¿Cómo se crean agentes de IA confiables que se conectan a sus servicios Go existentes sin necesidad de agregar una pila de idiomas separada? Google acaba de lanzar el kit de desarrollo de agentes para Go. Los desarrolladores de Go ahora pueden crear agentes de IA con el mismo marco que ya admite Python y Java, manteniendo todo dentro de una cadena de herramientas y un modelo de implementación familiares de Go.
Para los desarrolladores de IA y de backend que ya utilizan Go para servicios, esto cierra una brecha. Ya no necesita una pila independiente basada en Python para los agentes. Puede expresar la lógica del agente, la orquestación y el uso de herramientas directamente en el código Go y luego mover los mismos agentes a Vertex AI Agent Builder y Agent Engine cuando esté listo para la producción.
¿Qué proporciona el kit de desarrollo de agentes?
Agent Development Kit, o ADK, es un marco de código abierto para desarrollar e implementar agentes de IA. Está optimizado para Gemini y Google Cloud, pero el diseño es independiente del modelo y de la implementación.
En términos prácticos, ADK te ofrece:
Un modelo de programación de código primero donde el comportamiento, las herramientas y la orquestación del agente residen en archivos fuente normales Agentes de flujo de trabajo para flujo de control de estilo secuencial, paralelo y de bucle dentro de un sistema de agente Un rico ecosistema de herramientas con herramientas integradas, herramientas de funciones personalizadas, herramientas OpenAPI, herramientas de Google Cloud y herramientas de ecosistema Rutas de implementación que cubren ejecuciones locales, contenedores, Cloud Run y Vertex AI Agent Engine Patrones de evaluación y seguridad integrados, integrados con Vertex AI Agent Builder
Para un desarrollador, ADK convierte un agente en un servicio normal. Lo ejecuta localmente, inspecciona los seguimientos y lo implementa en un tiempo de ejecución administrado, en lugar de tratarlo como un script único que llama a un LLM.
¿Qué agrega ADK for Go?
La versión Go mantiene el mismo conjunto de funciones principales que los SDK de Python y Java, pero lo expone a través de una API Go idiomática. El equipo de IA de Google describe ADK para Go como una forma idiomática y eficaz de crear agentes que utilicen la simultaneidad de Go y la tipificación segura.
Aquí hay algunos puntos clave:
ADK for Go se instala con go get google.golang.org/adk El proyecto es de código abierto y está alojado en github.com/google/adk-go Admite la creación, evaluación e implementación de agentes de IA sofisticados con flexibilidad y control Utiliza las mismas abstracciones para agentes, herramientas y flujos de trabajo que los otros lenguajes ADK
Esto significa que un servicio Go puede incorporar el comportamiento de los agentes sin cambiar de idioma. Puede crear una arquitectura de múltiples agentes donde cada agente es un componente de Go que se compone con otros utilizando el mismo marco.
Soporte de protocolo A2A en Go
ADK for Go se entrega con soporte nativo para el protocolo Agent2Agent o A2A.
El protocolo A2A define una forma para que los agentes llamen a otros agentes a través de una interfaz estándar. En la versión Go, Google destaca que un agente principal puede orquestar y delegar tareas a subagentes especializados. Esos subagentes pueden ejecutarse localmente o como implementaciones remotas. A2A mantiene estas interacciones seguras y opacas, por lo que un agente no necesita exponer la memoria interna o la lógica propietaria para participar.
Google también contribuyó con un SDK de A2A Go al proyecto principal de A2A. Eso les da a los desarrolladores de Go un punto de entrada a nivel de protocolo si quieren agentes que interoperen con otros tiempos de ejecución y marcos que también admitan A2A.
Caja de herramientas MCP para bases de datos y herramientas
Un detalle clave en el anuncio oficial de Google es la integración nativa con MCP Toolbox para bases de datos. Afirma que ADK Go tiene soporte listo para usar para más de 30 bases de datos a través de esta caja de herramientas.
MCP Toolbox for Databases es un servidor MCP de código abierto para bases de datos. Maneja la agrupación de conexiones, la autenticación y otras preocupaciones, y expone las operaciones de la base de datos como herramientas que utilizan el protocolo de contexto del modelo.
Dentro de ADK, eso significa:
Usted registra MCP Toolbox para bases de datos como proveedor de herramientas MCP. El agente llama a las operaciones de la base de datos a través de herramientas MCP en lugar de construir SQL sin formato. La caja de herramientas aplica un conjunto de acciones seguras y predefinidas que el agente puede realizar.
Esto se ajusta al modelo ADK para herramientas en general, donde los agentes utilizan una combinación de herramientas integradas, herramientas de Google Cloud, herramientas de ecosistema y herramientas MCP, todas descritas en la documentación de Vertex AI Agent Builder.
Integración con Vertex AI Agent Builder y Agent Engine
ADK es el marco principal compatible con Vertex AI Agent Builder para crear sistemas de múltiples agentes.
Las últimas actualizaciones de Agent Builder describen una ruta de compilación en la que usted:
Desarrolle el agente localmente usando ADK, que ahora incluye ADK for Go. Utilice el inicio rápido de ADK y la interfaz de usuario de desarrollo para probar el agente con múltiples herramientas. Implemente el agente en Vertex AI Agent Engine como un tiempo de ejecución administrado.
Para los equipos de Go, esto significa que el lenguaje utilizado en los servicios y la infraestructura ahora está disponible en todo el ciclo de vida del agente, desde el desarrollo local hasta la implementación de producción administrada.
Este lanzamiento posiciona el Agent Development Kit para Go como un puente práctico entre los agentes de IA y los servicios Go existentes, utilizando el mismo conjunto de herramientas de código abierto que sustenta a los agentes Python y Java. Ofrece compatibilidad con el protocolo A2A y MCP Toolbox para bases de datos en un entorno nativo Go, alineado con Vertex AI Agent Builder y Vertex AI Agent Engine para implementación, evaluación y observabilidad. En general, esta versión convierte a Go en un lenguaje de primera clase para crear agentes de IA interoperables y listos para producción en el ecosistema de Google.
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