Agent Starter Pack
Agent Starter Pack est un package Python qui fournit des modèles prêts pour la production pour la création d'agents GenAI sur Google Cloud avec une infrastructure, une intégration continue/livraison continue, une observabilité et des fonctionnalités de sécurité intégrées.
https://github.com/GoogleCloudPlatform/agent-starter-pack?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Dec 16, 2025
Qu'est-ce que Agent Starter Pack
Agent Starter Pack est une boîte à outils complète développée par Google Cloud Platform qui aide les développeurs à créer et à déployer rapidement des agents d'IA générative prêts pour la production. Il agit comme un équivalent de 'create-react-app' pour les agents d'IA, fournissant des modèles prédéfinis, une configuration d'infrastructure et une automatisation du déploiement. Le package prend en charge divers modèles d'agents, notamment ReAct, RAG (Retrieval Augmented Generation), les systèmes multi-agents et l'intégration d'API multimodales en direct, permettant aux développeurs de se concentrer sur la logique de base de leur agent pendant que le starter pack gère tout le reste.
Caractéristiques principales de Agent Starter Pack
Agent Starter Pack est un package Python qui fournit des modèles prêts pour la production pour la création et le déploiement d'agents d'IA générative sur Google Cloud. Il offre une solution complète qui gère l'infrastructure, les pipelines CI/CD, l'observabilité et la sécurité, permettant aux développeurs de se concentrer uniquement sur la logique de l'agent. Le package comprend des modèles d'agent pré-construits, prend en charge plusieurs frameworks comme ADK et LangGraph, et permet un déploiement rapide via Cloud Run ou Agent Engine.
Modèles d'agents pré-construits: Fournit des modèles prêts à l'emploi pour différents types d'agents, notamment ReAct, RAG, multi-agents et Live API, permettant un démarrage rapide avec des modèles d'agents d'IA courants
Pipeline CI/CD automatisé: Configuration en une seule commande pour un pipeline CI/CD complet prenant en charge Google Cloud Build et GitHub Actions, avec des builds, des tests et des déploiements automatisés
Observabilité intégrée: Fonctionnalités de surveillance et d'observabilité intégrées à l'aide d'OpenTelemetry, permettant un suivi et une journalisation détaillés des interactions de l'agent dans Google Cloud
Pipeline de données RAG: Pipeline d'ingestion de données prêt pour la production pour le traitement et l'intégration de données personnalisées, prenant en charge Vertex AI Search et Vector Search pour une pertinence de réponse améliorée
Cas d'utilisation de Agent Starter Pack
Systèmes de questions-réponses basés sur des documents: Créez des systèmes intelligents capables de traiter, d'indexer et de répondre aux questions provenant de grands référentiels de documents à l'aide des fonctionnalités RAG
Interactions multimodales en temps réel: Créez des agents capables de gérer les interactions audio, vidéo et textuelles en temps réel à l'aide du modèle ADK Live
Réseaux d'agents distribués: Développez des systèmes d'agents interconnectés à l'aide du protocole A2A pour l'automatisation des tâches complexes et la collaboration multi-agents
Amélioration de la recherche d'entreprise: Implémentez des fonctionnalités de recherche avancées dans les systèmes d'entreprise à l'aide du pipeline RAG avec l'intégration de Vertex AI Search
Avantages
Déploiement rapide avec une infrastructure prête pour la production
Observabilité et surveillance complètes intégrées
Prise en charge flexible des frameworks (ADK, LangGraph, CrewAI)
Inconvénients
Limité à l'environnement Google Cloud Platform
Nécessite des connaissances techniques de Python et de l'infrastructure cloud
Peut entraîner des coûts opérationnels plus élevés en raison des dépendances aux services cloud
Comment utiliser Agent Starter Pack
Installer les prérequis: Assurez-vous que Python 3.10+, Google Cloud SDK, Terraform et Make sont installés sur votre système
Installer Agent Starter Pack: Choisissez l'une des deux méthodes d'installation : 1) Avec uv : Exécutez 'uvx agent-starter-pack create', ou 2) Avec pip : Créez un environnement virtuel avec 'python -m venv .venv && source .venv/bin/activate', puis exécutez 'pip install --upgrade agent-starter-pack'
Créer un nouveau projet d'agent: Exécutez 'agent-starter-pack create' et suivez les invites interactives pour sélectionner votre modèle d'agent (par exemple, adk_base, agentic_rag, langgraph_base) et votre cible de déploiement (cloud_run ou agent_engine)
