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AgentenCode AgentenProfilAutomatisierung

✓ Redaktionell geprüftPrüfdatum: 30. September 2026

AgentenProfil · Automatisierung

Google Agent Development Kit

Open-Source-Framework von Google zum Entwickeln, Evaluieren und Orchestrieren von Agenten mit Modellen, Tools und Multi-Agent-Mustern.

GoogleAutomatisierungEntwickler

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ÖKOSYSTEM-ZUORDNUNG

Dieses Agentenprofil gehört zur kuratierten Anbieterübersicht. Sicherheitsmerkmale werden nicht zwischen Produkten übertragen.

Google · Gemini & Entwickleragenten ↗

Automatisierungredaktionelle Einordnung

GoogleAnbieter

11 Primärquellen dokumentiertQuellenstatus

30. September 2026letzte Prüfung

AgentenTrust 2.0 · EU & Governance Evidence

EU AI Act, Datenschutz und Kontrolle bei Google Agent Development Kit

Direktantwort: Für Google Agent Development Kit sind aktuell 4 von 36 normalisierten Trust-Controls feldgenau öffentlich belegt. Nicht belegte Felder bleiben Unknown – niemals automatisch Nein.

EU AI ActEvidence-Kontext zu Art. 12–15, ohne automatische Anwendbarkeits- oder Compliance-Aussage.

DSGVOEvidence-Kontext zu Art. 5, 28 und 32. Data Residency allein ist kein Compliance- oder Transfer-Nachweis.

DSGVO-KontextDatenschutz & Daten2 von 8 dokumentiertResidency, Training, Retention, DPA, Subprocessors und Processing Scope.

AI Act Art. 15 / DSGVO Art. 32Security & Zugriff2 von 10 dokumentiertVerschlüsselung, SSO, SCIM, RBAC, Rollen und Credential Handling.

AI Act Art. 14 KontextMenschliche Kontrolle0 von 10 dokumentiertApproval, Oversight, Policies, Permissions sowie Stop-/Rollback-Kontrollen.

AI Act Art. 12 KontextAudit & Nachvollziehbarkeit0 von 8 dokumentiertAudit Logs, API/SIEM, Observability, Tracing und Activity History.

Wichtig: Diese Zahlen zeigen Dokumentationsabdeckung, keine Produktbewertung. 0 von 10 bedeutet: Für diese 10 Felder liegt im aktuellen Datensatz kein feldgenauer öffentlicher Beleg vor. Es bedeutet nicht, dass der Agent die Funktionen nicht besitzt.

Entscheidungsrelevante Kernsignale

Zwölf häufige EU-, Datenschutz-, Security- und Governance-Fragen – inklusive Unknowns.

Ja belegtNein belegtWert belegtUnknown

Datenschutz & Daten

Data Residency

Belegt: Ja

Scope: adk_on_gemini_enterprise_agent_platform_runtime · geprüft 2026-10-01 · Quelle ↗

Datenschutz & Daten

Kundendaten für Training

Unknown

Nicht öffentlich belegt

Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.

Datenschutz & Daten

Datenaufbewahrung / Retention

Unknown

Nicht öffentlich belegt

Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.

Datenschutz & Daten

DPA / Auftragsverarbeitung

Unknown

Nicht öffentlich belegt

Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.

Security & Zugriff

Verschlüsselung at rest

Unknown

Nicht öffentlich belegt

Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.

Security & Zugriff

RBAC

Belegt: Ja

Scope: adk_on_agent_runtime_with_agent_identity · geprüft 2026-10-01 · Quelle ↗

Menschliche Kontrolle

Human Approval

Unknown

Nicht öffentlich belegt

Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.

Menschliche Kontrolle

Human Oversight

Unknown

Nicht öffentlich belegt

Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.

Audit & Nachvollziehbarkeit

Audit Logs

Unknown

Nicht öffentlich belegt

Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.

