Когда Google Cloud выкатывает Startup Technical Guide: AI Agents – это не просто очередная документация, а знаковое событие. Почему? Да потому что вокруг AI-агентов сейчас шумиха, но до сих пор не было целостного технического ориентира. Этим летом я уже погружался в тему и даже написал статью на Хабре о Google ADK и интеграции AI-агента в кастомный UI. Но новый гайд от Google – это совсем другой уровень: 64 страницы, охватывающие путь от идеи до продакшена. Он появился на фоне взлёта экспериментов с LLM-агентами (те же Auto-GPT, BabyAGI) и стремления многих команд как можно быстрее собрать своего «умного» помощника. Однако, в отличие от отдельных туториалов и фреймворков, этот гайд претендует зафиксировать новую инженерную норму работы с агентами.Чем же он отличается от других материалов? Во-первых, масштабом и глубиной: Google явно вложила экспертизу своих команд, чтобы описать всё – от архитектуры до AgentOps (операции и сопровождение агентов в продакшене). Во-вторых, уклоном на практическую надёжность: внутри шаг за шагом расписано, как превратить прототип агента в устойчивую систему с мониторингом, тестами, безопасностью. В-третьих, фокусом на экосистему Google Cloud: гайд показывает, как использовать Vertex AI, модель Gemini, Agent Development Kit (ADK) и прочие инструменты. Но, что ценно, принципы из гайда применимы шире – они будут полезны любому разработчику LLM-агентов, даже если вы используете альтернативные платформы.Итак, прочитав весь документ, я выписал для себя пять главных инсайтов. Ниже я делюсь ими от первого лица – что я понял из гайда, какие цитаты это подтверждают, и какие мысли появились у меня как у разработчика. Читать далее