Знакомьтесь с Genkit: фреймворк Google для AI-приложений

Jan 7, 2026 · 4 min read

Знакомьтесь с Genkit: фреймворк Google для AI-приложений

Внедрение AI-функций в веб-приложения часто означает борьбу с разрозненными инструментами. Вы пишете логику промптов в одном месте, обрабатываете вызовы моделей в другом, а отладку проблем проводите, глядя на логи, которые почти ничего не говорят. Google Genkit напрямую решает эту проблему — это open-source фреймворк, который структурирует, запускает и отслеживает AI-логику на серверной стороне.

В этой статье объясняется, что такое Genkit, где он находит применение в современных frontend-архитектурах и почему он важен для разработчиков, интегрирующих AI в production веб-приложения.

Ключевые моменты

Google Genkit — это серверный фреймворк для создания AI-бэкендов, работающий на Node.js или Go
Flows обеспечивают типобезопасные, наблюдаемые и композируемые AI-воркфлоу, делая логику тестируемой и отлаживаемой
Dotprompt отделяет шаблоны промптов от кода, позволяя независимо версионировать и итерировать их
Встроенная наблюдаемость через трейсы и телеметрию поддерживает отладку AI-поведения в разработке и production
Genkit приоритизирует готовность к production над экспериментальной гибкостью, что делает его идеальным для веб-приложений, требующих структурированных AI-функций

Что такое фреймворк Genkit?

Google Genkit — это серверный фреймворк для создания бэкендов приложений с AI-функциями. Он работает на Node.js или Go — не в браузере. Ваш frontend (React, Angular, Vue или что-то другое) вызывает эндпоинты на базе Genkit так же, как любой другой API.

Фреймворк обрабатывает сложные части AI-разработки: оркестрацию вызовов моделей, управление промптами, обеспечение структурированных выходных данных и предоставление видимости того, что ваша AI-логика фактически делает во время выполнения.

Genkit развертывается везде, где работает Node.js или Go. Большинство команд запускают его на Cloud Run, Firebase или аналогичных серверных окружениях. Ключевой момент: Genkit находится между вашим frontend и AI-моделями, давая вам контроль над тем, как AI-запросы проходят через вашу систему.

Основные примитивы Google Genkit

Flows как наблюдаемые AI-воркфлоу

Flows — центральная абстракция Genkit. Flow — это функция с определенными входными и выходными данными, которая может включать вызовы моделей, вызовы инструментов и бизнес-логику. В отличие от сырых API-вызовов, flows:

Типобезопасны: схемы входных и выходных данных отлавливают ошибки до выполнения
Наблюдаемы: каждое выполнение генерирует трейсы, которые можно проинспектировать
Композируемы: flows могут вызывать другие flows

Эта структура делает AI-логику тестируемой и отлаживаемой — два качества, которыми редко обладают сырые вызовы промпт-к-модели.

Шаблонизация промптов с Dotprompt

Genkit отделяет промпты от кода, используя Dotprompt — систему шаблонизации промптов на основе файлов. Вы версионируете промпты независимо, итерируете их без изменения кода приложения и сохраняете читаемость вашей AI-логики.

Структурированные выходные данные

Вместо парсинга текстовых ответов произвольной формы, Genkit позволяет определять схемы выходных данных. Фреймворк обеспечивает соблюдение этих схем, поэтому ваше приложение получает предсказуемые структуры данных, а не надеется, что модель следовала инструкциям.

Встроенная наблюдаемость

Genkit предоставляет детальные трейсы и телеметрию для каждого запуска flow. Во время разработки Developer UI позволяет инспектировать вызовы моделей, промпты, ответы инструментов и сбои шаг за шагом. В production эти трейсы интегрируются со стандартными инструментами логирования и мониторинга, упрощая понимание AI-поведения за пределами сырых логов.

Genkit vs LangChain: разные подходы

Оба фреймворка помогают разработчикам создавать AI-приложения, но они нацелены на разные задачи.

LangChain делает акцент на цепочках и агентах — композиции множественных вызовов моделей и инструментов в сложные пайплайны рассуждений. Исторически он ориентирован на Python и сильно фокусируется на паттернах retrieval-augmented generation (RAG).

