谷歌开源多智能体开发框架 Agent Development Kit:百行代码构建复杂AI代理,覆盖整个开发周期!

❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!

🥦 AI 在线答疑 -> 智能检索历史文章和开源项目 -> 丰富的 AI 工具库 -> 每日更新 -> 尽在微信公众号 -> 搜一搜:蚝油菜花 🥦


🤖 "凌晨改代码第7版?谷歌开源框架让AI代理开发像搭乐高!"

大家好,我是蚝油菜花。当开发者还在为智能体系统的复杂架构抓狂时,这个来自谷歌的框架正在重新定义AI代理开发范式!

你是否经历过这些开发噩梦:

  • 🧩 想实现多智能体协作,却在通信协议设计上卡了三周
  • 🔧 调试工具调用链时,发现某个API响应格式不兼容
  • 🚀 本地跑通的智能体,部署到云端直接变成人工智障...

今天要解剖的 Agent Development Kit (ADK),正是破解这些痛点的「智能体开发加速器」!这个开源工具包用三大核心理念重塑开发流程:

  • 代码即架构:Python代码直接定义智能体行为,版本控制轻松搞定
  • 模块化拼装:像搭积木般组合预置工具与自定义函数
  • 云原生设计:从本地调试到云端部署无缝衔接

已有团队用它1天搭建客服机器人,金融公司靠它构建风控智能体网络------你的AI代理,准备好开启工业化生产模式了吗?

🚀 快速阅读

谷歌推出的Agent Development Kit(ADK)是首个代码优先的AI代理开发框架。

  1. 架构革新:支持多智能体层级系统,实现任务自动委派与协同
  2. 开发范式:通过Python代码直接定义工具调用逻辑与工作流程

Agent Development Kit 是什么

ADK采用代码优先的开发理念,开发者可通过Python直接定义智能体的行为逻辑。该框架内置动态路由机制,允许不同层级的智能体根据任务类型自动选择执行路径。

其核心架构支持构建包含主智能体与多个子智能体的复合系统。例如在客服场景中,咨询智能体可将技术问题路由至专业支持智能体,同时保持对话上下文的连贯性。

Agent Development Kit 的主要功能

  • 多智能体协作:支持构建包含协调器、执行器等角色的智能体网络,实现复杂任务分解
  • 工具链集成:预置搜索引擎、代码执行器等基础工具,支持OpenAPI规范扩展
  • 动态工作流:通过SequentialAgent、ParallelAgent等组件定义任务执行顺序
  • 双向流式交互:实时处理文本/音频输入,与Gemini API深度集成
  • 云部署适配:提供容器化方案,支持Cloud Run和Vertex AI平台快速迁移

如何运行 Agent Development Kit

Agent Development Kit (ADK) 可以与 Google Cloud 服务紧密集成。ADK 允许你在代码中直接定义代理行为、编排和工具使用,从而实现强大的调试、版本控制和部署。

安装

你可以使用 pip 安装 ADK:

bash 复制代码
pip install google-adk

文档

探索完整的文档,获取有关构建、评估和部署代理的详细指南:

功能演示

定义单个代理

python 复制代码
from google.adk.agents import Agent
from google.adk.tools import google_search

root_agent = Agent(
    name="search_assistant",
    model="gemini-2.0-flash", # 或者你选择的其他 Gemini 模型
    instruction="你是一个乐于助人的助手。根据需要使用 Google 搜索回答用户问题。",
    description="一个可以搜索网络的助手。",
    tools=[google_search]
)

定义多代理系统

定义一个多代理系统,包含协调代理、问候代理和任务执行代理。然后,ADK 引擎和模型将指导这些代理协同工作以完成任务。

python 复制代码
from google.adk.agents import LlmAgent, BaseAgent

# 定义单独的代理
greeter = LlmAgent(name="greeter", model="gemini-2.0-flash", ...)
task_executor = LlmAgent(name="task_executor", model="gemini-2.0-flash", ...)

# 创建父代理并分配子代理
coordinator = LlmAgent(
    name="Coordinator",
    model="gemini-2.0-flash",
    description="我协调问候和任务。",
    sub_agents=[ # 在这里分配子代理
        greeter,
        task_executor
    ]
)

开发 UI

内置的开发 UI 可以帮助你测试、评估、调试和展示你的代理。

评估代理

bash 复制代码
adk eval \
    samples_for_testing/hello_world \
    samples_for_testing/hello_world/hello_world_eval_set_001.evalset.json

资源


❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!

🥦 AI 在线答疑 -> 智能检索历史文章和开源项目 -> 丰富的 AI 工具库 -> 每日更新 -> 尽在微信公众号 -> 搜一搜:蚝油菜花 🥦

相关推荐
程序员脚趾2 小时前
GPT-5.6 上线:当 GPT 与 Codex 走向融合,AI 正从“回答问题”走向“完成工作”
人工智能
thubier(段新建)2 小时前
owtb 3pl 面向城市配送物流企业需求V0.2
大数据·人工智能
Token炼金师3 小时前
模型的防线:Prompt 注入防御、越狱攻击与对齐、红队测试、价值观对齐、对抗样本鲁棒性、安全评测与边界 —— 模型安全六防
人工智能·红队测试·prompt 注入防御·越狱攻击与对齐·价值观对齐·对抗样本鲁棒性·安全评测与边界
嘘神秘用3 小时前
布:AI 驱动的 Redis 客户端,更快、更直观
数据库·人工智能·redis
黒亱中旳3 小时前
Java AI 框架三国杀:Solon AI vs Spring AI vs LangChain4j 深度对比
java·人工智能·spring
小和尚同志3 小时前
前端 AI 单元测试思考与落地
前端·人工智能·aigc
alxraves4 小时前
医用超声远程会诊系统:会诊平台的核心架构与功能解析
java·人工智能·架构
jinggongszh4 小时前
智能硬件对接与系统落地:开发岗在制造现场的经验沉淀
大数据·人工智能
ZeekerLin4 小时前
AI 原生团队协作机制:角色、分工与工程文化变化
大数据·人工智能
城中南小4 小时前
零基础认识大语言模型(LLM)工作原理(5.Transformer的FFN模块到底是什么?)
人工智能·语言模型·transformer