Когда Google Cloud запускает Техническое руководство для стартапов: ИИ-агенты это не просто еще один документ — это веха. Почему? Потому что, пока все обсуждают ИИ-агентов, на самом деле не было согласованной технической методологии. В начале этого года я уже исследовал эту тему и даже написал статью на Medium о Google ADK и интеграция ИИ-агента в пользовательский интерфейс Но это новое руководство — это совершенно другой зверь — 64 страницы охватывающие путь от идеи до производства.
Итак, чем оно отличается?
Во-первых — объем и глубина. Google явно вложил свои внутренние знания в описание всего — от архитектуры до AgentOps (операции и управление жизненным циклом агентов в производстве).
Во-вторых — акцент на надежности в реальном мире: оно шаг за шагом проводит вас через превращение прототипа в надежную, контролируемую и безопасную систему.
В-третьих — экосистемный подход: оно показывает, как объединить Vertex AI, Gemini, Набор инструментов для разработки агентов (ADK), и другие инструменты в один целостный рабочий процесс.
И лучшая часть? Эти принципы выходят за рамки Google Cloud. Они ценны для любого разработчика, создающего агентов на основе LLM, независимо от того, какой стек вы используете.
После прочтения всего руководства я пришел к пяти ключевым выводам — и именно об этом эта статья.
Вывод 1: AI-агенты не являются чат-ботами — это новая парадигма работы с AI
Основная идея, которую руководство подчеркивает с самого начала, проста, но глубока: подход«спросить — получить ответ» исчезает. AI-агенты представляют собой следующий шаг — мы больше не задаем модели вопрос, а ставим сложную цель . Агент планирует и выполняет многоступенчатые действия самостоятельно, используя инструменты, API и внешние данные. Томас Курьян, генеральный директор Google Cloud, метко назвал агентский рабочий процесс «следующей границей», где AI может «планировать запуск продукта или решать проблемы с цепочкой поставок»
Новая парадигма работы с AI Это огромный сдвиг от традиционных узких помощников. Агент не является чат-ботом — это автономный сотрудник
способный рассуждать, принимать решения и действовать. Как разработчик, я считаю это различие важным. Слишком часто мы называем любой скрипт GPT, подключенный к API, «AI-агентом». Но Google устанавливает более высокую планку: агент должен адаптивно преследовать цели , а не просто генерировать шаблонные ответы. Это действительно является.
Гид буквально называет этот момент «переломным моментом в программной инженерии», открывающим двери для автоматизации задач, к которым мы даже не могли подойти раньше. И честно говоря, я сам это почувствовал. В первый раз, когда я создал базового агента, который мог искать в интернете, вычислять результаты и писать свой собственный отчет, я понял, что создаю нечто гораздо большее, чем чат-бот.
Теперь у нас есть официальное подтверждение — агенты являются новым классом систем И они требуют нового подхода к мышлению.
Инсайт 2: Один LLM не справится — вам нужен полный стек инфраструктуры и инструментов
Google ясно дает понять: вы не можете построить серьезного AI-агента, просто выбрав большую языковую модель. Вам нужны масштабируемая инфраструктура, интеграция данных и хорошо структурированная архитектура Гид даже разъясняет это — создание агента производственного уровня требует гораздо больше, чем выбор LLM. Затем он излагает основные компоненты любого работающего агента: модель, набор инструментов для действий, логика оркестрации (например, паттерн ReAct), контекстная память и механизмы хранения сессий.
Когда я читал этот раздел, я кивал головой. Я был там. Первые несколько попыток создать «агента» часто выглядят так: «давайте возьмем GPT-4, подключим пару API, готово». Но без надежной архитектуры это быстро рушится. Нет памяти? Агент забывает контекст. Нет слоя оркестрации? Он разваливается на сложных многошаговых задачах. ADK Google пытается это исправить. Он предлагает структуру с управлением контекстом, регистрацией инструментов, контейнеризированным развертыванием и встроенным тестированием и мониторингом Другими словами, он дает вам основу, чтобы вам не пришлось изобретать ее заново.
