Seminar Google Agent Development Kit – Multi-Agent-Systeme und A2A

Dieses Seminar vermittelt die Entwicklung modularer Agenten mit Google ADK 2.x. Agenten, Tools, Sessions, dynamische Ausführungsgraphen, Evaluation, Bereitstellung und A2A-1.0-Interoperabilität werden anhand einer klar strukturierten Anwendung zusammengesetzt. Die Teilnehmenden entwickeln lokale und verteilte Agentensysteme, nutzen deterministische Workflow-Agenten neben modellgesteuerten Komponenten und bereiten die Lösung für Test und Bereitstellung vor.

Einordnung und Nutzen

Agentische Systeme verbinden probabilistische Modellentscheidungen mit deterministischen Softwarekomponenten. Deshalb behandelt das Seminar Architektur, Implementierung, Sicherheitsgrenzen und überprüfbare Qualität gemeinsam. Technische Entscheidungen werden an realistischen Fehlerszenarien und nicht nur am erfolgreichen Idealablauf bewertet.

Zielgruppe

Python- oder Java-Entwickler, Cloud Engineers, AI Engineers und Architekten im Google-Cloud-Umfeld.

Voraussetzungen

Sichere Programmierkenntnisse, API-Grundlagen und erste Erfahrung mit LLM-Anwendungen; Cloud-Grundlagen sind hilfreich.

Seminarinhalte

• ADK-2.x-Projektstruktur, Agentenmodell und Laufzeit verstehen
• LLM-, Workflow- und benutzerdefinierte Agenten kombinieren
• Tools und Funktionsverträge implementieren und validieren
• Sessions, Zustand, Memory und Artefakte verwalten
• Nichtlineare, bedingte und zyklische Ausführungsgraphen modellieren
• Parallele Spezialisten und dynamische Zusammenarbeit koordinieren
• A2A-1.0-Fähigkeiten veröffentlichen und entfernte Agenten einbinden
• Callbacks, Guardrails und Telemetrie integrieren
• Evaluationssätze, Agent Registry und Bereitstellung vorbereiten

Praxisprojekt

Im Labor entsteht ein ADK-Agentensystem aus Koordinator und Spezialisten mit gemeinsamem Sitzungszustand, mehreren Tools und einer A2A-Schnittstelle. Tests prüfen Routing, Tool-Ergebnisse und Fehlerpfade.

Lernziele

Die Teilnehmenden entwickeln lokale und verteilte Agentensysteme, nutzen deterministische Workflow-Agenten neben modellgesteuerten Komponenten und bereiten die Lösung für Test und Bereitstellung vor. Außerdem können die Teilnehmenden Architekturentscheidungen begründen, typische Fehlerbilder diagnostizieren und geeignete Tests sowie Kontrollpunkte für den eigenen Einsatzkontext festlegen.

Arbeitsweise

Kurze Theorieblöcke wechseln mit Demonstrationen, Entwurfsaufgaben und Übungen am System. Zwischenergebnisse werden gemeinsam überprüft; Alternativen, Grenzen und betriebliche Auswirkungen werden transparent diskutiert. Das Praxisprojekt verbindet die Einzelthemen zu einer konsistenten Lösung.