ADK-Go：Golang开发AI Agent

raoxiaoya2025-12-09 9:40

代码仓库：https://github.com/google/adk-go

使用教程：https://google.github.io/adk-docs/

中文文档：https://adk.wiki/get-started/go/

本教程示例代码：<github.com/raoxiaoya/learn-adk>

其他参考

https://zhuanlan.zhihu.com/p/1976206965152690702

https://mp.weixin.qq.com/s/dLQrprIK8e7QE47OFy3FjA

从原理到实践：万字长文深入浅出教你优雅开发复杂AI Agent 写的很好

开发环境

bash 复制代码 
go get google.golang.org/adk

Important Links: Docs & Samples & Python ADK & Java ADK & ADK Web.

bash 复制代码 
Go >= 1.24.4
Adk-v0.2

Google AI Studio 与 Google Cloud Vertex AI 的区别

特性 Google AI Studio Vertex AI
定位 快速原型与实验（开发者友好） 企业级生产部署（全生命周期 MLOps）
目标用户 开发者、研究人员、初学者 数据科学家、ML 工程师、企业团队
是否需要 GCP 项目 ❌ 不强制（可用 Gmail 登录） ✅ 必须绑定 Google Cloud 项目
计费方式 使用免费配额或 Google AI API 配额（按调用量计费） 通过 Google Cloud 账单 计费（更细粒度控制）
是否属于 Google Cloud 否（独立 Web 工具） 是（Google Cloud 的核心 AI 服务）

目前Go版本只能使用Gemini模型，Python版本可以自定义模型。里面提到的类似于LiteLlm这种集成只适用于python这种弱类型编程语言，如果想使用Go+千问这种组合，暂时还实现不了。python版本提供了多种集成能力，但是Go版本没有同步提供。

Using Different Models with ADK

Agent Development Kit (ADK) 对接阿里百炼平台 python版本

通过 Google AI Studio 获取 API KEY：https://aistudio.google.com/app/api-keys

简单的 llmAgent

go 复制代码 
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"learn-adk/config"
	"log"
	"os"

	"google.golang.org/adk/agent"
	"google.golang.org/adk/agent/llmagent"
	"google.golang.org/adk/cmd/launcher"
	"google.golang.org/adk/cmd/launcher/full"
	"google.golang.org/adk/model/gemini"
	"google.golang.org/adk/tool"
	"google.golang.org/adk/tool/geminitool"
	"google.golang.org/genai"
)

func main() {
	RunAgent()
}

func RunAgent() {
	ctx := context.Background()
	model, err := gemini.NewModel(ctx, "gemini-2.5-pro", &genai.ClientConfig{
		APIKey: config.APIKey,
	})
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create model: %v", err)
	}

	timeAgent, err := llmagent.New(llmagent.Config{
		Name:        "hello_time_agent",
		Model:       model,
		Description: "Tells the current time in a specified city.",
		Instruction: "You are a helpful assistant that tells the current time in a city.",
		Tools: []tool.Tool{
			geminitool.GoogleSearch{},
		},
	})
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create agent: %v", err)
	}

	config := &launcher.Config{
		AgentLoader: agent.NewSingleLoader(timeAgent),
	}

	l := full.NewLauncher()
	if err = l.Execute(ctx, config, os.Args[1:]); err != nil {
		log.Fatalf("Run failed: %v\n\n%s", err, l.CommandLineSyntax())
	}
}

说明

  • name（必填）： 每个智能体都需要一个唯一的字符串标识符。这个 name 对内部操作至关重要，尤其是在多智能体系统中，智能体需要相互引用或委派任务。选择一个能反映智能体功能的描述性名称（例如，customer_support_router，billing_inquiry_agent）。避免使用像 user 这样的保留名称。
  • description（可选，多智能体推荐）： 提供一个简洁的智能体能力摘要。这个描述主要由其他 LLM 智能体用来确定是否应该将任务路由到这个智能体。使其足够具体以区分它与其他智能体（例如，"处理关于当前账单明细的查询"，而不仅仅是"账单智能体"）。
  • model（必填）： 指定将为此智能体的推理提供支持的底层 LLM。这是一个字符串标识符，如 "gemini-2.0-flash"。模型的选择会影响智能体的能力、成本和性能。查看模型页面了解可用选项和考虑因素。

instruction指令

  • 其核心任务或目标。
  • 其个性或角色（例如，"你是一个乐于助人的助手"，"你是一个机智的海盗"）。
  • 对其行为的约束（例如，"只回答关于 X 的问题"，"永远不要透露 Y"）。
  • 如何以及何时使用其 tools。你应该解释每个工具的用途以及应该在什么情况下调用它，补充工具本身的任何描述。
  • 其输出的期望格式（例如，"以 JSON 形式回应"，"提供一个项目符号列表"）。