Одна фраза действительно запомнилась мне: «Автоматизируйте рабочие процессы, а не только разговоры». Это тонкое, но мощное различие. Для стартапа говорящая голова недостаточна. Важно автоматизация рабочих процессов — подключение к вашим API, работа с вашими данными и фактическое выполнение работы, которая экономит время людям. Гид предлагает построить “безопасный продукт” — агент, интегрированный во внутренние системы, который становится вашим конкурентным преимуществом. Конкуренты могут копировать ваши подсказки, но не вашу инфраструктуру или собственные данные.
С точки зрения технического директора, это золото. Привяжите вашего агента к тому, что делает вашу услугу уникальной — и он превратится из демонстрации в актив.
Итак, вот вывод: LLM — это мозг, но для функционирования в реальном мире ему нужно тело. Инфраструктура, инструменты, оркестрация — без них ваш агент останется прототипом или рухнет под первым реальным нагрузкой.
Инсайт 3: Привязка — обучение агента полагаться на знания, а не на воображение
Одна из любимых тем среди разработчиков LLM — это как справляться с галлюцинациями и ограниченным пониманием реальности моделью. Ответ Google: Привязка. Руководство проводит четкую границу — “Тонкая настройка не является привязкой.” Обучение модели для конкретной задачи не гарантирует фактической точности или актуальной информации. Привязка, с другой стороны, “соединяет модель с надежными, актуальными источниками данных, чтобы ее ответы оставались фактически правильными.” Другими словами, вы привязываете агента к источникам истины.
На практике это означает Генерация с дополнением извлечения (RAG) — перед тем как сгенерировать ответ, агент выполняет поиск или запрашивает базу знаний для извлечения соответствующих фактов. Руководство называет RAG первым шагом к тому, чтобы привести агента на Землю. Затем Google описывает эволюцию: от стандартного RAG → к GraphRAG (где отношения между данными представлены в виде графа знаний) → и далее к Agentic RAG где агент активно ищет информацию вместо того, чтобы пассивно получать контекст.
Практический пример: интеграция с Google Search где модель не только читает результаты поиска, но и решает когда необходим шаг поиска и как использовать то, что она находит.
Это действительно поразило меня — Google по сути движется к агентам как проактивным исследователям. Они не слепо доверяют своей внутренней “модели мира”; они тестируют гипотезы, проверяют факты и уточняют понимание. Я помню наш собственный опыт: мы однажды развернули агент поддержки, и без RAG он начал фабриковать ответы — достаточно, чтобы вся команда facepalm. Вывод? Даже самый умный LLM должен быть основан на фактах.
Руководство подчеркивает это сообщение и дает разработчикам уверенность в том, что лучшая настройка — это комбинация LLM + внешний индекс знаний. Google уже предлагает инструменты для этого — например, Vertex AI включает API проверки граундирования который измеряет, насколько основанным на фактах является ответ.
Руководство также касается мультимодальности — поддержки не только текста, но и изображений, таблиц и аудио. Новый Google Близнецы модель полностью мультимодальна, и в Агентское пространство (их платформа для агентов с низким кодом), они даже упоминают “синтез текста, изображений, графиков и видео.”
Это тоже часть обоснования: способность воспринимать реальный мир через несколько каналов. Мой вывод здесь — поколение агентов следующего поколения будет извлекать информацию отовсюду — документы, веб, даже датчики — всё, чтобы избежать работы в вакууме собственного “знания.”
Инсайт 4: AgentOps — тестирование и мониторинг вместо “давайте надеяться, что это сработает”
Раздел о AgentOps ударил меня сильнее всего — это в основном MLOps для агентов. Google говорит это прямо: большинство агентов терпят неудачу в производстве не из-за плохих моделей, а потому что никто не выполняет “скучную” операционную работу. Руководство предлагает четырехуровневую оценочную структуру:
- Тестирование компонентов — каждый инструмент и функция проверяются в изоляции.
