Google推出Genkit中间件架构

TL;DR · AI 摘要
Google推出Genkit中间件架构,提升AI应用开发效率与可扩展性。
核心要点
- Genkit中间件架构通过插件化设计提升AI应用可扩展性
- 支持统一API接口,简化多框架集成复杂度
- 适用于构建高性能、模块化的AI应用系统
结构提纲
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Google推出Genkit中间件架构,用于简化AI应用开发流程。
该架构支持插件化组件、统一API接口及跨平台兼容性。
通过模块化组件实现灵活配置和功能扩展。
统一接口降低多框架集成的复杂性和维护成本。
采用缓存机制和异步处理提升整体响应速度。
思维导图
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- Genkit Middleware Architecture
- 插件化设计
- 模块化组件
- 第三方集成
- 统一API
- 跨平台兼容
- 简化集成
- 性能优化
- 缓存机制
- 异步处理
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
Genkit中间件架构旨在简化AI应用开发并提高其可扩展性。
通过插件化设计,开发者可以轻松集成第三方库和自定义逻辑。
统一API接口显著降低了多框架集成的复杂度。
Google 为 Genkit 应用引入中间件架构 - InfoQ
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更快交付,更多突破:在 AI 时代重新思考交付系统(网络研讨会 5 月 28 日)
谷歌推出 Genkit 应用的中间件架构
2026 年 5 月 24 日 · 阅读时长 1 分钟
作者:
- [](https://www.infoq.com/profile/Robert-Krzaczy%C5%84ski/)Robert Krzaczyński
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谷歌推出了其用于构建 AI 驱动和代理应用的开源框架 Genkit 的中间件。此次更新在模型调用、工具执行和生成循环周围增加了一个可编程拦截层,使开发者能够更好地控制生产 AI 系统中的可靠性、安全性以及编排。
该发布增强了 Genkit,使开发者能够在工作流中注入自定义行为。现在,中间件可以在不改变应用程序逻辑的情况下添加重试、模型回退和日志记录等功能。Genkit 支持 TypeScript、Go 和 Dart,Python 支持即将推出。
根据谷歌的说法,在 Genkit 中每次调用 generate() 都会通过一个工具循环,其中模型生成输出、执行工具、处理结果,并持续到完成。中间件钩子可以在三个层级拦截这一过程:生成、模型调用和工具执行。
谷歌还发布了多个预构建的中间件组件。其中包括具有指数退避机制的重试处理、API 失败时自动回退到替代模型、敏感工具调用的审批门控、文件系统访问控制,以及一个可以从本地文件动态注入指令的“技能”系统。
公司表示,中间件组件还可以堆叠使用,允许重试、过滤器、审批和日志记录按照定义的顺序执行。该系统也集成到了 Genkit 开发者 UI 中,开发者可以检查中间件行为、追踪执行流程并调试运行时交互。
此次发布反映了整个 AI 工具生态系统向操作保障和运行时控制方向发展的趋势,旨在为自主系统提供更全面的保障。不再仅仅依赖提示或模型调优,框架越来越多地引入可编程层来管理模型在执行期间的行为。
该公告引发了关于 Genkit 如何融入谷歌更广泛的 AI 工具生态系统的讨论。X 上的开发者们 展开了讨论,探讨 Genkit 与谷歌代理开发套件(ADK)之间的区别。
对此,谷歌的一名软件工程师 Michael Doyle 澄清了这两个框架的区别:
有应用(网页、移动等)?想为其添加代理功能?使用 Genkit!构建复杂、独立的多代理系统?例如在 GCP 的代理平台上?使用 ADK。
这次交流突显了谷歌将 Genkit 主要定位为在现有产品中集成 AI 功能的应用层框架,而 ADK 则面向在专用基础设施上运行的更大规模、以编排为主的代理系统。
谷歌表示,开发者可以通过最新的 Genkit 版本立即开始使用中间件系统,并发布自定义中间件包以在项目间复用。
作者简介
[](https://www.infoq.com/profile/Robert-Krzaczy%C5%84ski/)
#### Robert Krzaczyński
Robert Krzaczyński 是一位拥有丰富 Web 应用开发经验的软件工程师。他热衷于将人工智能算法应用于医疗和更广泛的医疗保健领域,并持续扩展自己在机器学习和人工智能方面的专业知识。他拥有控制工程与机器人学的工学学士学位,以及计算机科学的工学硕士学位。
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