в один клик. Также «из коробки» поддерживается интеграция со сторонними серверами протокола MCP (Model Context Protocol).

🔘Декларативные политики безопасности (Hooks & Policies): По умолчанию агент запускается в безопасном режиме read-only. Вы можете гибко настраивать правила доступа: например, разрешить чтение файлов, запретить любые сетевые запросы, а на выполнение терминальных команд повесить хук ask_user для обязательного подтверждения человеком.

🔘Фоновые триггеры: Позволяет запускать фоновые задачи, которые реагируют на внешние события и могут самостоятельно отправлять сообщения или инструкции в контекст агента по расписанию.

🔻Пример использования (Базовый асинхронный агент):

import asyncio
from google.antigravity import Agent, LocalAgentConfig

async def main():
    config = LocalAgentConfig(
        system_instructions="Ты эксперт по навигации в кодовой базе.",
    )
    # Высокоуровневый класс Agent сам управляет всем жизненным циклом
    async with Agent(config) as agent:
        response = await agent.chat("Какие файлы находятся в текущей директории?")
        print(await response.text())

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

⚠️Важное примечание по установке: Google Antigravity SDK жестко опирается на скомпилированный бинарный файл рантайма, который поставляется исключительно внутри платформозависимых wheel-пакетов на PyPI. Простое клонирование GitHub-репозитория не сработает. Всегда устанавливайте инструмент через pip:

pip install google-antigravity

#Google #Gemini #VertexAI #AntigravitySDK #Python #AIAgents #LLM #DevTools #OpenSource #DataScience

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/google-antigravity