Zusammensetzbare Projektvorlagen

cargo adk new erstellt aus drei Auswahlmöglichkeiten ein funktionsfähiges Rust-Projekt:

Eine Vorlage definiert die Struktur des Agenten oder Workflows;
Erweiterungen fügen Funktionen wie Sitzungen, MCP oder Telemetrie hinzu; und
ein Unternehmensmuster wählt eine Vorlage und eine geprüfte Gruppe von Erweiterungen für eine gängige Produktstruktur aus.

Die installierte CLI ist maßgeblich, da benutzerdefinierte Vorlagenverzeichnisse die integrierte Registrierung erweitern oder ersetzen können.

cargo adk templates
cargo adk addons
cargo adk new --help

Ein Projekt erstellen

# One LLM agent
cargo adk new support-agent --template llm

# A tool-using agent with operating capabilities
cargo adk new support-agent \
  --template tools \
  --addon sessions \
  --addon telemetry \
  --addon guardrails

# Preview generated files without writing them
cargo adk new support-agent --template graph --dry-run

basic bleibt ein Alias für llm. Verwenden Sie in neuer Dokumentation und Automatisierung den expliziten Namen llm.

Integrierte Vorlagen

Die integrierte Registrierung enthält derzeit 13 Vorlagen.

Vorlage	Was sie erstellt	Wählen Sie sie, wenn
`llm`	Einen konversationellen `LlmAgent`	Ein Agent die Anfrage übernehmen und bei Bedarf Tools aufrufen kann
`tools`	Einen LLM-Agenten sowie typisierte `#[tool]`-Beispiele	Der erste nützliche Meilenstein ein sichtbarer Rust-Tool-Aufruf ist
`rag`	Ein Agent mit einem Vektorsuche-Wissenspfad	Antworten müssen ein privates Dokument oder eine Wissenssammlung verwenden
`api`	Ein Agent, der über HTTP API bereitgestellt wird	Eine andere Anwendung ruft den Agenten über das Netzwerk auf
`openai`	Ein für OpenAI konfigurierter LLM-Agent	OpenAI ist der vorgesehene Startanbieter
`sequential`	Mehrere Agenten, die in einer festen Reihenfolge ausgeführt werden	Jede Phase hängt von der Arbeit der vorherigen Phase ab
`parallel`	Parallele Spezialisten mit aggregierten Ergebnissen	Unabhängige Arbeit kann gleichzeitig ausgeführt werden
`loop`	Wiederholte Ausführung, bis eine Bedingung erfüllt ist	Ein Prüfungs-, Reparatur- oder Verfeinerungszyklus benötigt eine begrenzte Schleife
`conditional`	Entscheidungsbasierte Weiterleitung zwischen Agenten	Unterschiedliche Anfragen benötigen unterschiedliche Spezialisten oder Pfade
`graph`	Ein verzweigter Workflow mit Kontrollpunkten	Die Arbeit muss fortgesetzt, verzweigt, zusammengeführt werden oder einen Prozessausfall überstehen
`realtime`	Bidirektionale Audio- und Videoverarbeitung	Das Produkt benötigt eine Live-Sprach- oder multimodale Unterhaltung
`custom`	Eine manuelle Implementierung des `Agent`-Traits	Der Ausführungsvertrag kann nicht durch einen integrierten Agenten ausgedrückt werden
`agent-engine`	Ein Gemini Enterprise Agent Engine BYOC-Container mit `Dockerfile` und `deploy/terraform/`	Der Agent wird als vorgefertigter Container in Agent Runtime bereitgestellt

Wählen Sie zuerst die Ausführungsform. Fügen Sie anschließend Sitzungen, MCP, Telemetrie oder andere Produktfunktionen hinzu, anstatt damit den Workflow zu bestimmen.

Funktionserweiterungen

Wiederholen Sie --addon, um Funktionen zusammenzustellen. Der Generator löst deren Feature-Flags, Importe, Initialisierungsfragmente, Umgebungsbeispiele und generierten Dateien in einer stabilen Prioritätsreihenfolge auf.

