ADK 模型抽象与多模型集成：从 Gemini 到 Ollama

1. 模型抽象层设计

如果把智能体比作一辆汽车，那么大语言模型（LLM）就是它的发动机。

没有发动机的汽车只是一个金属壳子，没有 LLM 的智能体也只是一个空架子。LLM 提供了推理能力、语言理解能力、规划能力------这些是智能体"智能"的来源。

但发动机有很多种------有汽油发动机、柴油发动机、电动机、混合动力。同样，LLM 也有很多种------有 Gemini、GPT、Claude、Llama、Mistral......

一个好的智能体框架，不应该绑定到某一个特定的模型上。它应该能够灵活地切换不同的模型，让开发者根据场景选择最合适的。

ADK 就是这样做的。它通过一个清晰的抽象层，将智能体逻辑与具体的模型实现解耦。

1.1 设计思想

ADK 的模型系统遵循以下几个设计原则：

极简接口：LLM 接口只有两个方法，非常简洁。极简接口的好处是容易理解、容易实现、容易测试、不容易出错。很多框架的模型接口设计得很复杂，有各种各样的方法。但本质上，模型做的事情只有一件------生成内容。其他都是细节。ADK 抓住了本质，把接口设计得很简洁。

流式优先：虽然同时支持流式和非流式，但从设计上可以看出流式是一等公民。统一使用迭代器作为返回类型，响应中有专门的 Partial 标志，有 StreamingResponseAggregator 来处理流式聚合。这是一个很现代的设计。现在的 AI 应用几乎都需要流式输出，非流式反而成了特例。

复用 genai 类型：ADK 没有重新定义一套内容类型，而是直接使用 genai 库的类型。这是一个务实的选择。genai 库的类型设计得很好，支持多模态、函数调用、代码执行等各种特性。重新发明轮子既浪费时间，又可能遗漏重要的东西。当然，这也带来了一定的耦合------ADK 模型层和 genai 库绑定了。但考虑到 genai 本身就是跨模型的，这个代价是值得的。

可扩展的响应元数据 ：LLMResponse 有很多元数据字段，还有一个 CustomMetadata map[string]any 用于自定义扩展。这使得不同的模型可以返回自己特有的元数据，而不需要修改接口。比如 Gemini 可能返回 grounding metadata，Claude 可能返回不同的 usage 信息，你的自定义模型可能返回一些特殊的调试信息，都可以通过 CustomMetadata 来传递。

1.2 模型在智能体中的位置

模型是 LLMAgent 的核心组件。LLMAgent 通过 Flow 来调用模型，Flow 封装了 ReAct 循环（推理-行动-观察）。
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推理请求
生成响应
工具调用
执行结果
👤 用户输入
🔄 Flow

ReAct循环
🧠 Model LLM

模型接口
🔧 Tools

工具集合
📤 输出

模型的职责很单一：就是根据输入生成输出。至于什么时候调用模型、什么时候调用工具、什么时候转移智能体，这些逻辑都在 Flow 和 LLMAgent 中。

这种关注点分离是很好的设计：

• 模型只负责"思考"
• 智能体负责"规划"
• 工具负责"行动"

各自职责清晰，互不干扰。

2. LLM 接口定义

ADK 的模型抽象非常简洁。核心就是一个接口：LLM。

让我们看看 llm.go 中的定义：

// LLM 定义了大语言模型的核心接口
type LLM interface {
    // Name 返回模型的名称
    Name() string
    // GenerateContent 根据输入生成内容，支持流式和非流式两种模式
    GenerateContent(ctx context.Context, req *LLMRequest, stream bool) iter.Seq2[*LLMResponse, error]
}

只有两个方法。Name() 方法返回模型的名称，用于标识和日志记录。GenerateContent() 方法是核心方法，根据输入生成内容，支持流式和非流式两种模式。就是这么简单。一个模型只需要能做一件事：根据输入生成输出。这种极简设计的好处是容易理解、容易实现、容易测试。任何想要集成到 ADK 的模型，只需要实现这两个方法即可。

