Nos complace anunciar el lanzamiento de Genkit Go 1.0, la primera versión estable y lista para la producción del framework de desarrollo de IA de código abierto de Google para el ecosistema Go. Junto con esta versión, también presentamos el comando genkit init: ai-tools para potenciar tu flujo de trabajo de desarrollo asistido por IA.
Genkit es un framework de código abierto para crear aplicaciones de pila completa impulsadas por IA. Proporciona una interfaz unificada para múltiples proveedores de modelos y APIs optimizadas para contenido multimodal, salidas estructuradas, llamadas a herramientas, generación aumentada de recuperación (RAG) y flujos de trabajo agénticos. Con Genkit Go, ahora puedes compilar e implementar aplicaciones de IA listas para la producción con la velocidad, la seguridad y la confiabilidad de Go.
Genkit Go ahora es estable y ya se puede usar para la producción.
Características principales:
¿Todo listo para empezar a codificar? Consulta nuestra guía de inicio.
Genkit Go 1.0 representa nuestro compromiso de proporcionar una base estable y confiable para crear aplicaciones impulsadas por IA en Go. Con esta versión, puedes implementar en producción aplicaciones impulsadas por IA con Genkit, sabiendo que la API es estable y está probada.
Tal como ocurre con Go, se pretende que los programas escritos con Genkit 1.* continúen compilándose y ejecutándose correctamente, sin cambios, incluso cuando surjan futuras versiones “de puntos” de Genkit (Genkit 1.1, Genkit 1.2, etc.).
Una de las características más potentes de Genkit son los flujos, funciones para casos de uso de IA que proporcionan observabilidad, pruebas fáciles e implementación simplificada. Así es como puedes definir un flujo en Go para generar recetas estructuradas:
package main
import (
"context"
"encoding/json"
"fmt"
"log"
"github.com/firebase/genkit/go/ai"
"github.com/firebase/genkit/go/genkit"
"github.com/firebase/genkit/go/plugins/googlegenai"
)
// Define your data structures
type RecipeInput struct {
Ingredient string `json:"ingredient" jsonschema:"description=Main ingredient or cuisine type"`
DietaryRestrictions string `json:"dietaryRestrictions,omitempty" jsonschema:"description=Any dietary restrictions"`
}
type Recipe struct {
Title string `json:"title"`
Description string `json:"description"`
PrepTime string `json:"prepTime"`
CookTime string `json:"cookTime"`
Servings int `json:"servings"`
Ingredients []string `json:"ingredients"`
Instructions []string `json:"instructions"`
Tips []string `json:"tips,omitempty"`
}
func main() {
ctx := context.Background()
// Initialize Genkit with plugins
g := genkit.Init(ctx,
genkit.WithPlugins(&googlegenai.GoogleAI{}),
genkit.WithDefaultModel("googleai/gemini-2.5-flash"),
)
// Define a type-safe flow
recipeFlow := genkit.DefineFlow(g, "recipeGeneratorFlow",
func(ctx context.Context, input *RecipeInput) (*Recipe, error) {
dietaryRestrictions := input.DietaryRestrictions
if dietaryRestrictions == "" {
dietaryRestrictions = "none"
}
prompt := fmt.Sprintf(`Create a recipe with the following requirements:
Main ingredient: %s
Dietary restrictions: %s`, input.Ingredient, dietaryRestrictions)
// Generate structured data with type safety
recipe, _, err := genkit.GenerateData[Recipe](ctx, g,
ai.WithPrompt(prompt),
)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("failed to generate recipe: %w", err)
}
return recipe, nil
})
// Run the flow
recipe, err := recipeFlow.Run(ctx, &RecipeInput{
Ingredient: "avocado",
DietaryRestrictions: "vegetarian",
})
if err != nil {
log.Fatalf("could not generate recipe: %v", err)
}
// Print the structured recipe
recipeJSON, _ := json.MarshalIndent(recipe, "", " ")
fmt.Println("Sample recipe generated:")
fmt.Println(string(recipeJSON))
<-ctx.Done() // Used for local testing only
}Genkit Go proporciona una interfaz única y coherente para trabajar con múltiples proveedores de modelos de IA, incluidos Google AI, Vertex AI, OpenAI, Anthropic y Ollama. Más información sobre la generación de contenido con modelos de IA:
