Stelt u zich eens voor: duizend AI-agents die op exact hetzelfde moment een digitale marathon lopen door de straten van Las Vegas. Geen sciencefiction, maar de realiteit tijdens de Google Cloud Next 2026 Developer Keynote. In een nieuwe aflevering van de videoserie Hands On AI nemen experts Casey West en Annie Wang de kijker mee achter de schermen van 'Race Condition'. Dit grensverleggende multi-agentsysteem laat zien hoe de toekomst van grootschalige kunstmatige intelligentie eruitziet. En het beste nieuws? Het hele project is open-source en direct beschikbaar voor ontwikkelaars.
De anatomie van een digitale megaprestatie
Het tegelijkertijd aansturen van duizend individuele AI-sessies is een infrastructurele nachtmerrie als je het verkeerd aanpakt. Casey West, die de leiding had over de ontwikkeling van het project, legt uit hoe zijn team dit heeft opgelost. De basis van dit succes is gebouwd op een zogeheten 'polyglot stack' die uit vier specifieke lagen bestaat: Angular voor de frontend, Go en Python voor de backend-logica, en Redis voor de razendsnelle gegevensverwerking.
Om al deze agents soepel te laten samenwerken, maakte het team gebruik van Google’s gloednieuwe Agent Development Kit (ADK). Dit framework lost in één klap de grootste hoofdpijnen van ontwikkelaars op door standaardsessies, callbacks, uitgebreide telemetrie en automatische vindbaarheid (discovery) direct 'out-of-the-box' aan te bieden.
Waarom HTTP sneuvelde en Redis won
Een van de meest fascinerende onthullingen in de aflevering is de architecturale omslag die het team moest maken tijdens het testen. In eerste instantie werd er geëxperimenteerd met traditionele HTTP-verbindingen voor de onderlinge communicatie tussen de agents (Agent-to-Agent of A2A). Bij grote schaalpieken bezweek deze methode echter onder de druk.
De redding bleek Redis Pub/Sub (Publish/Subscribe). Door over te stappen op dit model konden berichten asynchroon en vliegensvlug worden gedistribueerd, waardoor de duizend agents probleemloos met elkaar konden communiceren zonder het systeem te overbelasten. Dankzij het speciaal ontwikkelde Agent2Agent-protocol (A2A) en zogeheten 'Agent Cards' kunnen de agents elkaar nu zelfstandig in het netwerk lokaliseren en aansturen.
Foutbestendigheid in de praktijk: De kunst van het herstellen
In een live-omgeving met duizend agents die continu LLM-aanroepen (Large Language Model) doen, gaat er onvermijdelijk wel eens iets mis. Om te voorkomen dat de hele marathon instort bij een netwerkfout, introduceerde het team het resilient_model-patroon. Dit mechanisme zorgt voor automatische herlooppogingen met een ingebouwde vertraging en een exponentiële back-off (resilient retries + jitter).
Daarnaast maakt het systeem gebruik van global_gemini, waarmee preview-modellen rechtstreeks op de Agent Runtime kunnen worden aangestuurd. Door slim gebruik te maken van statische instructies en context caching blijven de responstijden minimaal en de kosten beheersbaar. De agents zijn bovendien uitgerust met 'Skills': tools en context die pas worden ingeladen wanneer dat strikt noodzakelijk is (lazy-loading), wat essentieel is voor AI-toepassingen op productieniveau.
Een levend netwerk van AI
Wat 'Race Condition' uiteindelijk bewijst, is dat de toekomst van AI niet ligt in één superintelligente robot, maar in een fijnmazig netwerk van gespecialiseerde agents die elkaar kunnen aanroepen (call_agent). Het team sluit de aflevering af met een prikkelende visie op de toekomst: als duizend agents al een marathon kunnen lopen, wat kunnen we dan nog meer transformeren in een zelfstandig functionerende AI-agent?
Benieuwd naar de code achter dit project of wilt u zelf aan de slag met het bouwen van een netwerk van agents? De volledige broncode is open-source en te vinden in de GitHub-repository.
Handige links & Bronnen
- GitHub-repository: Bekijk de code
- Google Agent Development Kit (ADK): Documentatie
- Agent Runtime: Meer informatie
- Google Cloud Memory Store: Ontdek Memory Store
- Agent2Agent (A2A) Protocol: Specificaties
- Sprekers op LinkedIn: Casey West & Annie Wang
- YouTube: Abonneer je op Google Cloud Tech voor meer afleveringen van Hands on AI.
