Tutorial für multimodale Agenten: Wie man mit Gemini, Langchain und LangGraph Agenten für Objekterkennung entwickelt

Die Entwicklung von KI-Agenten, die Objekte erkennen können, ist für verschiedene Anwendungsfälle entscheidend, darunter Inhaltsmoderation, Multimedia-Suche und -Abruf. LangChain und LangGraph sind Open-Source-Frameworks, die verwendet werden können, um multimodale Agenten zu erstellen, die Objekte identifizieren können. Um solche Agenten zu entwickeln, müssen drei wesentliche Entscheidungen getroffen werden: ob No-Code/Low-Code-Optionen oder benutzerdefinierte Agenten verwendet werden sollen, welches Agentic-Framework verwendet werden soll und wo die Agenten bereitgestellt werden sollen. Für einfache Agenten können No-Code/Low-Code-Optionen wie Google's Vertex AI Agent Builder verwendet werden, aber für komplexere Anwendungsfälle sind benutzerdefinierte Agenten erforderlich. LangChain und LangGraph können als Agentic-Framework zusammen mit Gemini 2.0 Flash als LLM-Gehirn verwendet werden. Ein Beispielcode demonstriert, wie ein Objekt in einem Bild, einer Audiodatei und einem Video mithilfe verschiedener zusammenarbeitender Agenten identifiziert wird. Der generative KI-Workflow für die Objekterkennung umfasst einen Orchestrator-Agenten, der Worker-Agenten aufruft, die wiederum die jeweiligen Tools aufrufen, um Dateien zu analysieren und die Ergebnisse an den Orchestrator-Agenten zurückzugeben. Die endgültige Entscheidung wird vom Orchestrator-Agenten nach der Synthese der Ergebnisse getroffen. Die Agenten können auf Cloud Run für einfache Apps oder auf Agent Engine für eine verwaltete Laufzeit der Enterprise-Klasse bereitgestellt werden. Für den Einstieg können Entwickler den ADK-Schnellstart verwenden oder das Agent Development GitHub besuchen.