Build with ADK vereinfacht die Erstellung von KI-Agenten, indem es ein CLI-Scaffolding-Tool, Workflow-Definitionen, LLM-Integrationsmodule, Testutils, Logging und Deployment-Unterstützung bereitstellt. Entwickler können Agentenprojekte initiieren, KI-Modelle auswählen, Prompts konfigurieren, externe Tools oder APIs verbinden, lokal testen und ihre Agenten in Produktion oder Containerplattformen stellen — alles mit einfachen Befehlen. Die modulare Architektur ermöglicht eine einfache Erweiterung mit Plugins und unterstützt mehrere Programmiersprachen für maximale Flexibilität.

Defang ist ein KI-gestütztes Cloud-Deployment-Tool, das es Entwicklern ermöglicht, Anwendungen mit einem einzigen Befehl einfach und sicher auf ihre bevorzugte Cloud zu deployen. Es verwandelt jedes Docker Compose-kompatible Projekt sofort in ein Live-Deployment, bietet KI-gestütztes Debugging und unterstützt jede Programmiersprache oder jedes Framework. Egal, ob Sie AWS, GCP oder DigitalOcean nutzen, Defang stellt sicher, dass Ihre Deployments sicher, skalierbar und kosteneffizient sind. Die Plattform unterstützt verschiedene Umgebungen wie Entwicklung, Staging und Produktion, was sie ideal für Projekte jeder Größe macht.

e2e-chainlit-chatbot ist ein Musterprojekt, das den vollständigen Entwicklungszyklus eines Gesprächs-KI-Agents mit Chainlit demonstriert. Das Repository enthält End-to-End-Code für die Bereitstellung eines lokalen Webservers, der eine interaktive Chat-Oberfläche hostet, mit großen Sprachmodellen für Antworten integriert ist und den Gesprächskontext über Nachrichten hinweg verwaltet. Es bietet anpassbare Prompt-Vorlagen, Multi-Agent-Workflows und Echtzeit-Streaming von Antworten. Entwickler können API-Schlüssel konfigurieren, Modellparameter anpassen und das System mit benutzerdefinierter Logik oder Integrationen erweitern. Mit minimalen Abhängigkeiten und klarer Dokumentation beschleunigt dieses Projekt die Experimentation mit KI-gesteuerten Chatbots und bietet eine solide Grundlage für produktionsreife konversationelle Assistenten. Es enthält auch Beispiele zur Anpassung von Front-End-Komponenten, zur Protokollierung und Fehlerbehandlung. Für nahtlose Integration in Cloud-Plattformen geeignet und unterstützt sowohl Prototyp- als auch Produktionsszenarien.

AgentSmithy ist darauf ausgelegt, den Entwicklungszyklus von KI-Agenten zu optimieren, indem modulare Komponenten für Speicherverwaltung, Aufgabenplanung und Ausführungssteuerung bereitgestellt werden. Das Framework nutzt Google Cloud Storage oder Firestore für persistenten Speicher, Cloud Functions für ereignisgesteuerte Trigger und Pub/Sub für skalierbare Messaging-Dienste. Handler definieren Agentenverhalten, während Planner die mehrstufige Aufgabenabwicklung steuern. Beobachtbarkeitsmodule verfolgen Leistungskennzahlen und Protokolle. Entwickler können maßgeschneiderte Plugins integrieren, um Fähigkeiten wie benutzerdefinierte Datenquellen, spezielle LLMs oder domänenspezifische Tools zu erweitern. Die cloud-native Architektur von AgentSmithy garantiert hohe Verfügbarkeit und Elastizität, ermöglicht Deployments in Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen. Mit integrierter Sicherheit und rollenbasierter Zugriffskontrolle können Teams Governance aufrechterhalten und gleichzeitig schnell auf intelligente Agentenlösungen iterieren.