- Google Cloud vừa open-source race-condition — hệ multi-agent demo trên sân khấu Next '26 lập kế hoạch và mô phỏng marathon 10.000 người ở Las Vegas.
- Apache 2.0, chạy local hoặc Cloud Run, dùng Gemini 3 + Gemma 4 + ADK + A2A.
TL;DR
Hai ngày sau Developer Keynote tại Google Cloud Next '26, Google Cloud đã open-source toàn bộ hệ multi-agent họ demo trên sân khấu — repo GoogleCloudPlatform/race-condition, license Apache 2.0. Đây là kiến trúc tham chiếu chạy được, lập kế hoạch và mô phỏng một cuộc marathon 10.000 người trên Las Vegas Strip bằng Gemini, Gemma và Agent Development Kit (ADK). Chạy local qua Docker Compose hoặc deploy Cloud Run + Vertex AI Agent Engine.
What's new
Trên sân khấu Next '26 ngày 23/04/2026, Google đẩy chủ đề Gemini Enterprise Agent Platform với một bài demo "dài như marathon" — đúng nghĩa đen. Một dàn agent chuyên biệt phối hợp:
- Planner agent — thiết kế đường chạy, dùng Google Maps MCP server, GIS data và mô hình tài chính.
- Evaluator agent — chấm điểm route theo tiêu chí an toàn, business, cộng đồng (LLM-as-Judge).
- Simulator agent — chạy mô phỏng tick-by-tick, xử lý thời tiết, traffic, đám đông.
- Runner agents (NPCs) — hàng trăm runner tự quyết tốc độ, hydration, chiến thuật từng tick.
Tất cả nói chuyện qua giao thức A2A (Agent-to-Agent), routed qua một WebSocket gateway viết bằng Go. Frontend Angular 21 + Three.js render Las Vegas 3D real-time. Hai ngày sau keynote, mọi thứ lên GitHub — không phải clip demo, không phải slide deck, mà là source code chạy được.
Why it matters
Phần lớn demo multi-agent ngoài kia dừng ở mức 2–3 agent gọi nhau trong một Python process. Race-condition khác ở chỗ nó scaffolding cho mấy thứ khó học khi nhìn riêng lẻ: hub session pattern (Go gateway batching để tránh thundering herd khi vài trăm runner broadcast cùng tick), planner ladder (ba biến thể planner, planner_with_eval, planner_with_memory tách riêng để A/B từng layer), backend-driven UI qua A2UI (agent emit JSON UI primitives thay vì frontend hard-code layout), và runner_autopilot deterministic để test load mà không cháy bill API.
Cộng thêm: repo có sẵn AGENTS.md + .claude/skills/ — Claude Code, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot tự đọc và bootstrap dự án. Bạn ask AI assistant chạy hộ, nó load skill, walkthrough auth, enable APIs, dependency install.
Technical facts
| Component | Tech |
|---|---|
| Backend agents | Python 3.13+ trên ADK |
| Gateway | Go 1.25+ (Gin + WebSocket) |
| Frontend | Angular 21 + Three.js (Node.js 24+) |
| Local infra | Docker Compose: Redis, Pub/Sub emulator, Postgres + pgvector |
| Cloud infra | Cloud Run, Vertex AI Agent Engine, AlloyDB, Memorystore Redis, Pub/Sub |
| Planner model | gemini-3-flash-preview |
| Default Runner | Gemini 3.1 Flash Lite |
| High-scale Runner | Gemma 4 (Ollama local hoặc vLLM trên GKE) |
Vài con số đáng nhớ: race engine là LoopAgent chạy tới 200 ticks. Ở scale 1.000 runner × ~50 ticks → 50.000 model call mỗi simulation. Codebase: 56.4% Python, 20.8% TypeScript, 11.8% Go, 4.0% HCL.
Comparison
So với tự build trên LangGraph/CrewAI:
- A2A là protocol mở — agent discover nhau qua
/.well-known/agent-card.jsonkiểu DNS. Không khoá vào framework cụ thể. - A2UI bỏ luôn việc code layout cho từng response shape — agent emit Card, Row, Text, Button, Slider + 12 component khác trong v0.8 catalog. Không có executable code đi qua trust boundary.
- Hub session pattern — Go gateway xử lý fan-out/in mà mấy demo multi-agent thường lờ đi.
- Cached vs live replay — frontend boot ở chế độ cached, replay NDJSON đã ghi từ run thật, indistinguishable với live. Lý do: keynote trên sân khấu mất mạng một cái là toang. Toggle
Ctrl+Lđể chuyển live.
Use cases
Marathon chỉ là theme. Repo nói thẳng đây là scaffolding, và list sẵn idea cộng đồng có thể nhặt:
- Public safety — medics, traffic, emergency rerouting quanh sự cố live.
- Local economy — coffee shop, rideshare, vendor phản ứng theo crowd density và thời tiết.
- Less-cooperative agents — runner gian lận, draft trái luật, nói dối hydration. Simulator có catch được không?
- Spectator interaction — gắn mic, Twitch chat, điện thoại vào gateway để khán giả thực thành một phần của multi-agent loop.
Limitations & pricing
Vài thứ trade-off thẳng thắn vì repo extract từ keynote build:
- Cost cloud: compute scale-to-zero (
min_instances=0), nhưng fixed cost ~$91/tháng cho Memorystore + Cloud SQL + Cloud NAT. Mỗi simulation run ~$3–4 Gemini API. Muốn dev miễn phí → dùngrunner_autopilot, deterministic, zero LLM call. - Private-preview features bị cắt bỏ để repo chạy được cho mọi người.
- Quality caveat: repo cảnh báo "deadlines measured in days for things you would normally give weeks" — đừng kỳ vọng production-grade tuyệt đối.
- Default cached mode — phải bấm
Ctrl+Lmới gọi LLM thật. - Google Maps API key optional — không có thì planner fallback không có map data.
- Bootstrap recovery — Cloud Build fail giữa chừng có thể để lại Cloud Run service mồ côi trong TF state, cần
gclouddọn tay.
What's next
Google framing repo này là scaffolding hơn là sản phẩm hoàn thiện. Roadmap community-driven. Sản phẩm liên đới mà bạn nên để mắt: Agent Identity + Agent Gateway (IAM-based guardrail), Agent Registry (DNS cho internet of agents), Antigravity IDE (Gemini 3 + MCP), và Wiz Green Agent để scan code/infra agent. Chín demo tương ứng codelabs đã online tại codelabs.developers.google.com/next26.
Nguồn: GoogleCloudPlatform/race-condition, Google Cloud Blog, developers.google.com/solutions/learn/race-condition.