有效指令的技巧：

  • 清晰明确： 避免含糊不清。清楚地说明期望的行动和结果。
  • 使用 Markdown： 使用标题、列表等提高复杂指令的可读性。
  • 提供示例（少样本）： 对于复杂任务或特定输出格式，直接在指令中包含示例。
  • 指导工具使用： 不仅仅是列出工具；解释智能体何时 和为什么应该使用它们。

IncludeContents ：是否包含对话的上下文，默认值是 default，也就是包含，你也可以设置为 none，也就是不包含。

可能的报错

bash 复制代码 
AGENT_ERROR: doRequest: error sending request: Post "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-pro-preview:streamGenerateContent?alt=sse": EOF
---- 网络问题

AGENT_ERROR: doRequest: error sending request: Post "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-pro-preview:streamGenerateContent?alt=sse": dial tcp
142.250.69.170:443: i/o timeout
---- 网络问题

AGENT_ERROR: Error 429, Message: You exceeded your current quota, please check your plan and billing details.
---- 当前模型需要付费或额度用完，比如 gemini-3-pro 和 gemini-3-pro-preview 应该是付费的。

AGENT_ERROR: Error 404, Message: models/gemini-3 is not found for API version v1beta, or is not supported for generateContent. Call ListModels to see the list of available
 models and their supported methods., Status: NOT_FOUND, Details: []
 ----不支持的模型名称

最终选择gemini-2.5-pro模型才能运行成功。

bash 复制代码 
> go run agent.go

User -> what can you do?

Agent -> I can tell you the current time in any city.
User -> what time it is in London?

Agent -> The current time in London is 2:57 AM. The time zone in London is Greenwich Mean Time (GMT).
User -> what time it is in new york?

Agent -> The current time in New York is 9:59 PM. The time zone is Eastern Standard Time (EST).

与手机上的世界时间基本一致，说明它的确调用了 Google Search。

默认情况下，智能体就是流式输出的，不用刻意设置。

Gemini API （就是 genai包 ）文档：https://ai.google.dev/gemini-api/docs?hl=zh-cn

那这个API KEY能支持调用哪些模型呢

go 复制代码 
func ListModels() {
	ctx := context.Background()
	client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
		APIKey: "AIzaSyBXW7R7Hg8rPqQkazSBbLnfH9HSimMvQ8c",
	})
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create client: %v", err)
	}