Audit & Nachvollziehbarkeit

Tracing

Unknown

Nicht öffentlich belegt

Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.

Audit & Nachvollziehbarkeit

Activity History

Unknown

Nicht öffentlich belegt

Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.

Security & Zugriff

Secrets / Credential Handling

Unknown

Nicht öffentlich belegt

Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.

Alle dokumentierten Trust-Signale

Jeder Wert bleibt an Scope, Prüfdatum und Primärquelle gebunden. Ein Plattformbeleg wird nicht automatisch auf jeden Agenten vererbt.

Datenschutz & Daten · 2 dokumentierte Signale

Data Residencyprivacy.residency.available

Belegt: Ja

Scope: adk_on_gemini_enterprise_agent_platform_runtime · geprüft 2026-10-01 · Primärquelle ↗

Region auswählbarprivacy.residency.customer_region_selectable

Belegt: Ja

Scope: adk_on_gemini_enterprise_agent_platform_runtime · geprüft 2026-10-01 · Primärquelle ↗

Security & Zugriff · 2 dokumentierte Signale

Customer-Managed Keyssecurity.customer_managed_key

Belegt: Ja

Scope: adk_on_vertex_ai_agent_engine · geprüft 2026-10-01 · Primärquelle ↗

RBACgovernance.rbac

Belegt: Ja

Scope: adk_on_agent_runtime_with_agent_identity · geprüft 2026-10-01 · Primärquelle ↗

Kein Compliance-Score.

AgentenTrust bildet Evidence ab. Die rechtliche Einordnung hängt vom konkreten Einsatz ab.

EU-Layer & Control-Mapping →

Kurz erklärt

Open-Source-Framework von Google zum Entwickeln, Evaluieren und Orchestrieren von Agenten mit Modellen, Tools und Multi-Agent-Mustern.

AnbieterGoogle

ProdukttypAgenten-Framework

ZugangOpen Source; Cloud- und Modellkosten hängen von der eingesetzten Infrastruktur ab.

EinordnungAutomatisierung

AgentenProfil

Standardisierte Referenzdaten

AI-0077

AnbieterGoogle

KategorieAutomatisierung

ProdukttypAgenten-Framework

ZielgruppeEntwickler

ZugangOpen Source; Cloud- und Modellkosten hängen von der eingesetzten Infrastruktur ab.

Quellenstatus11 Primärquellen dokumentiert

PrüfstatusRedaktionell geprüft

Prüfdatum30. September 2026

Profilversion2.0

AutomatisierungGoogleentwickler

Filterdaten werden aus demselben strukturierten Datensatz erzeugt wie dieses Profil. Unbestätigte Merkmale werden nicht automatisch als „Nein“ gewertet.

Was ist Google Agent Development Kit?

Open-Source-Framework von Google zum Entwickeln, Evaluieren und Orchestrieren von Agenten mit Modellen, Tools und Multi-Agent-Mustern.

Produktspezifische Evidenzlage zu Google Agent Development Kit

Dieses Profil trennt den dokumentierten Produktfokus von feldgenauer Evidence. Für Google Agent Development Kit sind aktuell 11 eindeutige Primärquellen über Profil, Trust- und Relationsdaten verknüpft. Die folgenden Punkte sind keine allgemeine Klassenbeschreibung, sondern stammen aus den für dieses konkrete Produkt gespeicherten Feldern.

Data Residency: Ja · Scope: adk_on_gemini_enterprise_agent_platform_runtime · geprüft 1. Oktober 2026 · Primärquelle ↗
Region auswählbar: Ja · Scope: adk_on_gemini_enterprise_agent_platform_runtime · geprüft 1. Oktober 2026 · Primärquelle ↗
Customer-Managed Keys: Ja · Scope: adk_on_vertex_ai_agent_engine · geprüft 1. Oktober 2026 · Primärquelle ↗
RBAC: Ja · Scope: adk_on_agent_runtime_with_agent_identity · geprüft 1. Oktober 2026 · Primärquelle ↗
governance · tracing: Ja · Scope: adk_on_agent_runtime · geprüft 1. Oktober 2026 · Primärquelle ↗

Automatisierungs-Agenten verbinden Modelle mit Tools, APIs und Workflows, damit mehrstufige Aufgaben nicht nur beantwortet, sondern ausgeführt werden können.