// Use Google AI models
resp, err := genkit.Generate(ctx, g,
ai.WithModelName("googleai/gemini-2.5-flash"),
ai.WithPrompt("What is the weather like today?"),
)
// Use OpenAI models
resp, err := genkit.Generate(ctx, g,
ai.WithModelName("openai/gpt-4o"),
ai.WithPrompt("How are you today?"),
)
// Switch to Ollama for local models
resp, err := genkit.Generate(ctx, g,
ai.WithModelName("ollama/llama3"),
ai.WithPrompt("What is the meaning of life?"),
)Genkit Go facilita el acceso de tus modelos de IA a funciones externas y APIs. Consulta la guía completa de llamadas de herramientas:
// Define a tool
type WeatherInput struct {
Location string `json:"location" jsonschema_description:"Location to get weather for"`
}
getWeatherTool := genkit.DefineTool(g, "getWeather",
"Gets the current weather in a given location",
func(ctx *ai.ToolContext, input WeatherInput) (string, error) {
// Your weather API logic here
return fmt.Sprintf("The current weather in %s is 72°F and sunny.", input.Location), nil
})
// Use the tool in generation
resp, err := genkit.Generate(ctx, g,
ai.WithPrompt("What's the weather in San Francisco?"),
ai.WithTools(getWeatherTool),
)Implementa tus flujos como extremos HTTP con una configuración mínima. Consulta las guías de implementación para obtener más opciones:
// Create HTTP handlers for your flows
mux := http.NewServeMux()
mux.HandleFunc("POST /recipeGeneratorFlow", genkit.Handler(recipeFlow))
// Start the server
log.Fatal(server.Start(ctx, "127.0.0.1:3400", mux))Genkit Go incluye un conjunto completo de herramientas de desarrollo diseñadas para hacer que la creación de aplicaciones de IA sea rápida e intuitiva. Toda la cadena de herramientas local está disponible a través de una única CLI que funciona a la perfección con tu flujo de trabajo de desarrollo de Go.
Comienza rápidamente con nuestro binario CLI independiente (no se requieren otras instalaciones de tiempo de ejecución):
Para macOS y Linux:
curl -sL cli.genkit.dev | bashPara Windows: descargar directamente de cli.genkit.dev
La CLI funciona con aplicaciones Genkit en cualquier lenguaje compatible (JavaScript, Go, Python) y te proporciona varios comandos convenientes para probar e iterar rápidamente, como ejecutar y evaluar tus flujos.
La IU para desarrolladores proporciona una interfaz visual para probar y depurar tus aplicaciones con IA:
Inicia la interfaz de usuario para desarrolladores junto con tu aplicación Go a través de la CLI:
genkit start -- go run .Así es como se ve la experiencia al ejecutar e inspeccionar el flujo de recipeGenerator desde antes:
También nos complace presentar el comando genkit init:ai-tools, que revoluciona la forma en que trabajas con los asistentes de IA durante el desarrollo. Esta función, ahora disponible para los desarrolladores de JavaScript y Go, configura automáticamente los populares asistentes de codificación de IA para que funcionen sin problemas con el framework y las herramientas de Genkit. Puedes obtener más información sobre el desarrollo asistido por IA en Genkit.
Para usarlo, instala la CLI de Genkit y ejecuta:
genkit init:ai-toolsEjecutar el comando hace lo siguiente:
El comando tiene soporte incorporado para lo siguiente:
Para ver otras herramientas, selecciona la opción "genérico" a fin de obtener un archivo GENKIT.md que puedes integrar manualmente.
Con la integración del asistente de IA, puedes:
1. Crea un proyecto nuevo:
mkdir my-genkit-app && cd my-genkit-app
go mod init example/my-genkit-app2. Instala Genkit y la CLI:
go get github.com/firebase/genkit/go
curl -sL cli.genkit.dev | bash3. Configura la integración del asistente de IA:
genkit init:ai-tools4. Crea tu primer flujo con los ejemplos anteriores.
5. Inicia la interfaz de usuario para desarrolladores:
genkit start -- go run .Para obtener una explicación más detallada, consulta la guía de inicio.
Genkit Go 1.0 combina el rendimiento y la confiabilidad de Go con el framework y las herramientas de IA listos para la producción de Genkit. ¡Ya queremos ver lo que creas!
¡Feliz codificación! 🚀