- Обзор траектории рассуждений — каждый шаг мыслительного процесса агента проверяется.
- Валидация результатов — обеспечение того, чтобы окончательные ответы были правильными и актуальными.
- Мониторинг производства — непрерывное отслеживание после развертывания агента.
Признаюсь, эта часть немного задела. Слишком часто мы проводим пару ручных тестов, видим, что “вроде работает,” и продолжаем. Но это больше не приемлемо, как только ваш агент становится частью реального продукта.
Google говорит прямо: переход от импровизированного “тестирования атмосферы” к систематической, автоматизированной и воспроизводимой оценке— это не просто хорошая практика — это конкурентное преимущество. Одна строка из руководства выделялась для меня:
“Принятие систематической оценки не просто лучшая практика — это конкурентное преимущество.”
Честно говоря, эта цитата заслуживает того, чтобы висеть над каждым столом стартапа, который строит что-то с ИИ.
Так что это значит на практике? Как инженеру, это значит переосмыслить, как мы строим агентов. Добавление большего количества микро-тестов — убедиться, что контекст правильно анализируется, функции вызываются как ожидалось, ничего не ломается, когда модель обновляется. Это значит инструментировать цепочку размышлений агента: руководство рекомендует записывать каждый шаг рассуждения и даже запускать автоматизированные тестовые сценарии, чтобы поймать, где агент сбивается с пути.
К счастью, ADK уже помогает с этим. Он включает инструменты трассировки на уровне шагов и оценки качества (например, проверки фактической согласованности).
Еще один интересный момент — “Пакет стартера агента” Google. Это набор шаблонов Terraform, конфигураций CI/CD и скриптов которые поставляются с предустановленными рабочими процессами мониторинга, тестирования и развертывания. Короче говоря, Google говорит стартапам: перестаньте изобретать колесо. Используйте фреймворк, где каждое новое создание агента автоматически запускает тесты, проверяет ответы и обеспечивает соблюдение правил безопасности. Кто-то на Reddit назвал это
“противоположностью движению быстро и ломать вещи.” И они правы. Но честно говоря, после работы с корпоративными клиентами, я понимаю это — гораздо лучше встроить проверки и песочницы с первого дня, чем объяснять позже, почему ваш ИИ-бот только что сломал что-то критически важное в производстве.
Инсайт 5: Безопасность и этика — теперь требование, а не вариант
Руководство не оставляет места для двусмысленности: если вы создаете мощного ИИ-агента, вы также берете на себя полную ответственность за его безопасность, защиту данных и этическое поведение.
«Когда вы разрабатываете агента, вы несете не подлежащую обсуждению ответственность за то, чтобы сделать его безопасным, защищенным и этически согласованным.»
Это не просто PR-слова. Документ излагает, в конкретных терминах, виды рисков, с которыми вы столкнетесь — от моделей, генерирующих токсичный контент, до утечек данных и атак с инъекциями команд — и что вы должны с этим делать.
Читая этот раздел, я не мог не подумать: они правы. Мы фактически выпускаем автономные системы в дикой природе. И мы все видели, что может произойти — попытки взлома ChatGPT, боты, ведающие себя непредсказуемо, или пользователи, использующие лазейки. Это может сработать в исследовательском песочнице, но не в производстве.
Предложенный Google подход это защита в глубину, или многослойная безопасность:
- Проектируйте с ограничениями — встраивайте безопасность в самого агента: контекстные фильтры, ограничения на использование инструментов и принцип наименьших привилегий.
- Изоляция инфраструктуры — запускайте агентов в контролируемых средах, применяйте роли IAM и убедитесь, что скомпрометированный агент не может нанести вред системам за пределами своего песочницы.
- Мониторинг и аудит — логируйте все (ADK предоставляет подробное отслеживание шагов), храните логи в BigQuery и настраивайте оповещения.