AgentenCode trennt bestätigte Produktmerkmale von redaktioneller Einordnung. Funktionen, Tarife und Verfügbarkeit können sich kurzfristig verändern; deshalb enthält dieses Profil ein Prüfdatum und einen Änderungsverlauf.

Wie funktioniert Google Agent Development Kit?

Google Agent Development Kit verbindet den dokumentierten Produktkontext mit den vom Anbieter freigegebenen Datenquellen, Werkzeugen oder Aktionen. Typisch ist ein Ablauf aus Aufgabe verstehen, relevante Informationen beschaffen, Zwischenschritte planen, Werkzeuge nutzen und das Ergebnis zur Prüfung bereitstellen.

Welche Schritte tatsächlich autonom erfolgen, hängt von Plan, Oberfläche, Integrationen und Berechtigungen ab. AgentenCode bewertet deshalb nicht nur die Bezeichnung „Agent“, sondern dokumentiert den praktisch verfügbaren Aktionsraum.

1Aufgabe verstehen

2Kontext erfassen

3Schritte planen

4Tools nutzen

5Ergebnis prüfen

Was kann Google Agent Development Kit konkret übernehmen?

Die folgenden Anwendungsfelder ergeben sich aus dem dokumentierten Produktschwerpunkt. Ob ein Einsatz sinnvoll ist, hängt von Datenzugriff, Aktionsrechten und Fehlerfolgen im konkreten Prozess ab.

Agenten entwickeln

Bei „Agenten entwickeln“ ist für Google Agent Development Kit besonders „Open Source“ relevant. Der Einsatz sollte im dokumentierten Produktscope „Open Source; Cloud- und Modellkosten hängen von der eingesetzten Infrastruktur ab.“ bewertet werden. Vor produktiver Nutzung gilt als konkreter Prüfpunkt: Produktionsbetrieb separat absichern. Diese Einordnung verbindet den gespeicherten Produktfokus mit den sichtbaren Quellen; sie ist kein Leistungsbenchmark.

Multi-Agent-Systeme

Bei „Multi-Agent-Systeme“ ist für Google Agent Development Kit besonders „Modell- und Tool-Abstraktion“ relevant. Der Einsatz sollte im dokumentierten Produktscope „Open Source; Cloud- und Modellkosten hängen von der eingesetzten Infrastruktur ab.“ bewertet werden. Vor produktiver Nutzung gilt als konkreter Prüfpunkt: Tool-Berechtigungen strikt definieren. Diese Einordnung verbindet den gespeicherten Produktfokus mit den sichtbaren Quellen; sie ist kein Leistungsbenchmark.

Tool-Integration

Bei „Tool-Integration“ ist für Google Agent Development Kit besonders „Multi-Agent-Muster“ relevant. Der Einsatz sollte im dokumentierten Produktscope „Open Source; Cloud- und Modellkosten hängen von der eingesetzten Infrastruktur ab.“ bewertet werden. Vor produktiver Nutzung gilt als konkreter Prüfpunkt: Evaluations- und Monitoringkonzept vor Skalierung aufsetzen. Diese Einordnung verbindet den gespeicherten Produktfokus mit den sichtbaren Quellen; sie ist kein Leistungsbenchmark.