Configurer l'agent: Accédez au répertoire du projet généré et personnalisez la logique de l'agent dans app/agent.py en fonction de vos besoins. Le modèle fournit la structure et l'infrastructure de base
Configurer le pipeline de données (facultatif): Pour les agents RAG, configurez le pipeline d'ingestion de données à l'aide de l'indicateur '--include-data-ingestion' pour traiter les intégrations pour Vertex AI Search ou Vector Search
Tester localement: Utilisez l'interface utilisateur interactive avec le rechargement à chaud pour tester la fonctionnalité de votre agent avant le déploiement
Configurer l'intégration continue/livraison continue: Exécutez 'agent-starter-pack setup-cicd' pour configurer le pipeline de déploiement automatisé à l'aide de Google Cloud Build ou de GitHub Actions
Déployer en production: Suivez le guide de déploiement pour déployer votre agent sur Google Cloud à l'aide du pipeline d'intégration continue/livraison continue établi. L'infrastructure sera provisionnée à l'aide de Terraform
Surveiller et observer: Utilisez les outils d'observabilité intégrés, notamment Cloud Trace et Cloud Logging, pour surveiller les performances et le comportement de votre agent en production
Améliorer les agents existants (facultatif): Pour les agents existants, utilisez 'agent-starter-pack enhance' dans le dossier racine du projet pour ajouter des capacités de déploiement et d'infrastructure prêtes pour la production
FAQ de Agent Starter Pack
Agent Starter Pack est un package Python qui fournit des modèles prêts à la production pour les agents GenAI sur Google Cloud. Il gère l'infrastructure, l'intégration et le déploiement continus (CI/CD), l'observabilité et la sécurité, permettant aux développeurs de se concentrer sur la logique de l'agent.
Vidéo de Agent Starter Pack
Articles populaires
Pourquoi Rewritify AI est le meilleur "Humaniseur d'IA" pour une écriture indétectable et humaine en 2025
Dec 11, 2025
FLUX.2 contre Nano Banana Pro en 2025 : Lequel préférez-vous ?
Nov 28, 2025
Codes Promotionnels Midjourney Gratuits en 2025 et Comment les Utiliser
Nov 26, 2025
Nouveaux codes cadeaux pour le chatbot CrushOn AI NSFW en 2025 et comment les utiliser
Nov 26, 2025
Derniers outils d'IA similaires à Agent Starter Pack
Gait
Gait est un outil de collaboration qui intègre la génération de code assistée par l'IA avec le contrôle de version, permettant aux équipes de suivre, comprendre et partager efficacement le contexte du code généré par l'IA.
invoices.dev
invoices.dev est une plateforme de facturation automatisée qui génère des factures directement à partir des commits Git des développeurs, avec des capacités d'intégration pour GitHub, Slack, Linear et les services Google.
EasyRFP
EasyRFP est un outil de calcul en périphérie alimenté par l'IA qui rationalise les réponses aux RFP (demande de proposition) et permet le phénotypage des champs en temps réel grâce à la technologie d'apprentissage profond.
Cart.ai
Cart.ai is an AI-powered service platform that provides comprehensive business automation solutions including coding, customer relations management, video editing, e-commerce setup, and custom AI development with 24/7 support.
Outils d'IA populaires comme Agent Starter Pack
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat est un assistant de codage alimenté par l'IA qui fournit des interactions en langage naturel, des suggestions de code en temps réel et un soutien contextuel directement dans les IDE pris en charge et sur GitHub.com.
CopilotForXcode
CopilotForXcode est une extension d'Éditeur de Source Xcode qui intègre GitHub Copilot, Codeium et ChatGPT pour fournir des suggestions de code alimentées par l'IA, une assistance par chat et une fonctionnalité de prompt-à-code au sein de Xcode.
BrowserAI
BrowserAI est une bibliothèque open source qui permet d'exécuter des grands modèles de langage (LLM) locaux directement dans les navigateurs Web avec l'accélération WebGPU, offrant des capacités d'IA axées sur la confidentialité sans nécessiter d'infrastructure de serveur.
OpenAI Codex CLI
OpenAI Codex CLI est un agent de codage open source léger qui s'exécute dans votre terminal, permettant aux développeurs de traduire le langage naturel en exécution de code tout en fournissant un raisonnement de niveau ChatGPT avec la possibilité d'exécuter du code, de manipuler des fichiers et d'itérer sous contrôle de version.