Техническое руководство для стартапов: ИИ-агенты в Google Cloud

Парадигмальный сдвиг в разработке программного обеспечения

Разработка ИИ-агентов знаменует собой парадигмальный сдвиг в разработке программного обеспечения. ИИ-агенты позволяют стартапам автоматизировать сложные рабочие процессы, создавать совершенно новые пользовательские опыты и решать бизнес-задачи, которые ранее считались технически невозможными.

Цель данного технического руководства — предложить систематическую и ориентированную на операции дорожную карту для навигации в этой новой среде. Оно призвано поддержать стартапы и разработчиков, поделившись концепциями, когнитивными архитектурами и архитектурными шаблонами, необходимыми для построения надёжных и масштабируемых агентов в Google Cloud.

Переход от многообещающего прототипа к агенту, готовому к продакшену, требует решения нового набора сложных задач: как эффективно управлять недетерминированным поведением агентов, как проверять их сложные пути рассуждений, и, что наиболее важно, с чего начать процесс разработки.

Руководство охватывает все этапы проекта стартапа: от проверки идеи и создания минимально жизнеспособного продукта (MVP) до поддержки продукта в продакшене и автоматизации сложных процессов.

Раздел 1: Основные концепции и архитектурные компоненты ИИ-агентов

Область агентного ИИ развивается очень быстро. Для построения надёжных систем необходимо понимать их основные концепции, принципы работы и доступные инструменты. Основная архитектура каждого агента включает ключевые компоненты, такие как модели, инструменты, оркестрация, обоснование и среда выполнения.

1.1 Модели (Мозг Агента)

Модель выступает в роли мозга агента. Она используется для чтения запросов пользователей, определения необходимых действий и генерации умных ответов.

Как выбрать правильную модель: Выбор не сводится к использованию самой мощной модели, а заключается в поиске оптимального баланса возможностей, скорости и стоимости. Надежные когнитивные архитектуры используют мультиагентный подход, применяя несколько специализированных агентов. Каждый агент динамически выбирает самую лёгкую модель для своей конкретной подзадачи.

Управление моделями: Google Cloud предоставляет Vertex AI, которая позволяет развертывать фундаментальные модели (более 200 от Google, Anthropic, Meta Llama, Mistral) из единой централизованной платформы. Vertex AI предоставляет возможности MLOps и позволяет разработчикам калибровать стоимость и производительность многопользовательской системы.

Тонкая настройка vs. Обоснование: Важно понимать разницу:

• Тонкая настройка (Fine-tuning) адаптирует стиль модели и уточняет её знания для конкретной задачи.
• Обоснование (Grounding) соединяет модель с актуальными, проверяемыми источниками данных для обеспечения фактической точности её ответов.

1.2 Оркестрация: Планирование и принятие решений

Оркестрация — это основной процесс рассуждения агента, его исполнительная функция, позволяющая агенту выполнять многошаговые задачи. Она определяет, какие инструменты необходимы, в какой последовательности их использовать и как объединить их выводы для достижения конечной цели. Автоматизируя сложные бизнес-процессы, оркестрация создаёт мощный рычаг для небольших стартап-команд.

Паттерн ReAct (Reason + Action): Это распространённый и эффективный фреймворк, который объединяет возможности рассуждения и действия больших языковых моделей. Цикл ReAct выглядит следующим образом:

1. Рассуждение (Reason): Агент оценивает цель и текущее состояние, формируя логическую гипотезу о следующем наилучшем шаге.
2. Действие (Act): Агент вызывает инструмент (функцию Python) или делегирует задачу другому специализированному агенту, используя шаблон Agent-as-a-Tool.
3. Наблюдение (Observe): Агент получает вывод инструмента и использует его для формирования следующего шага рассуждения.

Примеры использования оркестрации: автоматическое привлечение клиентов, сложная квалификация лидов и обработка возвратов.

1.3 Инструменты: Обеспечение агентных действий

Инструменты — это определённые возможности, позволяющие агенту выполнять действия. ADK предоставляет гибкую систему инструментов. Для того чтобы модель могла правильно использовать инструмент, его определение должно быть чётким и однозначным API-контрактом, состоящим из:

• Сигнатуры функции: С использованием описательных имён и обязательных подсказок типов Python, которые предоставляют структурную схему для генерации корректных аргументов.
• Docstring (семантическое ядро): Основной источник семантической информации, который точно определяет назначение инструмента.

Шаблон Toolset в ADK объединяет набор связанных инструментов в один объект (например, BigQueryToolset).

1.4 Роль Обоснования (Grounding)

Обоснование (с использованием RAG — Retrieval-Augmented Generation) — это фундаментальный принцип для построения надёжных агентов. Оно обеспечивает фактическую точность ответов агента.