3. LLMRequest 与 LLMResponse

3.1 LLMRequest：请求结构

请求的结构定义如下：

// LLMRequest 封装了发送给 LLM 的请求信息
type LLMRequest struct {
    // Model 指定模型名称（可选，可覆盖默认模型）
    Model    string
    // Contents 是对话历史内容列表
    Contents []*genai.Content
    // Config 是生成配置（温度、top_p 等参数）
    Config   *genai.GenerateContentConfig

    // Tools 是工具集合（内部使用），JSON 序列化时忽略
    Tools map[string]any `json:"-"`
}

Model 字段是可选的模型名称，如果设置了会覆盖默认模型，这允许插件在运行时动态切换模型。

Contents 字段是对话历史内容列表，包含了完整的对话上下文，从用户消息到智能体回复到工具响应。

Config 字段是生成配置，包含了温度、top_p 等控制生成行为的参数。

Tools 字段是工具集合，这是内部使用的字段，在 JSON 序列化时会被忽略，因为它包含了运行时的工具信息而不是需要持久化的数据。

可以看到，LLMRequest 使用了 genai.Content 作为内容格式。这是 Google 的 genai 库定义的类型。

你可能会问：为什么要用 Google 的类型？ADK 不是应该和具体模型解耦吗？

这是一个权衡。genai 库的 Content 类型设计得相当完善，支持多模态、函数调用、代码执行等特性。重新发明一套轮子既麻烦又没必要。

而且，genai 库本身就是跨模型的：它不仅支持 Google 的模型，也可以适配其他模型。

3.2 LLMResponse：响应结构

响应的结构是这样的：

// LLMResponse 封装了 LLM 返回的响应信息
type LLMResponse struct {
    // Content 是生成的核心内容（文本、函数调用等）
    Content           *genai.Content
    // CitationMetadata 是引用元数据
    CitationMetadata  *genai.CitationMetadata
    // GroundingMetadata 是接地元数据
    GroundingMetadata *genai.GroundingMetadata
    // UsageMetadata 是用量元数据（token 数等）
    UsageMetadata     *genai.GenerateContentResponseUsageMetadata
    // CustomMetadata 是自定义元数据，用于扩展
    CustomMetadata    map[string]any
    // LogprobsResult 是对数概率结果
    LogprobsResult    *genai.LogprobsResult
    // ModelVersion 是模型版本号
    ModelVersion      string
    // Partial 表示是否为部分响应（流式中间块）
    Partial           bool
    // TurnComplete 表示本轮对话是否已完成
    TurnComplete      bool
    // Interrupted 表示响应是否被中断
    Interrupted       bool
    // ErrorCode 是错误代码
    ErrorCode         string
    // ErrorMessage 是错误消息
    ErrorMessage      string
    // FinishReason 是结束原因
    FinishReason      genai.FinishReason
    // AvgLogprobs 是平均对数概率
    AvgLogprobs       float64
}

字段很多，但可以分为几类：

核心内容：

• Content：生成的内容（文本、函数调用等）

元数据：

• CitationMetadata：引用元数据
• GroundingMetadata：接地元数据
• UsageMetadata：用量元数据（token 数等）
• LogprobsResult：对数概率结果
• ModelVersion：模型版本
• CustomMetadata：自定义元数据

流式相关：

• Partial：是否是部分响应（流式中间块）
• TurnComplete：本轮是否完成
• Interrupted：是否被中断

错误相关：

• ErrorCode：错误代码
• ErrorMessage：错误消息
• FinishReason：结束原因

这个响应结构非常全面，覆盖了各种场景。对于简单的使用场景，你只需要关注 Content 就够了。对于高级场景，还有很多有用的元数据。

4. Gemini 模型实现

理解了接口，我们来看看具体的实现。ADK 内置了 Gemini 模型的实现。

让我们看看 gemini.go 中的实现。

4.1 geminiModel 结构体

// geminiModel 是 Gemini 模型的核心实现结构体
type geminiModel struct {
    // client 是 genai 库的客户端，用于与 Gemini API 通信
    client             *genai.Client
    // name 是模型名称，如 "gemini-2.5-flash"
    name               string
    // versionHeaderValue 是预计算的版本请求头值，用于遥测
    versionHeaderValue string
}