Add-on	Was es hinzufügt	Typischer Verwendungsgrund
`telemetry`	OpenTelemetry-Tracing-Einrichtung	Anfragen über Modell-, Agent- und Tool-Grenzen hinweg verfolgen
`auth`	API-Schlüssel- und JWT-Authentifizierungsgerüst	Einen bereitgestellten Agent-Endpunkt schützen
`sessions`	Einrichtung des Sitzungsstatusdienstes	Eine Unterhaltung oder einen Workflow mit gespeichertem Status fortsetzen
`memory`	Semantisches Gedächtnis und RAG-Integration	Relevantes Wissen über die aktuelle Unterhaltung hinaus abrufen
`mcp`	Verdrahtung der MCP-Funktion und Ausgangspunkt für Clients	Von einem anderen Prozess oder Dienst bereitgestellte Funktionen verbinden
`guardrails`	Hooks zur Eingabe- und Ausgabevalidierung	Produktregeln vor und nach der Agentenausführung durchsetzen
`eval`	Gerüst für die Evaluierungstestumgebung	Verhalten anhand wiederholbarer Fälle vor der Veröffentlichung messen
`browser`	Integration der Browserautomatisierung	Einem genehmigten Agenten ermöglichen, eine Weboberfläche zu bedienen
`server`	Axum HTTP- und A2A-Servereinrichtung	Den Agenten für entfernte Aufrufer veröffentlichen
`docker`	Mehrstufige Container-Build-Dateien (`Dockerfile`, `Dockerfile.static`, `.dockerignore`)	Den Agenten als minimales Container-Image paketieren

Beispiel:

cargo adk new order-agent \
  --template tools \
  --addon mcp \
  --addon sessions \
  --addon server \
  --addon auth \
  --addon telemetry

Generierter Fähigkeitscode ist ein Ausgangspunkt. Ersetzen Sie Platzhalter für Endpunkte, Anmeldedaten, Richtlinien und In-Memory-Dienste vor der Veröffentlichung durch bereitstellungseigene Entscheidungen.

Zusammengesetzte Unternehmensmuster

Muster erscheinen im selben --template-Namensraum wie gewöhnliche Vorlagen. Es gibt kein separates --pattern-Flag.

Muster	Zusammensetzung	Ausgangspunkt des Produkts
`multi-agent`	`sequential` + Telemetrie	Ein sichtbarer mehrstufiger Workflow
`production`	`llm` + Server + Authentifizierung + Sitzungen + Telemetrie	Ein authentifizierter, beobachtbarer Agent-Dienst
`pipeline`	`sequential` + Sitzungen + Telemetrie	Eine zustandsbehaftete Verarbeitungspipeline
`chatbot`	`llm` + Sitzungen + Speicher + Server	Ein konversationelles HTTP-Produkt mit Erinnerungsvermögen
`a2a-server`	`llm` + Server + Sitzungen	Ein unabhängig bereitgestellter A2A-Agent

a2a bleibt ein Alias für a2a-server.

cargo adk new operations-agent --template production
cargo adk new research-team --template multi-agent --addon eval
cargo adk new public-specialist --template a2a-server --addon auth

Anbieter- und Modellauswahl

Vorlagen haben einen Standardanbieter, aber CLI kann ihn überschreiben, ohne die Ausführungsstruktur zu ändern.

cargo adk new support-agent \
  --template tools \
  --provider openai \
  --model company-approved-model

Verwenden Sie --non-interactive in CI, damit fehlende Auswahlmöglichkeiten fehlschlagen, statt eine Eingabeaufforderung zu öffnen. Verwenden Sie --json-output, wenn ein anderes Programm das Generierungsergebnis benötigt.

Benutzerdefinierte Vorlagen

Übergeben Sie ein Verzeichnis mit TOML-Manifesten, wenn eine Organisation einen wiederverwendbaren Ausgangspunkt benötigt, der über die integrierte Registry hinausgeht.

cargo adk new finance-agent \
  --template company-finance \
  --template-dir ./agent-templates

Eine benutzerdefinierte Vorlage mit demselben Namen wie eine integrierte Vorlage ersetzt diese für den jeweiligen Aufruf von CLI. Bewahren Sie Manifeste in der Versionsverwaltung auf und testen Sie generierte Projekte in CI.

name = "company-finance"
description = "Company finance agent with approved defaults"
provider = "openai"
features = ["minimal", "tools"]
imports = ["use std::sync::Arc;"]

Generiertes Projekt überprüfen

cd support-agent
cargo adk build
cargo run

cargo adk build kompiliert und validiert das generierte Projekt, ohne es bereitzustellen. Übernehmen Sie den generierten Quellcode, überprüfen Sie dessen aktivierte Funktionen und Umgebungsanforderungen und verwenden Sie denselben Befehl als CI-Gate.

Automatisierung aktuell halten

Der Inhalt der Registry kann sich zwischen Releases ändern. Überprüfen Sie vor der Aktualisierung der automatisierten Projekterstellung:

cargo adk templates
cargo adk addons
cargo adk new smoke-agent --template tools --addon mcp --dry-run

Dies überprüft Namen und Kompatibilität anhand der exakt installierten cargo-adk-Binärdatei in der Build-Umgebung.