Agente-AI transformiert die Art, wie wir intelligente Anwendungen erstellen, aber die sichere und effiziente Bereitstellung von AI-Agents kann herausfordernd sein. Dieses Tutorial zeigt, wie man einen mit Google's Agent Development Kit (ADK) erstellten AI-Agent mithilfe von GitLabs nativen Integrationen und CI/CD-Komponenten auf Cloud Run bereitstellt. AI-Agents nutzen fortschrittliche Sprachmodelle und natürliche Sprachverarbeitung, um unabhängig zu handeln, Entscheidungen zu treffen und mehrschrittige Pläne auszuführen, um Ziele autonom zu erreichen. Das Tutorial verwendet ein praktisches Beispiel, den Canada City Advisor, der Benutzern hilft, ihre ideale kanadische Stadt basierend auf ihren Vorlieben und Einschränkungen zu finden. Um den AI-Agent bereitzustellen, benötigen Sie ein Google Cloud-Projekt mit aktiviertem Cloud Run-API, Artifact Registry-API und Vertex AI-API, sowie ein GitLab-Projekt für Ihren Quellcode. Der erste Schritt besteht darin, die IAM-Integration mit Workload Identity Federation einzurichten, was den Bedarf an Dienstkonto-Schlüsseln eliminiert und die Sicherheit verbessert. Als nächstes müssen Sie die Google Artifact Registry-Integration konfigurieren und die erforderlichen Rollen für Ihre Dienstprinzipal für die Cloud Run-Bereitstellung hinzufügen. Die CI/CD-Pipeline wird dann mithilfe einer .gitlab-ci.yml-Datei erstellt, die aus vier Stufen besteht: Build, Test, Upload und Deploy. Die Pipeline bietet mehrere Sicherheitsvorteile, darunter keine langfristigen Anmeldedaten, automatisierte Sicherheitsüberprüfungen, eine Audit-Trail und das Prinzip der geringsten Privilegien. Durch die Kombination von GitLabs Sicherheitsfunktionen mit Googles leistungsfähigen AI- und serverlosen Plattformen können Sie AI-Agents bereitstellen, die sowohl sicher als auch skalierbar sind.