Agenten testen und evaluieren

Bei „Agenten testen und evaluieren“ ist für Google Agent Development Kit besonders „Google-Cloud-Integration möglich“ relevant. Der Einsatz sollte im dokumentierten Produktscope „Open Source; Cloud- und Modellkosten hängen von der eingesetzten Infrastruktur ab.“ bewertet werden. Vor produktiver Nutzung gilt als konkreter Prüfpunkt: Produktionsbetrieb separat absichern. Diese Einordnung verbindet den gespeicherten Produktfokus mit den sichtbaren Quellen; sie ist kein Leistungsbenchmark.

Für wen ist Google Agent Development Kit relevant?

Zielgruppe

Entwickler.

Open-Source-Framework von Google zum Entwickeln, Evaluieren und Orchestrieren von Agenten mit Modellen, Tools und Multi-Agent-Mustern.

Einführung

Für einen belastbaren Pilot sollten reale Aufgaben, definierte Berechtigungen, messbare Erfolgskriterien und ein klarer Review-Prozess verwendet werden.

Stärken von Google Agent Development Kit

Die folgenden Punkte sind keine Rangliste. Sie beschreiben dokumentierte oder aus dem Produktschwerpunkt ableitbare Merkmale, die für die genannten Einsatzfelder relevant sein können.

Open Source

„Open Source“ ist bei Google Agent Development Kit deshalb entscheidungsrelevant, weil das Profil „Agenten entwickeln“ als konkretes Einsatzfeld führt. Der Nutzen hängt davon ab, ob dieser Arbeitsablauf im gebuchten Plan und mit den vorgesehenen Daten- und Toolrechten verfügbar ist. Gegenprüfung vor dem Einsatz: Produktionsbetrieb separat absichern.

Modell- und Tool-Abstraktion

„Modell- und Tool-Abstraktion“ ist bei Google Agent Development Kit deshalb entscheidungsrelevant, weil das Profil „Multi-Agent-Systeme“ als konkretes Einsatzfeld führt. Der Nutzen hängt davon ab, ob dieser Arbeitsablauf im gebuchten Plan und mit den vorgesehenen Daten- und Toolrechten verfügbar ist. Gegenprüfung vor dem Einsatz: Tool-Berechtigungen strikt definieren.

Multi-Agent-Muster

„Multi-Agent-Muster“ ist bei Google Agent Development Kit deshalb entscheidungsrelevant, weil das Profil „Tool-Integration“ als konkretes Einsatzfeld führt. Der Nutzen hängt davon ab, ob dieser Arbeitsablauf im gebuchten Plan und mit den vorgesehenen Daten- und Toolrechten verfügbar ist. Gegenprüfung vor dem Einsatz: Evaluations- und Monitoringkonzept vor Skalierung aufsetzen.

Google-Cloud-Integration möglich

„Google-Cloud-Integration möglich“ ist bei Google Agent Development Kit deshalb entscheidungsrelevant, weil das Profil „Agenten testen und evaluieren“ als konkretes Einsatzfeld führt. Der Nutzen hängt davon ab, ob dieser Arbeitsablauf im gebuchten Plan und mit den vorgesehenen Daten- und Toolrechten verfügbar ist. Gegenprüfung vor dem Einsatz: Produktionsbetrieb separat absichern.

Grenzen und Prüfpunkte

Agentische Systeme können Fehler nicht nur formulieren, sondern je nach Berechtigung auch ausführen. Deshalb sollten Produktgrenzen und organisatorische Kontrollen gemeinsam betrachtet werden.

Produktionsbetrieb separat absichern
Tool-Berechtigungen strikt definieren
Evaluations- und Monitoringkonzept vor Skalierung aufsetzen

Sicherheit, Datenschutz und Kontrolle

Je größer der Aktionsradius eines Agenten, desto wichtiger sind Least-Privilege, Freigabepunkte, Logging, Laufzeitgrenzen und ein klarer Rückrollpfad.

Vor dem Einsatz sollten Vertrag, Datenverarbeitung, Speicherorte, Modellanbieter, Integrationen, Protokollierung und die Möglichkeit zum Widerruf beziehungsweise Rückrollen von Aktionen geprüft werden.