	models := client.Models.All(ctx)
	for m, e := range models {
		if e != nil {
			log.Printf("Error: %v\n", e)
			continue
		}
		log.Printf("Model: %s\n", m.Name)
	}
}
bash 复制代码 
Model: models/embedding-gecko-001
Model: models/gemini-2.5-pro-preview-03-25
Model: models/gemini-2.5-flash
Model: models/gemini-2.5-pro-preview-05-06
Model: models/gemini-2.5-pro-preview-06-05
Model: models/gemini-2.5-pro
Model: models/gemini-2.0-flash-exp
Model: models/gemini-2.0-flash
Model: models/gemini-2.0-flash-001
Model: models/gemini-2.0-flash-exp-image-generation
Model: models/gemini-2.0-flash-lite-001
Model: models/gemini-2.0-flash-lite
Model: models/gemini-2.0-flash-lite-preview-02-05
Model: models/gemini-2.0-flash-lite-preview
Model: models/gemini-2.0-pro-exp
Model: models/gemini-2.0-pro-exp-02-05
Model: models/gemini-exp-1206
Model: models/gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21
Model: models/gemini-2.0-flash-thinking-exp
Model: models/gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219
Model: models/gemini-2.5-flash-preview-tts
Model: models/gemini-2.5-pro-preview-tts
Model: models/learnlm-2.0-flash-experimental
Model: models/gemma-3-1b-it
Model: models/gemma-3-4b-it
Model: models/gemma-3-12b-it
Model: models/gemma-3-27b-it
Model: models/gemma-3n-e4b-it
Model: models/gemma-3n-e2b-it
Model: models/gemini-flash-latest
Model: models/gemini-flash-lite-latest
Model: models/gemini-pro-latest
Model: models/gemini-2.5-flash-lite
Model: models/gemini-2.5-flash-image-preview
Model: models/gemini-2.5-flash-image
Model: models/gemini-2.5-flash-preview-09-2025
Model: models/gemini-2.5-flash-lite-preview-09-2025
Model: models/gemini-3-pro-preview
Model: models/gemini-3-pro-image-preview
Model: models/nano-banana-pro-preview
Model: models/gemini-robotics-er-1.5-preview
Model: models/gemini-2.5-computer-use-preview-10-2025
Model: models/embedding-001
Model: models/text-embedding-004
Model: models/gemini-embedding-exp-03-07
Model: models/gemini-embedding-exp
Model: models/gemini-embedding-001
Model: models/aqa
Model: models/imagen-4.0-generate-preview-06-06
Model: models/imagen-4.0-ultra-generate-preview-06-06
Model: models/imagen-4.0-generate-001
Model: models/imagen-4.0-ultra-generate-001
Model: models/imagen-4.0-fast-generate-001
Model: models/veo-2.0-generate-001
Model: models/veo-3.0-generate-001
Model: models/veo-3.0-fast-generate-001
Model: models/veo-3.1-generate-preview
Model: models/veo-3.1-fast-generate-preview
Model: models/gemini-2.0-flash-live-001
Model: models/gemini-live-2.5-flash-preview
Model: models/gemini-2.5-flash-live-preview
Model: models/gemini-2.5-flash-native-audio-latest
Model: models/gemini-2.5-flash-native-audio-preview-09-2025

即便是这些列出的模型，也不是所以的功能都能免费用，具体可以看价格，比如 Gemini-2.5-pro

另外，免费调用API还有频率的限制

RPM 每分钟请求数；TPM 每分钟 token 数（输入）；RPD 每日请求数

genai.Client.Models 提供的能力

go 复制代码 
func (m Models) All(ctx context.Context) iter.Seq2[*Model, error]
func (m Models) ComputeTokens(ctx context.Context, model string, contents []*Content, config *ComputeTokensConfig) (*ComputeTokensResponse, error)
func (m Models) CountTokens(ctx context.Context, model string, contents []*Content, config *CountTokensConfig) (*CountTokensResponse, error)
func (m Models) Delete(ctx context.Context, model string, config *DeleteModelConfig) (*DeleteModelResponse, error)
func (m Models) EditImage(ctx context.Context, model string, prompt string, referenceImages []ReferenceImage, config *EditImageConfig) (*EditImageResponse, error)
func (m Models) EmbedContent(ctx context.Context, model string, contents []*Content, config *EmbedContentConfig) (*EmbedContentResponse, error)
func (m Models) GenerateContent(ctx context.Context, model string, contents []*Content, config *GenerateContentConfig) (*GenerateContentResponse, error)
func (m Models) GenerateContentStream(ctx context.Context, model string, contents []*Content, config *GenerateContentConfig) iter.Seq2[*GenerateContentResponse, error]
func (m Models) GenerateImages(ctx context.Context, model string, prompt string, config *GenerateImagesConfig) (*GenerateImagesResponse, error)
func (m Models) GenerateVideos(ctx context.Context, model string, prompt string, image *Image, config *GenerateVideosConfig) (*GenerateVideosOperation, error)
func (m Models) GenerateVideosFromSource(ctx context.Context, model string, source *GenerateVideosSource, config *GenerateVideosConfig) (*GenerateVideosOperation, error)
func (m Models) Get(ctx context.Context, model string, config *GetModelConfig) (*Model, error)
func (m Models) List(ctx context.Context, config *ListModelsConfig) (Page[Model], error)
func (m Models) RecontextImage(ctx context.Context, model string, source *RecontextImageSource, config *RecontextImageConfig) (*RecontextImageResponse, error)
func (m Models) SegmentImage(ctx context.Context, model string, source *SegmentImageSource, config *SegmentImageConfig) (*SegmentImageResponse, error)
func (m Models) Update(ctx context.Context, model string, config *UpdateModelConfig) (*Model, error)
func (m Models) UpscaleImage(ctx context.Context, model string, image *Image, upscaleFactor string, config *UpscaleImageConfig) (*UpscaleImageResponse, error)