- Ограничения во время выполнения — автоматически проверяйте входные и выходные данные на наличие небезопасного контента или попыток инъекций.
Больше всего меня впечатлило, насколько далеко Google зашел с автоматизацией. Руководство упоминает, что Пакет для старта агента интегрирует тесты на атаки с инъекциями непосредственно в CI/CD пайплайн Каждый раз, когда вы отправляете обновление, он автоматически сканирует на наличие новых уязвимостей или регрессий в безопасности. Это изменение мышления — безопасность не как второстепенный вопрос, а как часть сборки.
Это отношение «безопасность по дизайну» является новой территорией для многих разработчиков, работающих над агентными системами. Но вы можете почувствовать, как Google пытается установить стандарт здесь. И честно говоря, как инженер, я за это. Меньше ужасных историй, меньше «мы имели в виду хорошее» запусков ИИ, которые случайно утечка данных или ведут себя сомнительным образом с этической точки зрения.
Руководство также ссылается на Безопасную ИИ-рамку Google (SAIF) — внутренняя политика по ответственному созданию ИИ. Это сильный сигнал: крупные игроки кодифицируют практики безопасности, и на нас остальных следовать их примеру.
Было время, когда мы могли сказать, «Давайте просто выпустим агента и посмотрим, что произойдет.»
Это время прошло. Безопасность, конфиденциальность и соблюдение норм больше не являются необязательными — это контрольный список, с которого вы начинаете, а не тот, который вы добавляете позже.
Заключение
После внимательного прочтения руководства, я не мог избавиться от чувства, что держу в руках попытку установить новый отраслевой стандарт. Google проделал впечатляющую работу по структурированию того, чему нас научили последние несколько лет экспериментов — переход от ранних прототипов агентов к зрелым, управляемым системам. Сообщение, которое я вынес, было таким: «Путь от прототипа к производству — это дисциплинированная инженерия.» Спонтанные эксперименты хороши для демонстраций, но будущее принадлежит структурированному дизайну — четкая архитектура, непрерывная привязка к реальным данным, автоматизированное тестирование каждого шага рассуждения и строгая внимательность к безопасности.
Почему это руководство больше, чем просто документация? Потому что оно устанавливает общий язык и рамки для всех, кто создает ИИ-агентов. Помните, когда «DevOps» впервые появился, вместе с набором практик, которые теперь неотделимы от серьезной разработки программного обеспечения? Кажется, мы становимся свидетелями рождения чего-то подобного для агентов — назовите это AgentOps. И вполне возможно, что через год или два вопросы вроде “Проверяли ли вы своего агента на галлюцинации?” или “Записываете ли вы его цепочку рассуждений?” станут такими же обычными, как запрос на покрытие тестами при ревью кода.
Лично я планирую рассматривать этот гид как и контрольный список, и полевой справочник. Некоторые части подтвердили то, что я уже подозревал (например, важность RAG и памяти), в то время как другие избавили меня от болезненных уроков (например, настройка CI для агентов и ограничение разрешений инструментов с первого дня).
У нас все еще долгий путь вперед, чтобы уточнить эти новые нормы — но здорово иметь отправную точку от самого Google. Дисциплинированный подход к созданию агентов может стать тем самым преимуществом, которое позволит стартапам выделиться — и, что более важно, причиной, по которой пользователи наконец смогут доверять системам ИИ.
Новый стандарт здесь — остальное зависит от нас.
P.S. Если вы хотите углубиться, я настоятельно рекомендую прочитать оригинальный документ — он доступен бесплатно и полон диаграмм, примеров и практических идей: Технический гид для стартапов: ИИ-агенты (Google Cloud)
Это обязательное чтение для всех, кто хочет создать что-то надежное и масштабируемое, а не просто играть с GPT.
Удачи — и пусть ваши агенты приносят ценность, а не проблемы!