Zugang und Kosten

Open Source; Cloud- und Modellkosten hängen von der eingesetzten Infrastruktur ab.

Preise, Limits und regionale Verfügbarkeit ändern sich häufig. Maßgeblich sind die unten verlinkten Anbieterinformationen zum Zeitpunkt der Nutzung.

Wie lässt sich Google Agent Development Kit vergleichen?

Ein Vergleich sollte an der eigenen Aufgabe, den benötigten Daten, dem gewünschten Aktionsradius und den Kontrollanforderungen beginnen.

Tool- und App-Abdeckung	Bei Google Agent Development Kit anhand der offiziellen Quellen und eigener Testfälle prüfen; Funktionsumfang kann je nach Plan, Oberfläche, Region und Berechtigungen variieren.
Autonomie und Freigaben	Bei Google Agent Development Kit anhand der offiziellen Quellen und eigener Testfälle prüfen; Funktionsumfang kann je nach Plan, Oberfläche, Region und Berechtigungen variieren.
Fehlerbehandlung	Bei Google Agent Development Kit anhand der offiziellen Quellen und eigener Testfälle prüfen; Funktionsumfang kann je nach Plan, Oberfläche, Region und Berechtigungen variieren.
Observability	Bei Google Agent Development Kit anhand der offiziellen Quellen und eigener Testfälle prüfen; Funktionsumfang kann je nach Plan, Oberfläche, Region und Berechtigungen variieren.
Betriebs- und Kostenmodell	Bei Google Agent Development Kit anhand der offiziellen Quellen und eigener Testfälle prüfen; Funktionsumfang kann je nach Plan, Oberfläche, Region und Berechtigungen variieren.

Zusätzlich sollte ein Pilot mit realen Aufgaben durchgeführt werden. Reproduzierbare Testfälle sind aussagekräftiger als Marketingbenchmarks allein.

Häufige Fragen zu Google Agent Development Kit

Was ist Google Agent Development Kit?

Open-Source-Framework von Google zum Entwickeln, Evaluieren und Orchestrieren von Agenten mit Modellen, Tools und Multi-Agent-Mustern.

Für wen eignet sich Google Agent Development Kit?

Das Profil ordnet Google Agent Development Kit primär für Entwickler ein. Entscheidend sind der konkrete Prozess, die benötigten Integrationen und die gewünschte Autonomie.

Kann Google Agent Development Kit Aufgaben selbstständig ausführen?

Der Grad der Autonomie hängt von der jeweiligen Oberfläche, den aktivierten Tools und den vergebenen Berechtigungen ab. Analyse, Vorschläge und tatsächlich ausführbare Aktionen sollten getrennt betrachtet werden.

Was sollte ich vor der Nutzung prüfen?

Prüfen Sie insbesondere Datenzugriff, Schreibrechte, Quellenqualität, Kostenmodell, Freigaben und die Frage, wie Fehler erkannt oder rückgängig gemacht werden können.

Wie aktuell ist dieses Profil?

Das Profil wurde am 30. September 2026 anhand der unten verlinkten Primärquellen geprüft. Produkte im Agentenmarkt verändern sich schnell; kurzfristige Änderungen zwischen zwei Prüfungen sind möglich.

Für Unternehmen

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Offizielle Quellen

Dieses Profil verknüpft 11 eindeutige Primärquellen aus Produktprofil, feldgenauer Evidence, Trust-Layer und dokumentierten Relationen. Die Quellen bleiben maßgeblich, wenn sich das Produkt zwischen zwei Prüfzyklen ändert.

Transparenz

Letzte redaktionelle Prüfung: 30. September 2026. Unklare Merkmale werden nicht als bestätigte Fakten dargestellt. Es gibt keine bezahlte Rangfolge.

