Sistemas multiagente com Google ADK, do protótipo à produção
O Agent Development Kit é o framework aberto do Google para construir agentes com código: orquestração explícita, ferramentas tipadas e avaliação integrada. Nós o implantamos no Vertex AI Agent Engine e o conectamos aos seus eventos de negócio através do Confluent.
Sem compromisso · 30 minutos · Com um arquiteto sênior
- Código versionável, não configuração em uma interface
- Interoperável com MCP e A2A
- Implantação gerenciada no Vertex AI Agent Engine
Um agente que não se consegue avaliar não vai para produção
Construir um agente que impressiona em uma demonstração leva uma tarde. Levá-lo a produção exige o mesmo que qualquer sistema crítico: controle de versões, testes, traces e uma forma de saber se uma mudança o melhorou ou o piorou. O ADK traz esse modelo de engenharia para o desenvolvimento de agentes.
Orquestração explícita
Os fluxos sequenciais, paralelos e hierárquicos são declarados em código, então o comportamento do sistema se lê e se revisa como qualquer outro módulo.
Ferramentas com contrato
Cada ferramenta declara seus tipos e seu escopo. O agente não adivinha o que pode chamar nem com quais argumentos.
Avaliação desde o primeiro dia
Conjuntos de teste que medem a trajetória completa do agente, não apenas se a resposta final soa bem.
Sem aprisionamento a fornecedor
Gemini, modelos abertos ou de terceiros. O mesmo código roda no Vertex AI, em outra nuvem ou na sua própria infraestrutura.
Do agente único ao sistema multiagente
Desenho, construção e operação de agentes com ADK, integrados aos sistemas que você já tem. Escolhemos o runtime conforme o caso: Python para iterar rápido, Go quando o volume pede menos consumo e um binário mais leve.
Desenho
- Decomposição do caso de uso em agentes
- Padrões sequencial, paralelo e hierárquico
- Modelo de memória e estado de sessão
- Guardrails e limites de atuação
Construção
- Agentes e ferramentas em Python ou em Go, conforme o seu stack
- Integração com suas APIs e bancos de dados
- Ferramentas expostas via MCP
- Colaboração entre agentes com A2A
Dados e contexto
- Consumo de eventos a partir do Confluent
- RAG com contexto em tempo real
- Vertex AI Search e bancos vetoriais
- Enriquecimento de contexto no Flink
Operação
- Implantação no Vertex AI Agent Engine
- Avaliação de trajetória e de resposta
- Traces, métricas e controle de custos
- Ciclos de melhoria com dados de produção
Três formas de trabalhar conosco
Do desenho da solução até a operação contínua dos seus agentes.
- 2 a 3 semanas
Desenho da solução agêntica
Traduzimos o caso de uso em uma arquitetura de agentes: qual agente faz o quê, de quais ferramentas precisa, de onde vem o contexto e como será avaliado.
Blueprint do sistema multiagente
- 6 a 12 semanas
Construção e implantação
Desenvolvemos os agentes e suas ferramentas, integramos com seus sistemas e implantamos no Vertex AI Agent Engine ou no ambiente que você definir.
Agentes em produção e equipe capacitada
- Mensal recorrente
Avaliação e evolução
Medimos qualidade, custo e latência com dados reais de produção, e ajustamos prompts, ferramentas e modelos com base nessa evidência.
Relatório mensal de qualidade e custo
O que construímos com ADK
Sistemas em que vários agentes dividem o trabalho e respondem pelo resultado.
Analista de risco assistido
Um agente reúne as informações do solicitante, outro as confronta com as políticas de crédito e um terceiro redige a recomendação com sua justificativa. A decisão final continua sendo de uma pessoa.
Suporte técnico de primeiro nível
O agente consulta o estado real da rede do assinante, executa os diagnósticos que antes um técnico fazia e escala com o contexto já coletado quando não consegue resolver.
Operação de estoque e reposição
Agentes que monitoram rupturas de estoque, propõem reposição entre lojas e geram os pedidos, com um humano aprovando acima de determinado valor.
Automação de processos internos
Processos que hoje passam por vários sistemas e várias pessoas são modelados como um fluxo de agentes com ferramentas tipadas e rastreabilidade de cada passo.
Agentes que reagem a eventos de negócio
Em vez de esperar que alguém pergunte, o agente é acionado quando ocorre o evento que lhe cabe atender e age sobre o sistema certo.
A plataforma que alimenta esses agentes
Quer construir agentes que sobrevivam à produção?
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