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/google-search?hl=zh-cn

"使用 Google 搜索建立依据"功能可将 Gemini 模型与实时网络内容相关联，并支持所有可用语言。这样一来，Gemini 就可以提供更准确的回答，并引用知识截止日期之后的可验证来源。

接地可帮助您构建能够执行以下操作的应用：

  • 提高事实准确性：以真实世界的信息为依据生成回答，从而减少模型幻觉。
  • 获取实时信息：回答有关近期活动和主题的问题。
  • 提供引用：通过显示模型声明的来源来建立用户信任。

启用 google_search 工具后，模型会自动处理搜索、处理和引用信息的整个工作流程。

  1. 用户提示 ：您的应用在启用 google_search 工具的情况下，将用户提示发送到 Gemini API。
  2. 提示分析：模型分析提示，确定 Google 搜索是否可以改进回答。
  3. Google 搜索：如果需要，模型会自动生成一个或多个搜索查询并执行这些查询。
  4. 搜索结果处理：模型处理搜索结果，整合信息并生成回答。
  5. 以搜索结果为依据的回答 ：API 会返回以搜索结果为依据的最终且用户友好的回答。此响应包含模型的文本回答以及 groundingMetadata，其中包含搜索查询、网页结果和引用。

Google Search只支持部分模型

Google Search 并不一定是免费的，按照 Gemini-2.5-pro 的费用表来看，免费层级并不支持 Google Search，但是按照我的测试却是能有的，所以 Gemini 这个定价规则实在够乱的。

Google Map

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/maps-grounding?hl=zh-cn

...

运行webui

bash 复制代码 
> go run agent.go web api webui

Web servers starts on http://localhost:8080
        api:  you can access API using http://localhost:8080/api
        api:      for instance: http://localhost:8080/api/list-apps
        webui:  you can access API using http://localhost:8080/ui/

我们可以使用 Google Search 做更多的事情，比如 weather_time_agent

go 复制代码 
a, err := llmagent.New(llmagent.Config{
    Name:        "weather_time_agent",
    Model:       model,
    Description: "Agent to answer questions about the time and weather in a city.",
    Instruction: "Your SOLE purpose is to answer questions about the current time and weather in a specific city. You MUST refuse to answer any questions unrelated to time or weather.",
    Tools: []tool.Tool{
        geminitool.GoogleSearch{},
    },
})
bash 复制代码 
User -> what can you do?

Agent -> I can tell you the current time and weather in a specific city.
User -> what time it is now in London?

Agent -> The current time in London, United Kingdom, is 07:46 AM. London observes Greenwich Mean Time (GMT).
User -> what weather it is now in London?

Agent -> In London, United Kingdom, it is currently partly cloudy with a temperature of 39 °F (4 °C). It feels like 36 °F (2 °C). The humidity is around 96%.

说到 tool，在 adk 中有两种，一种是 genai.Tool，比如上面说的Google Search和Google Map，它们是由genai来决定是否调用的；另一种是 adk 这边用户自定义的 functionTool，它们是由agent来调用的。

在一个agent下创建多个functionTool

go 复制代码 
package main

import (
	"context"
	"log"
	"os"
	"strings"
	"time"

	"google.golang.org/adk/agent"
	"google.golang.org/adk/agent/llmagent"
	"google.golang.org/adk/cmd/launcher"
	"google.golang.org/adk/cmd/launcher/full"
	"google.golang.org/adk/model/gemini"
	"google.golang.org/adk/tool"
	"google.golang.org/adk/tool/functiontool"
	"google.golang.org/genai"
)