Deep Profile · GEO/SEO-Evidenzlayer

Google Agent Development Kit: belegte Einordnung und Entscheidungscheck

Google Agent Development Kit ist Open-Source-Framework von Google zum Entwickeln, Evaluieren und Orchestrieren von Agenten mit Modellen, Tools und Multi-Agent-Mustern. Anbieter ist Google; AgentenCode ordnet das Produkt der Kategorie Automatisierung und dem Produkttyp Agenten-Framework zu. Diese Einordnung ergänzt den ausführlichen Artikel um einen kompakten, maschinenlesbaren Evidenz- und Auswahlkontext.

Welche Punkte sind für die Auswahl entscheidend?

Automatisierungs-Agenten verbinden Modelle mit Triggern, Apps und Aktionen. Entscheidend sind deshalb Tool-Berechtigungen, Schreibrechte, Freigaben, Fehlerpfade und die Frage, ob kritische Aktionen kontrolliert gestoppt werden können.

Welche Apps und Daten darf der Agent lesen oder verändern?

Nur dokumentierte Antworten als Tatsache übernehmen; fehlende Information bleibt unbekannt.

Welche Aktionen sind irreversibel oder extern sichtbar?

Nur dokumentierte Antworten als Tatsache übernehmen; fehlende Information bleibt unbekannt.

Wo greifen Freigaben und Eskalationen?

Nur dokumentierte Antworten als Tatsache übernehmen; fehlende Information bleibt unbekannt.

Wie werden Fehler, Retries und Audit-Logs behandelt?

Nur dokumentierte Antworten als Tatsache übernehmen; fehlende Information bleibt unbekannt.

Welche Stärken und Grenzen sind dokumentiert?

Dokumentierte Stärken

Open Source
Modell- und Tool-Abstraktion
Multi-Agent-Muster
Google-Cloud-Integration möglich

Vor dem Einsatz prüfen

Produktionsbetrieb separat absichern
Tool-Berechtigungen strikt definieren
Evaluations- und Monitoringkonzept vor Skalierung aufsetzen

Welche Eigenschaften von Google Agent Development Kit sind feldgenau belegt?

Die folgenden Aussagen sind in AgentenGraph direkt mit Primärquellen verknüpft. Nicht aufgeführte Eigenschaften bleiben unbekannt, solange keine geeignete Quelle sie bestätigt oder ausdrücklich verneint.

governance.rbac

dokumentiert

ADK agents deployed with Agent Identity use Google Cloud IAM roles and policies for resource access.

Google Cloud IAM – Authenticate using an agent's own authority →

governance.tracing

dokumentiert

ADK deployments on Agent Runtime support OpenTelemetry-based tracing.

Google Cloud – Trace an agent →

hosting.managed

dokumentiert

ADK agents can be deployed to Google Agent Runtime as a fully managed runtime.

Google Agents CLI – Deployment →

hosting.private_network

dokumentiert

ADK agents deployed on Vertex AI Agent Engine can use private VPC connectivity.

Google Cloud – Vertex AI release notes →

hosting.self_hosted

dokumentiert

ADK supports local/customer-managed runtime execution in addition to managed Agent Runtime deployment.

Google Agents CLI – CLI reference →

privacy.residency.available

dokumentiert

ADK agents deployed on Agent Platform can use regional agent infrastructure with documented data-at-rest residency.

Google Cloud – Supported locations for agents in Agent Platform →

privacy.residency.customer_region_selectable

dokumentiert

Customers select a supported Agent Platform location when deploying regional agent infrastructure.

Google Cloud – Supported locations for agents in Agent Platform →

protocols.a2a.server

dokumentiert

ADK agents created with the supported template can expose an A2A service endpoint.

Google Agents CLI – Use Cases →

protocols.a2a.supported

dokumentiert

A2A is a documented first-party interoperability mode for ADK agents.

Google Agents CLI – Agent Starter Pack migration reference →

protocols.mcp.client

dokumentiert

ADK agents can consume MCP servers through the documented MCP toolset.

