Hilo de meng shao (@shao__meng)

[Recomendación de código abierto] Google - 🚀 Paquete de inicio del agente El equipo de Google Cloud Platform ha lanzado una colección de plantillas de desarrollo de agentes de IA de nivel de producción que son más que una simple base de código; son un acelerador de la productividad. Si desea desarrollar un representante de atención al cliente inteligente, un asistente de análisis de documentos o un bot interactivo multimodal en Google Cloud, no necesita configurar servidores, escribir scripts de implementación ni crear sistemas de monitorización desde cero. Este proyecto integra toda la infraestructura de lógica no empresarial, lo que le permite centrarse en el diseño de interacción de IA. 💡 Valor fundamental: ¿Qué puntos críticos resuelve? Al crear aplicaciones GenAI, los desarrolladores generalmente enfrentan dos desafíos principales: • Comenzar es difícil: ¿cómo elegir la arquitectura adecuada (ReAct, RAG, Multi-agente)? Dificultad de implementación: Redactar un buen mensaje es solo el primer paso. ¿Cómo implementar el agente en la nube? ¿Cómo implementar CI/CD? ¿Cómo supervisar la calidad de sus respuestas? Este proyecto responde a estas preguntas proporcionando una solución de cadena completa: • Listo para usar: genere un proyecto completo que contenga código front-end, back-end e infraestructura con un solo comando. Listo para producción: incluye no solo código, sino también scripts de Terraform integrados, configuración de canalización CI/CD y configuraciones de observabilidad. 🛠️ Capacidades técnicas clave explicadas: este proyecto comprende varios componentes centrales que cubren diferentes etapas del desarrollo de IA: 1. Plantillas de agentes diversas: adk_base / adk_a2a_base: basados ​​en el Kit de desarrollo de agentes de Google, estos agentes ReAct admiten la colaboración entre múltiples agentes (agente a agente). a· gentic_rag: Diseñado para escenarios de base de conocimiento empresarial, integra el flujo de trabajo RAG y es compatible con Vertex AI Search. • langgraph_base: integra el marco LangChain/LangGraph, lo que facilita que los desarrolladores familiarizados con el ecosistema puedan comenzar. adk_live: Un agente inteligente que admite la interacción multimodal (audio/video/texto) en tiempo real, utilizando las capacidades multimodales nativas de Gemini. 2. Mejores prácticas de ingeniería • CI/CD: Acciones de GitHub integradas y configuraciones de Google Cloud Build para implementación automática después de las confirmaciones de código. • Observabilidad: el monitoreo en la nube integrado le permite ver el estado de ejecución, la latencia y la tasa de errores del agente. • Evaluación: Integrado con Vertex AI Evaluation, le ayuda a evaluar cuantitativamente la calidad de las respuestas de la IA. 3. El proyecto de experiencia de desarrollador minimalista proporciona una herramienta CLI (interfaz de línea de comandos). • Inicio rápido: uvx agent-starter-pack create my-agent: cree un nuevo proyecto con un solo clic. • Mejorar la infraestructura existente: si ya tiene el código, puede usar el comando mejorar para agregar configuraciones de infraestructura de nivel de producción a su proyecto existente. Dirección de código abierto: