connic vs Google ADK + Agent Platform
Eine Plattform oder viele Google-Cloud-Dienste
Google kombiniert das Open-Source-ADK mit Agent Runtime und weiteren Google-Cloud-Diensten, die du zusammensetzt. connic betreibt YAML-Agenten mit Python-Tools auf einer verwalteten Plattform.
Quellen und MethodikZuletzt geprüft am
| connic | ||
|---|---|---|
| Verwaltete Agentenplattform | Ansatz | ADK-Framework plus Cloud-Dienste |
| YAML und Python | Agenten und Tools | Python, TypeScript, Go oder Java |
| Kafka, SQS, E-Mail, Postgres und mehr | Event-Trigger | Pub/Sub und Eventarc über ADK |
| Integriert, mit Statistik | A/B-Tests live | Traffic-Aufteilung, in Preview |
| Auf der Plattform | Guardrails | Model Armor, ein eigener Dienst |
| Verwaltet, Self-Hosting in Enterprise | Hosting | Agent Runtime, Cloud Run oder GKE |
| Eine EU-Region pro Projekt | EU-Datenregion | Je Dienst und Endpoint festgelegt |
| Deutsches Unternehmen | Vertragspartner | Google Cloud EMEA, Irland |
Die kurze Antwort
Google passt zu Teams, die bereits auf Google Cloud arbeiten und ADK, Gemini und Identitäten pro Agent unter ihrem bestehenden IAM und Netzwerk wollen. connic passt zu Teams, die Agenten, Verbindungen für Events, Guardrails, Freigaben und A/B-Tests im Live-Betrieb auf einer verwalteten Plattform wollen.
connic eignet sich, wenn
- Du willst eine verwaltete Plattform statt Cloud-Dienste zu kombinieren
- Kafka-, SQS-, E-Mail- oder Postgres-Events sollen Agenten starten
- Neue Versionen sollen sich zuerst an echtem Traffic beweisen
- Sensible Tool-Aufrufe sollen in einer verwalteten Freigabe-Warteschlange warten
- Du willst eine EU-Region pro Projekt und einen deutschen Vertragspartner
Google eignet sich, wenn
- Google Cloud IAM, VPC Service Controls und Cloud Logging tragen bereits deinen Stack
- Du willst Gemini- und Model-Garden-Modelle direkt neben deinen Agenten
- Identität pro Agent, eine Registry und Gateway-Richtlinien sind für viele Agenten wichtig
- Dein Team schreibt Agenten neben Python auch in TypeScript, Go oder Java
- Du willst Framework-Code unter Apache 2.0, der auch außerhalb von Googles Laufzeit läuft
Wo sich connic und Google unterscheiden
Was jede Plattform in den Bereichen tut, die eine Evaluierung meist entscheiden.
Wie Agenten entstehen
connic
Ein Agent ist eine YAML-Datei mit Modell, Prompt und Tools. Eigene Tools sind Python-Funktionen, und Apps in jeder Sprache rufen den Agenten über HTTP oder WebSocket auf.
Agenten sind Code mit ADK in Python, TypeScript, Go oder Java. ADKs YAML-basierte Agent Config ist experimentell und unterstützt nur Gemini-Modelle.
Betrieb in Produktion
connic
Laufzeit, Verbindungen, Traces, Judges, Guardrails, Freigaben und A/B-Tests sind Teile einer verwalteten Plattform. Environments haben eigene Variablen, Verbindungen, Datenbank und Retrieval.
Agent Runtime hostet den Agenten. Sessions, Memory Bank, Evaluationen, Model Armor, Agent Gateway und Cloud Trace werden jeweils einzeln eingerichtet und abgerechnet.
Was einen Run startet
connic
Verbindungen für Kafka, SQS, E-Mail, Postgres, Stripe, Webhooks, Cron, Slack und mehr. Jede liegt in deinem Code oder im Dashboard.
ADKs API-Server hat Trigger-Endpunkte für Pub/Sub und Eventarc, empfohlen auf Cloud Run. Zeitpläne laufen über Cloud Scheduler und Pub/Sub, andere Quellen rufen den Agenten über HTTP auf.
Neue Versionen ausrollen
connic
A/B-Tests schicken einen Teil des echten Traffics an eine Variante und vergleichen Erfolgsrate, Judge Scores, Kosten und Latenz. Sicherheitsregeln pausieren eine schlechte Variante.
Revisionen mit prozentualer Traffic-Aufteilung sind in Preview. Der Vergleich der Revisionen ist ein eigener Schritt, etwa mit Online-Evaluation.
Guardrails
connic
Prüfungen für Ein- und Ausgaben laufen bei jedem Run auf der Plattform, mit neun integrierten Prüfungen oder eigenen in Python.
Model Armor, ein separat abgerechneter Dienst, prüft Prompts und Antworten über Vorlagen, auch am Agent Gateway. Semantic Governance Policies für Tool-Aufrufe sind in Preview.
Evals und Freigaben
connic
Judges bewerten Stichproben echter Runs anhand einer Rubrik. Freigaben halten einen Tool-Aufruf mit seinen genauen Parametern an, bis jemand entscheidet.
Agent-Evaluationen sind seit Juli 2026 allgemein verfügbar, mit Online-Monitoring und Nutzersimulation. ADKs Tool Confirmation ist experimentell und unterstützt Agent Platform Sessions nicht.
Identität und Netzwerke
connic
Variablen und Verbindungen gelten pro Environment. Die Bridge erreicht private Netzwerke ohne eingehende Ports oder öffentliche IP.
Agent Identity, Agent Registry und Agent Gateway steuern, welche Agenten und Tools miteinander sprechen dürfen, auch innerhalb von VPC-Service-Controls-Perimetern.
EU und Vertrag
connic
Jedes Projekt wählt beim Erstellen eine von drei EU-Regionen, die seine Plattformdaten hält, und die connic/*-Modelle laufen in der EU. Vertragspartner ist ein deutsches Unternehmen.
Der eu-Endpunkt hält die Modellverarbeitung in der EU, globale Endpunkte können Daten überall verarbeiten. Die Data-Location-Bedingungen schließen Agent Runtime, Sessions und Memory Bank aus, und Vertragspartner ist Google Cloud EMEA in Irland.
Derselbe Agent in connic und Google ADK
Ein Agent für Schadensmeldungen mit einem Tool, das eine Police abfragt. In connic sind das eine YAML-Datei und eine Python-Funktion. In ADK sind Tool und Agent Python-Code in einem Paket, das die adk CLI auf Agent Runtime deployt.
connic
name: claims-intake
model: connic/gpt-5.6-sol
system_prompt: Check the policy first.
tools:
- policies.lookup_policyimport os
import httpx
API = os.environ["POLICY_API_URL"]
async def lookup_policy(policy_id: str) -> dict:
"""Look up a policy by number.
Args:
policy_id: Policy number from the claim
"""
url = f"{API}/policies/{policy_id}"
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get(url)
return response.json()Google ADK
import os
import httpx
from google.adk.agents import Agent
API = os.environ["POLICY_API_URL"]
async def lookup_policy(policy_id: str) -> dict:
"""Look up a policy by number.
Args:
policy_id: Policy number from the claim
"""
url = f"{API}/policies/{policy_id}"
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get(url)
return response.json()
root_agent = Agent(
name="claims_intake",
model="gemini-4-argon",
instruction="Check the policy first.",
tools=[lookup_policy],
)from . import agentconnic vs Google, Funktion für Funktion
Jede Zeile ist anhand der öffentlichen Dokumentation von connic und Google bewertet. Methodik und Quellen folgen nach der Tabelle.
- JaVollständig unterstützt
- TeilweiseEingeschränkt, Beta oder zusätzliche Einrichtung
- NeinNicht verfügbar
| Feature | connic | |
|---|---|---|
| Entwicklung & Modelle | ||
| Python-Agentenentwicklungconnic-Agenten sind YAML-Dateien mit Python-Tools. Google ADK ist Code-first und in Python, TypeScript, Go und Java verfügbar. | Ja | Ja |
| Deklarativer Entwicklungswegconnic-Agenten sind in jedem Environment YAML-Dateien. ADKs YAML-basierte Agent Config ist experimentell und unterstützt nur Gemini-Modelle, und die konfigurationsgesteuerte Managed Agents API ist Pre-GA und auf Tests beschränkt. | Ja | Teilweise |
| Auswahl mehrerer Modelleconnic bietet connic/*-Modelle, die in der EU laufen, BYOK-Anbieter wie Gemini und Vertex AI sowie eigene Endpunkte. Googles Model Garden bietet Gemini-, Drittanbieter- und offene Modelle. | Ja | Ja |
| MCP-Unterstützungconnic-Agenten nutzen MCP-Server als Tools, und die MCP-Verbindung stellt Agenten als Tools bereit. Google unterstützt MCP in ADK und Agent Platform. | Ja | Ja |
| Offene AgenteninteroperabilitätAgent Registry unterstützt A2A, und das A2A-Deployment auf Agent Runtime ist in Preview. connic dokumentiert MCP und Agenten-Orchestrierung, ohne A2A. | Teilweise | Teilweise |
| Laufzeit & Release-Kontrolle | ||
| Vollständig verwaltete AgentenlaufzeitBeide verpacken Agentencode, führen ihn auf verwalteter Infrastruktur aus und skalieren ihn. | Ja | Ja |
| CLI- und CI-Deploymentconnic deployt aus Git-Branches oder per CLI. Google deployt mit der adk CLI oder der Agents CLI, die auch Cloud-Build-Pipelines einrichtet. | Ja | Ja |
| Persistente Sessions und Memoryconnic bietet persistente Sessions, Retrieval und eine Datenbank pro Environment. Google bietet Sessions und Memory Bank als verwaltete Dienste. | Ja | Ja |
| Unveränderliche Revisionen und Rollbackconnic bewahrt den Deployment-Verlauf auf und rollt ohne neuen Build zurück. Googles unveränderliche Revisionen sind in Preview auf der v1beta1-API. | Ja | Teilweise |
| Traffic-Aufteilungen in ProduktionGoogles Revisionskontrollen in Preview teilen Traffic prozentual auf. connic verknüpft die Aufteilung mit Erfolgsrate, Judge Scores, Kosten und Latenz, mit Regeln, die eine fehlerhafte Variante pausieren. | Ja | Teilweise |
| Governance & Qualität | ||
| Tracing und Run-Verlaufconnic zeichnet für jeden Run Traces und Token-Kosten auf. Google schickt Traces und Metriken der Agent Platform an Cloud Trace, Logging und Monitoring. | Ja | Ja |
| Evaluation und Simulationconnic führt Testsuites aus und lässt Judges echte Runs bewerten. Googles Agent-Evaluationen sind seit Juli 2026 allgemein verfügbar und bringen Online-Monitoring, Nutzersimulation und mehr als 20 vorgefertigte Metriken mit. | Ja | Ja |
| Guardrails für Prompts und Datenconnic prüft jede Ein- und Ausgabe, mit neun integrierten Prüfungen oder eigenen in Python. Google nutzt Model Armor, einen separat abgerechneten Dienst, und Semantic Governance Policies, die in Preview sind. | Ja | Ja |
| Verwalteter Workflow für menschliche FreigabenADKs Tool Confirmation ist experimentell und unterstützt Agent Platform Sessions nicht. connic hält den Tool-Aufruf mit seinen genauen Parametern an und leitet ihn an Prüfer weiter, bis zu 7 Tage lang. | Ja | Teilweise |
| Identität und Gateway-Richtlinie pro AgentAgent Identity, Agent Registry und Agent Gateway geben Google eine starke Governance-Schicht für viele Agenten. connic begrenzt Variablen und Verbindungen auf Environments und erreicht private Systeme über die Bridge. | Teilweise | Ja |
| Verbindungen & Netzwerke | ||
| Eventgesteuerte Verbindungenconnic hat Verbindungen für Kafka, SQS, E-Mail, Postgres, Stripe, Webhooks, Cron und mehr. ADKs API-Server nimmt Pub/Sub- und Eventarc-Events an, andere Quellen rufen den Agenten über HTTP auf. | Ja | Teilweise |
| Privater NetzwerkzugriffDie connic Bridge erreicht private Netzwerke ohne eingehende Ports oder öffentliche IP. Google bietet VPC-Anbindung, Private Service Connect und VPC Service Controls. | Ja | Ja |
| Integration mit Google Cloud und WorkspaceGoogle hat den direkteren Weg zu seinen eigenen Daten-, Identitäts- und Produktivitätsprodukten. connic erreicht Google-Dienste über BYOK-Modelle, MCP, APIs oder die Bridge. | Teilweise | Ja |
| EU-Residenz & Beschaffung | ||
| Verwaltete Laufzeit an EU-StandortenJedes connic-Projekt wählt beim Erstellen seine Datenregion, darunter drei EU-Regionen, und die connic/*-Modelle laufen in der EU. Agent Runtime läuft in europäischen Regionen wie Frankfurt, Belgien und den Niederlanden sowie in der eu-Multi-Region. | Ja | Ja |
| EU-Option für Modellverarbeitungconnic/*-Modelle laufen in der EU. Google hält die Verarbeitung unterstützter Modelle auf regionalen und eu-Endpunkten in der EU, während globale Endpunkte Daten überall verarbeiten können. | Ja | Ja |
| EU-Vertragspartnerconnic schließt Verträge über ein deutsches Unternehmen. Google-Cloud-Kunden mit EMEA-Rechnungsadresse schließen ihren Vertrag mit Google Cloud EMEA Limited in Irland, außer in Frankreich, Italien und Polen, die eigene lokale Gesellschaften haben. | Ja | Ja |
| EU-Standort für primäre PlattformdatenDie für ein connic-Projekt gewählte EU-Region hält seine primären Plattformdaten. Googles AI/ML-Data-Location-Bedingungen umfassen die Agent Platform, schließen aber Agent Runtime, Memory Bank, Sessions, Sandboxes, RAG Engine, Feature Store und Agent Evaluations aus. | Ja | Teilweise |
| Durchgängige Residenz ohne KonfigurationsprüfungBei keiner der beiden ist das automatisch. Bei connic entscheiden die Deployment-Region und die Anbieter, Tools und Ziele, die du konfigurierst, über den Rest. Bei Google folgen Laufzeit, State, Modelle, Endpunkte und Grounding jeweils eigenen Standortregeln. | Teilweise | Teilweise |
Methodik
Wir vergleichen allgemein verfügbare Funktionen, die in Produkt-, Preis-, Security- und Rechtsunterlagen der Anbieter dokumentiert sind. Ja steht für dokumentierte Unterstützung, Teilweise für einen begrenzten Umfang, Beta- oder Preview-Status oder zusätzliche Einrichtung und Nein für nicht verfügbare oder in den geprüften Quellen nicht dokumentierte Funktionen. connic-Funktionen werden anhand der aktuellen Produktdokumentation geprüft; Roadmap-Aussagen fließen nicht in die Bewertung ein.
Die Seite betrachtet ADK, Agent Runtime und angrenzende Dienste der Gemini Enterprise Agent Platform als eine Plattformentscheidung, weist Preview-, Pre-GA- und experimentelle ADK-Funktionen aber getrennt aus. Datenresidenz wird je regionalem Endpoint und Dienst bewertet und nicht aus dem Google-Cloud-Konto oder einem globalen Endpoint abgeleitet.
Zuletzt geprüft am 14. Oktober 2026 vom connic research team.
Primärquellen
- Google Agent Runtime
- Google Agent Development Kit
- Agent Platform data residency
- Agent Platform pricing
- Agent Platform locations
- Google contractual data-location terms
- Revision traffic management
- Google Cloud contracting entity
- Agent Platform release notes
- Managed Agents API status
- Agents CLI
- ADK tool confirmation status
- ADK trigger endpoints
- ADK Agent Config
- ADK Python quickstart
- Model Armor
- Agent evaluations GA
- Agent Platform residency capabilities
- connic data-processing boundary
- connic managed-inference subprocessors
Weitere Plattformen auf der Shortlist
Direktvergleiche mit den Plattformen, die Teams am häufigsten neben connic evaluieren. Den gesamten Markt zeigt der Überblick über Agent-Deployment-Plattformen 2026, alle Direktvergleiche findest du in der Vergleichsübersicht.