Google MCP Security – Remote MCP Server with ADK →

security.customer_managed_key

dokumentiert

ADK agents deployed on Vertex AI Agent Engine can use CMEK for data-at-rest protection.

Google Cloud – Vertex AI release notes →

Maschinenlesbare Fakten öffnen →

Welche Primärquellen stützen dieses Profil?

AgentenCode bevorzugt aktuelle Primärquellen. Aussagen eines Anbieters werden nicht automatisch auf andere Produkte oder Detailfelder übertragen.

Quelle	Typ	Verwendung
Google – ADK official documentation	Primärquelle	Profil-, Evidence-, Trust- oder Relationsbeleg
Google Cloud IAM – Authenticate using an agent's own authority	Primärquelle	Profil-, Evidence-, Trust- oder Relationsbeleg
Google Cloud – Trace an agent	Primärquelle	Profil-, Evidence-, Trust- oder Relationsbeleg
Google Agents CLI – Deployment	Primärquelle	Profil-, Evidence-, Trust- oder Relationsbeleg
Google Cloud – Vertex AI release notes	Primärquelle	Profil-, Evidence-, Trust- oder Relationsbeleg
Google Agents CLI – CLI reference	Primärquelle	Profil-, Evidence-, Trust- oder Relationsbeleg
Google ADK – Agent Runtime Code Execution tool	Primärquelle	Profil-, Evidence-, Trust- oder Relationsbeleg
Google Cloud – Supported locations for agents in Agent Platform	Primärquelle	Profil-, Evidence-, Trust- oder Relationsbeleg
Google Agents CLI – Use Cases	Primärquelle	Profil-, Evidence-, Trust- oder Relationsbeleg
Google Agents CLI – Agent Starter Pack migration reference	Primärquelle	Profil-, Evidence-, Trust- oder Relationsbeleg
Google MCP Security – Remote MCP Server with ADK	Primärquelle	Profil-, Evidence-, Trust- oder Relationsbeleg

AgentenGraph · Produktverlauf

Strukturierte Historie von Google Agent Development Kit

Baseline seit 1. Oktober 2026

AgentenGraph speichert strukturierte Zustände dieses Agenten über die Zeit. Neue Werte ersetzen ältere Zustände nicht stillschweigend: Änderungen werden versioniert und als Ereignis erfasst. Frühere Zustände vor der Baseline werden nicht rückwirkend behauptet.

01Baseline erfasst1. Oktober 2026

Ab diesem Datum beobachtet AgentenCode strukturierte Änderungen dieses Agenten.

Der heutige Stand ist der Ausgangspunkt. Historische Aussagen vor diesem Datum erscheinen nur, wenn sie durch belastbare Quellen belegt werden können.

Aktueller strukturierter StandAI-0077 · 34 aktive Aussagen

11 feldgenau belegt

AnbieterGoogle

KategorieAutomatisierung

ProdukttypAgenten-Framework

Zielgruppeentwickler

ZugangOpen Source; Cloud- und Modellkosten hängen von der eingesetzten Infrastruktur ab.

Letzte Profilprüfung30. September 2026

Strukturierte Anwendungsfelder

Multi-Agent-SystemeAgenten testen und evaluierenAgenten entwickelnTool-Integration

Evidenzstatus

11 von 34 aktiven Aussagen besitzen bereits eine explizite Feld-zu-Quelle-Zuordnung. Die übrigen Aussagen verwenden weiterhin das Quellen-Set des Profils.

Methodik zur Datenhistorie →

Dokumentierte Änderungen seit BaselineProduktbezogene AgentenGraph-Ereignisse

2026-10-01 · 2 Governance-Eigenschaften dokumentiert

Eine erstmalige Datenaufnahme oder Feldverifikation ist nicht automatisch eine neue Herstellerfunktion.

1. Oktober 2026governance.tracing