// 多工具智能体

func main() {
	ctx := context.Background()

	model, err := gemini.NewModel(ctx, "gemini-2.5-flash", &genai.ClientConfig{
		APIKey: os.Getenv("GOOGLE_API_KEY"),
	})
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create model: %v", err)
	}

	weatherTool, err := GetWeather()
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create weather tool: %v", err)
	}

	timeTool, err := GetCurrentTime()
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create time tool: %v", err)
	}

	a, err := llmagent.New(llmagent.Config{
		Name:        "weather_time_agent",
		Model:       model,
		Description: "Agent to answer questions about the time and weather in a city.",
		Instruction: "You are a helpful agent who can answer user questions about the time and weather in a city.",
		Tools: []tool.Tool{
			weatherTool,
			timeTool,
		},
	})
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create agent: %v", err)
	}

	config := &launcher.Config{
		AgentLoader: agent.NewSingleLoader(a),
	}

	l := full.NewLauncher()
	if err = l.Execute(ctx, config, os.Args[1:]); err != nil {
		log.Fatalf("Run failed: %v\n\n%s", err, l.CommandLineSyntax())
	}
}

type Input struct {
	City string `json:"city"`
}
type Output struct {
	Status string `json:"status"`
	Report string `json:"report"`
}

func GetWeather() (tool.Tool, error) {
	handler := func(ctx tool.Context, input Input) (Output, error) {
		if strings.ToLower(input.City) == "new york" {
			return Output{
				Status: "success",
				Report: "The weather in New York is sunny with a temperature of 25 degrees, Celsius (77 degrees Fahrenheit).",
			}, nil
		} else {
			return Output{
				Status: "error",
				Report: "The weather information for " + input.City + " is not available.",
			}, nil
		}
	}
	weatherTool, err := functiontool.New(functiontool.Config{
		Name:        "GetWeather",
		Description: "Retrieves the current weather report for a specified city.",
	}, handler)
	if err != nil {
		return nil, err
	} else {
		return weatherTool, nil
	}
}

func GetCurrentTime() (tool.Tool, error) {
	handler := func(ctx tool.Context, input Input) (Output, error) {
		if strings.ToLower(input.City) == "new york" {
			return Output{
				Status: "success",
				Report: "The current time in New York is " + time.Now().Format(time.DateTime),
			}, nil
		} else {
			return Output{
				Status: "error",
				Report: "Sorry, I don't have timezone information for " + input.City + ".",
			}, nil
		}
	}
	timeTool, err := functiontool.New(functiontool.Config{
		Name:        "GetCurrentTime",
		Description: "Returns the current time in a specified city.",
	}, handler)
	if err != nil {
		return nil, err
	} else {
		return timeTool, nil
	}
}
bash 复制代码 
User -> what can you do?

Agent -> I can tell you the current time and weather in a city.

User -> what weather it is now in London?

Agent -> I am sorry, I cannot get the weather for London.

User -> what weather it is now in new york?

Agent -> The weather in New York is sunny with a temperature of 25 degrees Celsius (77 degrees Fahrenheit).

User -> what time it is now in London?

Agent -> Sorry, I don't have timezone information for London.
User -> what time it is now in New York?

Agent -> The current time in New York is 2025-12-03 17:36:37.

Planner

规划能力，思考能力，adk-go 暂不支持，

workflow Agent 工作流智能体

分为三种：

  • SequentialAgent 顺序智能体：它按照列表中指定的顺序执行其子智能体。
  • LoopAgent 循环智能体：它循环（即迭代）执行其子智能体。它**_重复运行_一系列智能体**，执行指定次数的迭代或直到满足终止条件。
  • ParallelAgent 并行智能体：它并发执行其子智能体。这极大地加速了可以独立执行任务的工作流。

工作流的特点就是通过语义化的说明来知道agent去做特定的事情，这里面就存在好几个不确定性，首先是你表达的不确定性，其次是agent理解的不确定性，最后是agent执行的不确定性，这就导致了工作流的执行过程和执行结果并不是那么确定性，流程越长不确定性越高。

SequentialAgent

当调用 SequentialAgent 的 run_async() 方法时，它执行以下操作：

  1. 迭代： 它按照提供的顺序遍历 sub_agents 列表。
  2. 子智能体执行： 对于列表中的每个子智能体，它调用该子智能体的 run_async() 方法。