Почему обоснование важно:

• Повышенная точность: RAG значительно снижает риск галлюцинаций, которые могут привести к неверным или неприемлемым действиям.
• Актуальность: Агенты могут получать самую свежую информацию, превосходящую их последнюю дату обучения.
• Более быстрые ответы: Векторные эмбеддинги и специализированные базы данных обеспечивают молниеносный семантический поиск по огромным наборам данных.

Эволюция методов обоснования:

1. Базовый RAG: Обоснование агента путём извлечения текста на основе семантического сходства. Использует векторные эмбеддинги (числовые представления, захватывающие концептуальную сущность данных) и специализированные векторные базы данных (например, Vertex AI Vector Search) для быстрого поиска по схожести. Готовое решение RAG от Google Cloud называется Vertex AI Search.
2. GraphRAG: Обогащает обоснование путём понимания явных взаимосвязей между точками данных в графе знаний.
3. Агентный RAG (Agentic RAG): Самый мощный подход, где агент становится активным участником рассуждения. Следуя фреймворкам типа ReAct, агент анализирует сложный запрос, формирует многошаговый план и последовательно выполняет несколько вызовов инструментов для поиска наилучшей информации. Примеры включают проверку наличия товаров в реальном времени или использование Google Search в качестве инструмента для обоснования.

1.5 Среда выполнения (Runtime)

Среда выполнения облегчает масштабное развёртывание агентов, превращая прототип в надёжный продукт. Выбор среды выполнения напрямую влияет на эксплуатационную архитектуру, включая безопасность, балансировку нагрузки и обработку ошибок.

Ключевые требования к среде выполнения:

• Экономичность: Должна позволять платить только за вычисления, когда агент активно обрабатывает запросы.
• Безопасность: Должна обеспечивать сетевой контроль доступа и защищённые каналы связи (например, TLS).
• Надёжность и наблюдаемость: Должна включать механизмы обработки ошибок, автоматические повторные попытки и комплексный мониторинг (журналирование действий и сбор метрик).

Варианты развертывания:

• Cloud Run: Серверный, экономичный способ справляться с резкими всплесками трафика, идеально подходит для контейнеризованных агентов.
• Google Kubernetes Engine (GKE): Используется для миссионально-критических приложений, требующих высокой доступности и глобального масштабирования, часто после достижения product-market fit.
• Vertex AI Agent Engine: Рекомендованная цель развёртывания. Это полностью управляемый сервис, специально созданный для масштабирования, управления и развертывания ИИ-агентов (например, построенных на ADK). Он оптимизирован для экономичности и автоматического масштабирования.

Раздел 2: Экосистема Google Cloud и разработка ИИ-агентов

Google Cloud стремится создать процветающую экосистему ИИ-агентов. Независимо от того, будет ли стартап использовать готовые агенты Google Cloud, привлекать партнерские решения или создавать собственных агентов, эта общая структура разработана для взаимосовместимости.

2.1 Инструменты и Протоколы Взаимосовместимости

Экосистема основана на открытых отраслевых стандартах, которые позволяют агентам взаимодействовать и обмениваться контекстом:

• Model Context Protocol (MCP): Открытый протокол, стандартизирующий предоставление контекста большим языковым моделям. ADK-агенты могут выступать в роли клиента MCP, используя внешние инструменты, или предоставлять собственные инструменты, обёрнутые в MCP-сервер.
• Agent2Agent (A2A) Protocol: Протокол, разработанный для обеспечения общения и сотрудничества между агентами. A2A поддерживает текстовую, аудио- и видеокоммуникацию.

2.2 Agent Development Kit (ADK): Разработка, Ориентированная на Код

Agent Development Kit (ADK) от Google Cloud предназначен для разработчиков и стартапов, которым требуется высокий уровень контроля над поведением агента.

Почему ADK важен для стартапов:

• Автоматизация рабочих процессов: Позволяет реализовать многошаговую оркестрацию, создавая операционный рычаг для масштабирования небольших команд.
• Надёжность: Использует встроенную оценку и наблюдаемость для тщательного тестирования и отладки, обеспечивая надёжный продукт промышленного уровня.
• Гибкость: Упаковывает агента в стандартный контейнер (например, FastAPI веб-службы), который может быть развёрнут в любой среде, запускающей контейнеры (Cloud Run, GKE).
• Сложные системы: ADK изначально многопользовательский, что позволяет легко создавать высокоспециализированные, совместные ИИ-решения.