三个字段：

• client：genai 客户端
• name：模型名称
• versionHeaderValue：版本请求头（用于遥测）

4.2 创建模型

// NewModel 创建一个新的 Gemini 模型实例
func NewModel(ctx context.Context, modelName string, cfg *genai.ClientConfig) (model.LLM, error) {
    // 创建配置副本，避免直接修改调用方传入的配置
    if cfg != nil {
        // 浅拷贝配置结构体
        cfgCopy := *cfg
        // 如果 HTTPClient 不为空，也需要拷贝一份
        if cfg.HTTPClient != nil {
            // 浅拷贝 HTTPClient
            clientCopy := *cfg.HTTPClient
            // 将拷贝后的 HTTPClient 赋值给配置副本
            cfgCopy.HTTPClient = &clientCopy
        }
        // 使用配置副本
        cfg = &cfgCopy
    }

    // 使用 genai 库创建客户端
    client, err := genai.NewClient(ctx, cfg)
    if err != nil {
        // 创建失败，返回错误
        return nil, err
    }

    // 如果客户端配置了 HTTPClient，添加请求头拦截器
    if client.ClientConfig().HTTPClient != nil {
        // 用 mergeHeadersInterceptor 包装原有的 Transport
        client.ClientConfig().HTTPClient.Transport = &mergeHeadersInterceptor{
            // 保留原有的 Transport 作为基础
            base: client.ClientConfig().HTTPClient.Transport,
        }
    }

    // 预计算版本请求头，格式为 "google-adk/版本号 gl-go/Go版本"
    headerValue := fmt.Sprintf("google-adk/%s gl-go/%s", version.Version,
        // 获取 Go 运行时版本并去掉 "go" 前缀
        strings.TrimPrefix(runtime.Version(), "go"))

    // 返回构造好的 geminiModel 实例
    return &geminiModel{
        name:               modelName,
        client:             client,
        versionHeaderValue: headerValue,
    }, nil
}

创建过程做了几件事：

1. 复制配置：防御性编程，避免修改调用方的配置和底层 http.Client
2. 创建客户端：使用 genai 库创建客户端
3. 添加拦截器：添加 HTTP 请求头拦截器，用于合并请求头
4. 预计算请求头 ：避免每次请求都计算，格式为 google-adk/版本号 gl-go/Go版本

注意这里的 mergeHeadersInterceptor。它是一个 HTTP RoundTripper，用于合并和添加请求头。

// mergeHeadersInterceptor 是一个 HTTP RoundTripper 拦截器
type mergeHeadersInterceptor struct {
    // base 是基础的 RoundTripper，如果为空则使用默认 Transport
    base http.RoundTripper
}

// RoundTrip 实现了 http.RoundTripper 接口
func (h *mergeHeadersInterceptor) RoundTrip(req *http.Request) (*http.Response, error) {
    // 遍历需要合并的请求头名称
    for _, headerName := range []string{"x-goog-api-client", "user-agent"} {
        // 获取该请求头的所有值
        if values := req.Header.Values(headerName); len(values) > 0 {
            // 用空格连接多个值，合并为一个
            req.Header.Set(headerName, strings.Join(values, " "))
        }
    }

    // 如果基础 RoundTripper 为空，使用默认的 HTTP Transport
    if h.base == nil {
        return http.DefaultTransport.RoundTrip(req)
    }
    // 否则委托给基础 RoundTripper
    return h.base.RoundTrip(req)
}

这个拦截器主要是为了合并多个请求头值，便于 Google 统计和调试。

4.3 GenerateContent 实现

// GenerateContent 是 LLM 接口的核心方法实现
func (m *geminiModel) GenerateContent(ctx context.Context, req *model.LLMRequest, stream bool) iter.Seq2[*model.LLMResponse, error] {
    // 确保最后一条消息是用户消息（Gemini API 要求）
    m.maybeAppendUserContent(req)
    // 如果配置为空，初始化为默认配置
    if req.Config == nil {
        req.Config = &genai.GenerateContentConfig{}
    }
    // 如果 HTTP 选项为空，初始化
    if req.Config.HTTPOptions == nil {
        req.Config.HTTPOptions = &genai.HTTPOptions{}
    }
    // 如果请求头为空，初始化
    if req.Config.HTTPOptions.Headers == nil {
        req.Config.HTTPOptions.Headers = make(http.Header)
    }
    // 添加版本信息请求头
    m.addHeaders(req.Config.HTTPOptions.Headers)