SequentialAgent 将相同的 InvocationContext 传递给其每个子智能体。这意味着它们都共享相同的会话状态，包括临时（temp:）命名空间，使得在单个轮次内的步骤之间传递数据变得容易。

每个子智能体的输出先存储在 state 中的 OutputKey，然后下一步的智能体从 OutputKey 读取。

示例：Code Development Pipeline

  • 代码编写智能体： 一个基于规范生成初始代码的 LlmAgent。
  • 代码审查智能体： 一个检查生成代码中的错误、风格问题和是否遵守最佳实践的 LlmAgent。它接收代码编写智能体的输出。
  • 代码重构智能体： 一个接收已审查的代码（和审查者的评论）并重构它以提高质量和解决问题的 LlmAgent。

提问之后，它有三次输出，第一次是 codeWriterAgent 的输出，第二次是 codeReviewerAgent 的评价；第三次是最终的输出。当然也可以要求前两次不用输出。

从稳定性来看，cli 比 webui 稳定一些。

LoogAgent

示例：你想构建一个可以生成食物图像的智能体，但有时当你想生成特定数量的物品（例如 5 个香蕉）时，它生成的图像中包含了不同数量的物品（例如一张有 7 个香蕉的图像）。你有两个工具：generate_image、count_food_items。因为你想不断生成图像，直到它正确生成指定数量的物品，或者达到一定的迭代次数，所以你应该使用 LoopAgent 构建你的智能体。

当调用 LoopAgent 的 run_async() 方法时，它执行以下操作：

  1. 子智能体执行： 它_按顺序_遍历 sub_agents 列表。对于_每个_子智能体，它调用该智能体的 run_async() 方法。

  2. 终止检查：

    至关重要的是 ，LoopAgent 本身_不_固有地决定何时停止循环。你_必须_实现一个终止机制以防止无限循环。常见的策略包括：

    • max_iterations ：在 LoopAgent 中设置最大迭代次数。循环将在达到该迭代次数后终止。
    • 来自子智能体的信号：设计一个或多个子智能体来评估条件（例如，"文档质量是否足够好？"，"是否已达成共识？"）。如果满足条件，子智能体可以发出终止信号（例如，通过触发自定义事件、在共享上下文中设置标志，或返回特定值）。

示例：迭代文档改进

  • 编写智能体： 一个生成或改进主题草稿的 LlmAgent。
  • 评论智能体： 一个对草稿进行评论，识别需要改进的领域的 LlmAgent。
ParallelAgent

当调用 ParallelAgent 的 run_async() 方法时：

  1. 并发执行： 它并发 地启动 sub_agents 列表中每个 子智能体的 run_async() 方法。这意味着所有智能体（几乎）同时开始运行。
  2. 独立分支： 每个子智能体在自己的执行分支中运行。在执行过程中，这些分支之间没有*自动共享*对话历史或状态。
  3. 结果收集： ParallelAgent 管理并行执行，并通常提供一种方式在所有子智能体完成后访问它们的结果（例如，通过结果或事件列表）。结果的顺序可能不是确定性的。

独立执行和状态管理

理解 ParallelAgent 中的子智能体独立运行是至关重要的 。如果你需要这些智能体之间的通信或数据共享，你必须明确实现它。可能的方法包括：

  • 共享 InvocationContext： 你可以向每个子智能体传递一个共享的 InvocationContext 对象。这个对象可以作为共享数据存储。但是，你需要小心管理对这个共享上下文的并发访问（例如，使用锁）以避免竞态条件。
  • 外部状态管理： 使用外部数据库、消息队列或其他机制来管理共享状态并促进智能体之间的通信。
  • 后处理： 收集每个分支的结果，然后实现逻辑来协调数据。

完整示例：并行网络研究

想象同时研究多个主题：

  1. 研究智能体 1： 一个研究"可再生能源"的 LlmAgent。
  2. 研究智能体 2： 一个研究"电动汽车技术"的 LlmAgent。
  3. 研究智能体 3： 一个研究"碳捕获方法"的 LlmAgent。

用户最典型 Agent

上面提到的智能体，比如 llmAgent, SequentialAgent, LoogAgent, ParallelAgent 都是 Adk 提供的，

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