Agent Starter Pack
O Agent Starter Pack é um pacote Python que fornece modelos prontos para produção para construir agentes GenAI no Google Cloud com infraestrutura, CI/CD, observabilidade e recursos de segurança integrados.
https://github.com/GoogleCloudPlatform/agent-starter-pack?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informações do Produto
Atualizado:Dec 16, 2025
O que é Agent Starter Pack
O Agent Starter Pack é um kit de ferramentas abrangente desenvolvido pelo Google Cloud Platform que ajuda os desenvolvedores a criar e implantar rapidamente agentes de IA generativos prontos para produção. Ele atua como um equivalente de 'create-react-app' para agentes de IA, fornecendo modelos pré-construídos, configuração de infraestrutura e automação de implantação. O pacote oferece suporte a vários padrões de agentes, incluindo ReAct, RAG (Retrieval Augmented Generation), sistemas multiagentes e integração de API multimodal ao vivo, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na lógica principal de seu agente, enquanto o pacote inicial lida com todo o resto.
Principais Recursos do Agent Starter Pack
O Agent Starter Pack é um pacote Python que fornece templates prontos para produção para construir e implantar agentes de IA Generativa no Google Cloud. Ele oferece uma solução abrangente que lida com infraestrutura, pipelines de CI/CD, observabilidade e segurança, permitindo que os desenvolvedores se concentrem exclusivamente na lógica do agente. O pacote inclui templates de agentes pré-construídos, suporta várias estruturas como ADK e LangGraph e permite a implantação rápida por meio do Cloud Run ou Agent Engine.
Templates de Agentes Pré-construídos: Fornece templates prontos para uso para vários tipos de agentes, incluindo ReAct, RAG, multiagente e Live API, permitindo um início rápido com padrões comuns de agentes de IA
Pipeline de CI/CD Automatizado: Configuração com um comando para pipeline de CI/CD completo, com suporte para Google Cloud Build e GitHub Actions, com builds, testes e implantações automatizados
Observabilidade Integrada: Recursos integrados de monitoramento e observabilidade usando OpenTelemetry, permitindo rastreamento detalhado e registro de interações do agente no Google Cloud
Pipeline de Dados RAG: Pipeline de ingestão de dados pronto para produção para processamento e incorporação de dados personalizados, com suporte para Vertex AI Search e Vector Search para maior relevância da resposta
Casos de Uso do Agent Starter Pack
Sistemas de P&R Baseados em Documentos: Construa sistemas inteligentes que podem processar, indexar e responder a perguntas de grandes repositórios de documentos usando os recursos de RAG
Interações Multimodais em Tempo Real: Crie agentes capazes de lidar com interações de áudio, vídeo e texto em tempo real usando o template ADK Live
Redes de Agentes Distribuídos: Desenvolva sistemas de agentes interconectados usando o protocolo A2A para automação de tarefas complexas e colaboração multiagente
Aprimoramento da Pesquisa Corporativa: Implemente recursos de pesquisa avançados em sistemas corporativos usando o pipeline RAG com integração do Vertex AI Search
Vantagens
Implantação rápida com infraestrutura pronta para produção
Observabilidade e monitoramento abrangentes integrados
Suporte flexível a frameworks (ADK, LangGraph, CrewAI)
Desvantagens
Limitado ao ambiente do Google Cloud Platform
Requer conhecimento técnico de Python e infraestrutura de nuvem
Pode ter custos operacionais mais altos devido às dependências de serviços de nuvem
Como Usar o Agent Starter Pack
Instalar Pré-requisitos: Certifique-se de ter Python 3.10+, Google Cloud SDK, Terraform e Make instalados em seu sistema
Instalar Agent Starter Pack: Escolha um dos dois métodos de instalação: 1) Usando uv: Execute 'uvx agent-starter-pack create', ou 2) Usando pip: Crie um ambiente virtual com 'python -m venv .venv && source .venv/bin/activate' e execute 'pip install --upgrade agent-starter-pack'
Criar Novo Projeto de Agente: Execute 'agent-starter-pack create' e siga as instruções interativas para selecionar seu modelo de agente (por exemplo, adk_base, agentic_rag, langgraph_base) e o destino de implantação (cloud_run ou agent_engine)
Configurar Agente: Navegue até o diretório do projeto gerado e personalize a lógica do agente em app/agent.py de acordo com suas necessidades. O modelo fornece a estrutura básica e a infraestrutura
Configurar Pipeline de Dados (Opcional): Para agentes RAG, configure o pipeline de ingestão de dados usando a flag '--include-data-ingestion' para processar embeddings para Vertex AI Search ou Vector Search
Testar Localmente: Use a interface de usuário interativa com hot-reloading para testar a funcionalidade do seu agente antes da implantação
Configurar CI/CD: Execute 'agent-starter-pack setup-cicd' para configurar o pipeline de implantação automatizado usando o Google Cloud Build ou o GitHub Actions
Implantar em Produção: Siga o guia de implantação para implantar seu agente no Google Cloud usando o pipeline de CI/CD estabelecido. A infraestrutura será provisionada usando Terraform
Monitorar e Observar: Use as ferramentas de observabilidade integradas, incluindo Cloud Trace e Cloud Logging, para monitorar o desempenho e o comportamento do seu agente em produção
Aprimorar Agentes Existentes (Opcional): Para agentes existentes, use 'agent-starter-pack enhance' na pasta raiz do projeto para adicionar recursos de implantação e infraestrutura prontos para produção
Perguntas Frequentes do Agent Starter Pack
O Agent Starter Pack é um pacote Python que fornece modelos prontos para produção para agentes GenAI no Google Cloud. Ele lida com infraestrutura, CI/CD, observabilidade e segurança, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na lógica do agente.
Vídeo do Agent Starter Pack
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