AI Agent Development
AI Agent Development wird nützlich, wenn ein Agent nicht nur antworten, sondern mit Quellen, Werkzeugen, Regeln und Freigaben eine Aufgabe erledigen soll.
Agenten mit Google Agent Development Kit (ADK) und klaren Schritten
Development Studio für AI Agents, Apps & Web
Systeme und Architekturen mit Google Agent Development Kit (ADK), React Native & React
Agenten mit Google Agent Development Kit (ADK) und klaren Schritten
Google Agent Development Kit (ADK) eignet sich für Agenten, die Werkzeuge nutzen, Zwischenschritte speichern, strukturierte Ergebnisse liefern und Menschen bei riskanten Stellen einbeziehen.
Worum es in der Praxis geht
Der Fokus liegt auf Agenten, die mit Werkzeugen arbeiten, Zwischenschritte speichern, strukturierte Ergebnisse liefern und an riskanten Stellen Menschen einbeziehen.
Ein Agent auf Basis des Agent Development Kit (ADK) erledigt eine begrenzte Aufgabe als nachvollziehbare Kette aus Eingabe, Quelle, Tool-Aufruf, Ergebnis und Prüfpunkt.
appamass baut diese Agenten mit Google Agent Development Kit (ADK) und Python, verbindet sie über TypeScript mit Web oder Mobile und trennt Tool-Rechte, Datenzugriff und Freigaben sauber.
Der erste Schnitt mit Agent Development Kit (ADK) modelliert ein Werkzeug so präzise, dass klar ist, was der Agent lesen, schreiben oder nur vorschlagen darf.
Agent-Schritte, Werkzeuge und Freigaben sichtbar machen
Ein Agent auf Basis des Agent Development Kit (ADK) sollte zuerst eine klar begrenzte Aufgabe sauber erledigen. Wichtig ist nicht Magie, sondern ein nachvollziehbarer Ablauf mit Quellen, Werkzeugen und Stopps für menschliche Kontrolle.
Was Nutzer sehen
Nutzer sehen nicht nur eine Antwort, sondern den Verlauf: Eingabe, genutzte Quelle, Werkzeugaufruf, Ergebnis, Rückfrage oder Freigabe.
Wie es arbeitet
Dahinter verbinden sich Google Agent Development Kit (ADK), Python, Vertex AI, Tool-Verträge, Sessions, Events, Memory, strukturierte Outputs, Cloud Run oder Agent Runtime, IAM, Evaluation und eine prüfbare Oberfläche.
Was kontrollierbar bleibt
Kontrollierbar bleiben Werkzeugrechte, Session-Verlauf, Kosten, Fehler, Wiederholungen, Logs, Freigaben und die Qualität der Ausgaben.
Ein belastbarer Start mit Agent Development Kit (ADK)
Der erste Agent muss zeigen, welches Werkzeug er nutzt, welche Daten er verarbeitet und wo ein Mensch eingreift.
Werkzeuge modellieren
Jedes Werkzeug bekommt klare Eingaben, erlaubte Aktionen, Fehlerfälle und Grenzen.
Ablauf prüfbar machen
Eingabe, Zwischenschritte, Ausgabe und Freigabe werden so angezeigt, dass ein Team den Agenten nachvollziehen kann.
Betrieb vorbereiten
Logging, Auswertung, Kostenkontrolle, Tests und Rollout-Regeln machen den Agenten produktionsfähig.
Weitere Services
Andere Bereiche, die zeigen, wie Mobile Apps, React-Websysteme, AI Agents und kontrollierbare Automationen zusammenpassen.