Genkit приоритизирует production-наблюдаемость и простоту развертывания. Он разработан для команд, которым нужны структурированные AI-воркфлоу с четкими инструментами отладки, работающие на Node.js или Go бэкендах.

Если вы создаете экспериментальных AI-агентов со сложными цепочками рассуждений, экосистема LangChain может подойти лучше. Если вы добавляете AI-функции в веб-приложение и нуждаетесь в production-grade наблюдаемости, фреймворк Genkit предлагает более сфокусированное решение.

AI-воркфлоу для веб-приложений: где применяется Genkit

Современные frontend-архитектуры четко разделяют ответственность. Ваше React или Angular приложение обрабатывает UI. Ваш бэкенд обрабатывает бизнес-логику. Genkit встраивается именно в этот бэкенд-слой специально для AI-воркфлоу.

Типичная настройка выглядит так:

Frontend отправляет запрос на ваш сервер
Сервер вызывает Genkit flow
Flow вызывает одну или несколько AI-моделей, возможно, используя инструменты
Структурированный ответ возвращается на frontend

Эта архитектура сохраняет API-ключи в безопасности (они никогда не попадают в браузер), централизует AI-логику для упрощения поддержки и обеспечивает наблюдаемость AI-операций через трейсы и метрики.

Экосистема и зрелость

Genkit предлагает production-ready поддержку для Node.js и Go. Фреймворк интегрируется с моделями за пределами Google Gemini — включая OpenAI, Anthropic и локальные модели — через свою систему плагинов.

Genkit имеет тесную связь с Firebase, но не требует его. Вы можете развертывать Genkit-бэкенды в любом окружении, которое поддерживает его языки выполнения.

Когда использовать Google Genkit

Genkit имеет смысл, когда вам нужны:

Наблюдаемые AI-воркфлоу с четкой отладкой и трейсингом
Структурированные выходные данные от вызовов моделей
Серверный фреймворк, интегрирующийся с существующими Node.js или Go бэкендами
Production-развертывание без самостоятельной разработки логики оркестрации

Он менее подходит для браузерного AI (это не его цель) или высокоэкспериментальных архитектур агентов, где гибкость LangChain может помочь больше.

Заключение

Google Genkit предоставляет структурированный, наблюдаемый способ создания AI-бэкендов для веб-приложений. Для frontend и full-stack разработчиков, добавляющих AI-функции в production-приложения, он устраняет необходимость самостоятельно разрабатывать логику оркестрации, давая вам видимость того, что ваш AI фактически делает. Если вашей команде нужны production-grade AI-воркфлоу с четкими возможностями отладки, Genkit предлагает сфокусированное решение, которое плавно интегрируется с современными веб-архитектурами.

Часто задаваемые вопросы

Да. Genkit работает полностью на серверной стороне, поэтому он работает с любым frontend-фреймворком. Ваше React, Angular, Vue или Svelte приложение просто делает HTTP-запросы к эндпоинтам на базе Genkit, как к любому другому API. Фреймворк по дизайну не зависит от frontend.

Нет. Хотя Genkit бесшовно интегрируется с Gemini, он поддерживает других провайдеров через свою систему плагинов. Вы можете использовать OpenAI, Anthropic и совместимых локальных или хостинговых провайдеров моделей. Эта гибкость позволяет выбрать лучшую модель для вашего конкретного случая использования.

Genkit захватывает трейсы выполнения и телеметрию для каждого запуска flow. Когда возникают ошибки, вы можете проинспектировать, на каком шаге произошел сбой, какие входные данные были предоставлены и как отреагировала модель или инструмент, делая отладку более практичной, чем полагаться только на сырые логи.

Нет. Хотя Genkit тесно интегрируется с Firebase и легко развертывается в окружениях Firebase, он работает на любой платформе, поддерживающей Node.js или Go. Вы можете развертывать на Cloud Run, AWS Lambda, традиционных серверах или других совместимых хостинг-платформах.

Gain Debugging Superpowers

Unleash the power of session replay to reproduce bugs, track slowdowns and uncover frustrations in your app. Get complete visibility into your frontend with OpenReplay — the most advanced open-source session replay tool for developers. Check our GitHub repo and join the thousands of developers in our community.