Agent Starter Pack 的主要功能是什么？

主要功能包括：1) 通过 Google Cloud Build 和 GitHub Actions 支持实现 CI/CD 自动化，2) 通过 Terraform/CI-CD 集成实现 RAG 的数据管道，3) 允许创建和共享自定义代理模板的远程模板，4) 用于获取即时指导和代码示例的 Gemini CLI 集成。

有哪些类型的代理模板可用？

Agent Starter Pack 提供多种模板，包括：adk_base（基本 ReAct 代理）、adk_a2a_base（支持 A2A 协议的代理）、agentic_rag（用于文档检索的 RAG 代理）、langgraph_base（使用 LangGraph 的 ReAct 代理）和 adk_live（实时多模态 RAG 代理）。

使用 Agent Starter Pack 的系统要求是什么？

要求包括：Python 3.10+、Google Cloud SDK、Terraform（用于部署）和 Make（用于开发任务）。

如何开始使用 Agent Starter Pack？

您可以使用命令 'uvx agent-starter-pack create' 在 60 秒内开始使用。或者，您可以通过创建虚拟环境，使用 'pip install agent-starter-pack' 安装包，然后运行 'agent-starter-pack create' 来使用 pip。

Agent Starter Pack

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Agent Starter Pack 是一个 Python 软件包，提供可用于生产的模板，用于在 Google Cloud 上构建 GenAI 代理，并具有内置的基础设施、CI/CD、可观察性和安全功能。

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https://github.com/GoogleCloudPlatform/agent-starter-pack?ref=producthunt&utm_source=aipure

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更新于：2025年12月16日

什么是 Agent Starter Pack

Agent Starter Pack 是由 Google Cloud Platform 开发的综合工具包，可帮助开发人员快速构建和部署可用于生产的生成式 AI 代理。它的作用类似于 AI 代理的“create-react-app”，提供预构建的模板、基础设施设置和部署自动化。该软件包支持各种代理模式，包括 ReAct、RAG（检索增强生成）、多代理系统和实时多模态 API 集成，使开发人员能够专注于代理的核心逻辑，而启动包则处理其他所有事情。

Agent Starter Pack 的主要功能

Agent Starter Pack 是一个 Python 包，提供了生产就绪的模板，用于在 Google Cloud 上构建和部署生成式 AI 代理。它提供了一个全面的解决方案，可以处理基础设施、CI/CD 管道、可观察性和安全性，使开发人员可以专注于代理逻辑。该软件包包括预构建的代理模板，支持 ADK 和 LangGraph 等多种框架，并通过 Cloud Run 或 Agent Engine 实现快速部署。

预构建的代理模板: 为各种代理类型提供即用型模板，包括 ReAct、RAG、多代理和 Live API，从而可以快速启动常见的 AI 代理模式

自动化的 CI/CD 管道: 一键式设置完整的 CI/CD 管道，支持 Google Cloud Build 和 GitHub Actions，具有自动构建、测试和部署功能

集成的可观察性: 使用 OpenTelemetry 的内置监控和可观察性功能，可以在 Google Cloud 中对代理交互进行详细的跟踪和日志记录

RAG 数据管道: 生产就绪的数据提取管道，用于处理和嵌入自定义数据，支持 Vertex AI Search 和 Vector Search，以增强响应相关性

Agent Starter Pack 的使用场景

基于文档的问答系统: 构建智能系统，该系统可以使用 RAG 功能处理、索引和回答来自大型文档存储库的问题

实时多模式交互: 创建能够使用 ADK Live 模板处理实时音频、视频和文本交互的代理

分布式代理网络: 使用 A2A 协议开发互连的代理系统，以实现复杂的任务自动化和多代理协作

企业搜索增强: 在企业系统中使用 RAG 管道和 Vertex AI Search 集成来实现高级搜索功能

优点

通过生产就绪的基础设施实现快速部署

内置全面的可观察性和监控

灵活的框架支持 (ADK, LangGraph, CrewAI)

缺点

仅限于 Google Cloud Platform 环境

需要 Python 和云基础设施的技术知识

由于云服务依赖性，可能具有更高的运营成本

如何使用 Agent Starter Pack

安装先决条件: 确保您的系统上已安装 Python 3.10+、Google Cloud SDK、Terraform 和 Make

安装 Agent Starter Pack: 选择两种安装方法之一：1) 使用 uv：运行 'uvx agent-starter-pack create'，或 2) 使用 pip：使用 'python -m venv .venv && source .venv/bin/activate' 创建虚拟环境，然后运行 'pip install --upgrade agent-starter-pack'

创建新的代理项目: 运行 'agent-starter-pack create' 并按照交互式提示选择您的代理模板（例如，adk_base、agentic_rag、langgraph_base）和部署目标（cloud_run 或 agent_engine）

配置代理: 导航到生成的项目目录，并根据您的需要自定义 app/agent.py 中的代理逻辑。该模板提供了基本结构和基础设施

设置数据管道（可选）: 对于 RAG 代理，使用 '--include-data-ingestion' 标志配置数据提取管道，以处理 Vertex AI Search 或 Vector Search 的嵌入

在本地测试: 使用具有热重载功能的交互式 UI 游乐场，在部署之前测试代理的功能

设置 CI/CD: 运行 'agent-starter-pack setup-cicd' 以使用 Google Cloud Build 或 GitHub Actions 配置自动部署管道

部署到生产环境: 按照部署指南使用已建立的 CI/CD 管道将您的代理部署到 Google Cloud。基础设施将使用 Terraform 进行配置

监控和观察: 使用内置的可观察性工具（包括 Cloud Trace 和 Cloud Logging）来监控您的代理在生产环境中的性能和行为

增强现有代理（可选）: 对于现有代理，请在项目根文件夹中使用 'agent-starter-pack enhance' 以添加可用于生产的部署和基础设施功能