App Development Studio für AI Agents, Mobile & Web Apps

Architektur von Multi-Agenten-Systemen mit der graphbasierten Workflow-Engine des ADK 2.0

Untersuchen Sie, wie die graphbasierte Workflow-Engine des ADK 2.0 starre sequentielle Abläufe durch nicht-lineare Ausführungsmodelle für robuste Agentenarchitekturen ersetzt.

Implementierung von HITL-Gateways in Multi-Agenten-Workflows zur Vermeidung autonomer Ausführungsfehler

Autonome KI-Systeme versagen in Grenzfällen häufig, wenn sie ohne Aufsicht von Anfang bis Ende ausgeführt werden.

Implementierung von Human-in-the-Loop-Gateways für AI-Agent-Workflows

Während AI-Agents von assistierenden Werkzeugen zu autonomen Systemen werden, steigt das Risiko unüberwachter Fehler. Wenn man sich darauf verlässt, dass Agents Aufgaben ohne Aufsicht von Anfang bis Ende ausführen, führt dies oft zu Fehlern bei Edge Cases oder komplexer Geschäftslogik.

KI-Agenten entwickeln mit dem Google ADK (Agent Development Kit)

Das Open-Source Agent Development Kit von Google bietet ein Code-First-Framework für deterministische KI-Agenten-Workflows. Erfahren Sie, wie Sie Agenten, Tools und Safety-Callbacks strukturieren.

Bereitstellung von Agent Development Kit Agents in der Google Cloud

Der Übergang von ADK-Agents von der lokalen Entwicklung in die Produktion erfordert die Wahl zwischen serverlosem Cloud Run oder orchestriertem GKE. Dieser Leitfaden beschreibt die spezifischen Bereitstellungspfade für beide Ansätze.

Umstellung auf graphbasierte Ausführung im ADK 2.0

ADK 2.0 wechselt von hierarchischer Ausführung zu einer graphbasierten Runtime. Diese Architekturänderung verbessert die Zuverlässigkeit von Agents und vereinfacht komplexes Task-Routing.

Dekomposition von Multi-Agenten-Systemen: Muster für sprachübergreifende Orchestrierung

Überwinden Sie monolithische Agenten-Designs durch die Zerlegung in spezialisierte, sprachunabhängige Microservices. Erfahren Sie, wie Sie Python- und Go-Agenten mit dem A2A-Protokoll koordinieren.

Produktionsreife KI-Agenten mit dem Google Agent Development Kit (ADK) architektonisch planen

Eine praxisnahe Evaluierung des Google Agent Development Kit (ADK) für zustandsbehaftete, produktionsreife KI-Agenten auf der GCP. Erfahren Sie, wie sich die architektonischen Primitive im Vergleich zu etablierten Frameworks schlagen.

Deterministische KI-Workflows mit ADK-Graphen architektonisch gestalten

Überwinden Sie monolithische Agenten-Prompts durch graphbasierte Workflows im Agent Development Kit, um deterministisches Task-Routing und modulare Ausführung zu erzwingen.

KI-Coding-Agents in Produktion: Deterministische Validierung und Observability

Der Übergang von KI-Coding-Agents vom Prototyp in die Produktion erfordert mehr als einfache LLM-Prompts. Implementieren Sie deterministische Tool-Validierung und Observability, um nicht-deterministisches Verhalten zu beherrschen.

KI-Agenten-Entwicklung: Architekturmuster aus 12 Deployments

Der Weg von KI-Agenten in die Produktion erfordert mehr als einfaches Prompting. Erfahren Sie, wie Sie Tool-Schemas und State Management gestalten, um Fehlerkaskaden zu vermeiden.

Auswahl von Multi-Agent-Orchestrierungsmustern für KI-Systeme im Produktivbetrieb

Evaluieren Sie Supervisor-, Swarm- und hierarchische Orchestrierungsmuster, um Kontrolle, Latenz und Skalierbarkeit in produktiven KI-Agentensystemen auszubalancieren.

Richtlinienbasierte HITL-Workflows im ADK implementieren

Richtlinienbasierte Interception im Agent Development Kit ermöglicht die Durchsetzung von Governance und Sicherheit bei der Tool-Ausführung von KI-Agenten.