Типы агентов в ADK: ADK организует агентов в три категории:

1. LLMAgent (Агент Рассуждения):
   • Основной движок: Большая языковая модель (LLM).
   • Детерминизм: Недетерминированный (гибкий).
   • Роль: Формирует ядро большинства разговорных и решающих проблем агентов.
2. Агенты Рабочего Процесса (Оркестраторы):
   • Основной движок: Предопределённая логика.
   • Детерминизм: Детерминированный (предсказуемый).
   • Типы: SequentialAgent (фиксированный порядок, вывод одного агента является вводом для следующего), ParallelAgent (одновременное выполнение независимых подзадач для оптимизации производительности), и LoopAgent (повторяет действия до выполнения условия выхода).
3. Кастомные Агенты (CustomAgent):
   • Основной движок: Логика, жёстко закодированная разработчиком.
   • Роль: Используется, когда действия не определяются LLM. Разработчик создает класс Python, наследующийся от BaseAgent, и реализует уникальный метод _run_async_impl.

2.3 Архитектура Данных Агента (Память)

Надёжная архитектура данных агента должна удовлетворять трём различным потребностям: долгосрочное хранилище, низкозадержочный доступ к краткосрочному контексту и надёжный реестр для аудита.

Дистилляция Памяти (Memory Distillation): По мере роста истории взаимодействий, передача всей необработанной истории разговора модели становится неэффективной, дорогостоящей и может путать модель. Дистилляция памяти использует LLM для управления и дистилляции (сжатия) непосредственного контекста живого разговора, фокусируясь на наборе дистиллированных воспоминаний, что более масштабируемо и эффективно.

2.4 Альтернативные Варианты Создания Агентов

Google Cloud предлагает инструменты для различных стилей разработки:

• Google Agentspace: Подход, основанный на платформе, идеален для управления множеством агентов и масштабирования их использования в зрелом стартапе. Он позволяет пользователям без технических навыков создавать агентов, используя безкодовый дизайнер и объединять корпоративные данные (Microsoft Sharepoint, Google Workspace, Jira).
• Firebase Studio: Ускоряет полный цикл разработки приложений с ИИ. Используется для быстрого создания прототипов приложений (с помощью App Prototyping Agent), тестирования и развёртывания полностековых приложений в Cloud Run, Firebase Hosting или пользовательской инфраструктуре.
• Gemini CLI: Открытый ИИ-агент, который интегрирует Gemini прямо в терминал. Предлагает быстрый, экономичный способ экспериментировать с ИИ для задач, таких как понимание кода, работа с файлами и динамическое устранение неполадок.

Раздел 3: Обеспечение Надежности и Ответственности (AgentOps)

Из-за недетерминированной природы LLM-систем достичь надёжности уровня продакшена сложно, требуя перехода от «тестирования настроения» к систематическому подходу. AgentOps — это фреймворк, который систематизирует процесс разработки, внедряя постоянные циклы обратной связи для повышения надёжности, безопасности и производительности.

3.1 Agent Starter Pack и Рабочий Процесс AgentOps

Набор Agent Starter Pack совместно с ADK реализует AgentOps, быстро внедряя предварительно настроенные инструменты для инфраструктуры, CI/CD и непрерывной оценки.

Рабочий процесс AgentOps (разделение ADK и Starter Pack):

1. Инициализация: Разработчик использует Agent Starter Pack для создания нового проекта и репозитория исходного кода с преднастроенным CI/CD-pipeline.
2. Разработка: Разработчики используют ADK для определения логики, оркестрационных потоков и инструментов.
3. Инфраструктура: Agent Starter Pack генерирует инфраструктуру как код (Terraform) для provision-а целевых развертываний (например, Cloud Run).
4. Непрерывная Оценка: CI/CD-pipeline (Cloud Build) собирает ADK-агента и проводит количественную оценку против предопределённого набора тестов.
5. Развертывание: После успешной оценки, pipeline автоматически развертывает новый, проверенный вариант.

3.2 Многослойная Система Оценки

Поскольку сбой в цикле ReAct может привести к неверному результату, требуется строгая, многослойная система оценки. Эта система реализована с помощью ADK для логики и Agent Starter Pack для автоматизации и масштабирования.

3.3 Ответственный ИИ (Responsible AI, RAI) и Безопасность

Создание мощных агентов неразрывно связано с ответственностью за их безопасность, защищённость и соответствие. Это требует структурированного подхода и проектирования с мерами защиты от вредных или непреднамеренных последствий, таких как несправедливые предубеждения или нарушения конфиденциальности.

Механизмы обеспечения безопасности:

• Контроль уровня безопасности ADK: ADK предоставляет рамку для когнитивной архитектуры агента и контроля вызова инструментов.
• Автоматизация инфраструктуры: Agent Starter Pack использует Terraform для развертывания укреплённой облачной инфраструктуры, которая применяет эти контрольные меры в масштабе.