    // 根据 stream 参数选择流式或非流式实现
    if stream {
        // 流式模式
        return m.generateStream(ctx, req)
    }

    // 非流式模式：返回一个只产生一次结果的迭代器
    return func(yield func(*model.LLMResponse, error) bool) {
        // 调用非流式生成方法
        resp, err := m.generate(ctx, req)
        // 将结果通过 yield 输出
        yield(resp, err)
    }
}

核心逻辑很简单：

1. 追加用户内容：确保最后一条消息是用户消息
2. 确保配置：初始化各种配置对象
3. 添加请求头：添加版本信息请求头
4. 选择模式：根据 stream 参数选择流式或非流式实现

4.4 addHeaders：添加请求头

// addHeaders 向 HTTP 请求头中添加版本信息
func (m *geminiModel) addHeaders(headers http.Header) {
    // 设置 x-goog-api-client 请求头，标识 API 客户端
    headers.Set("x-goog-api-client", m.versionHeaderValue)
    // 设置 user-agent 请求头，标识用户代理
    headers.Set("user-agent", m.versionHeaderValue)
}

添加两个请求头：

• x-goog-api-client：API 客户端标识
• user-agent：用户代理

这两个请求头都设置为预计算的版本字符串，格式为 google-adk/版本号 gl-go/Go版本。

4.5 modelName：模型名称选择

// modelName 根据请求中的配置选择实际使用的模型名称
func (m *geminiModel) modelName(req *model.LLMRequest) string {
    // 如果请求中指定了模型名称，优先使用请求中的
    if req.Model != "" {
        return req.Model
    }
    // 否则使用构造时指定的默认模型名称
    return m.name
}

优先使用请求中的 Model 字段（可被 BeforeModelCallback 修改），若没设置则使用构造时指定的模型名称。

这种设计允许插件在运行时动态切换模型。

4.6 maybeAppendUserContent：特殊处理

// maybeAppendUserContent 确保对话内容的最后一条是用户消息
func (m *geminiModel) maybeAppendUserContent(req *model.LLMRequest) {
    // 如果内容列表为空，添加一条默认的用户消息
    if len(req.Contents) == 0 {
        req.Contents = append(req.Contents, genai.NewContentFromText("Handle the requests as specified in the System Instruction.", "user"))
    }

    // 获取最后一条消息
    if last := req.Contents[len(req.Contents)-1]; last != nil && last.Role != "user" {
        // 如果最后一条不是用户消息，追加一条提示消息
        req.Contents = append(req.Contents, genai.NewContentFromText("Continue processing previous requests as instructed. Exit or provide a summary if no more outputs are needed.", "user"))
    }
}

这个方法做了两件事：

1. 如果内容为空，添加一条默认的用户消息
2. 如果最后一条不是用户消息，追加一条用户消息

为什么要这样做？因为 Gemini API 要求最后一条消息必须是用户消息。但在智能体的场景中，有时候最后一条可能是函数调用响应（model 角色），这时候就需要追加一条用户消息来"唤醒"模型。

这是一个很实用的兼容性处理。

4.7 非流式生成

// generate 执行非流式的内容生成
func (m *geminiModel) generate(ctx context.Context, req *model.LLMRequest) (*model.LLMResponse, error) {
    // 调用 genai 客户端的 GenerateContent 方法
    resp, err := m.client.Models.GenerateContent(ctx, m.modelName(req), req.Contents, req.Config)
    if err != nil {
        // 调用失败，包装错误信息后返回
        return nil, fmt.Errorf("failed to call model: %w", err)
    }
    // 检查响应是否为空
    if len(resp.Candidates) == 0 {
        return nil, fmt.Errorf("empty response")
    }
    // 使用转换器将 genai 响应格式转换为 ADK 的 LLMResponse 格式
    return converters.Genai2LLMResponse(resp), nil
}

非流式的实现很直接：

1. 调用 genai 客户端的 GenerateContent 方法
2. 检查响应是否为空
3. 使用 converters.Genai2LLMResponse 转换响应格式

4.8 流式生成

流式生成稍微复杂一点：

// generateStream 执行流式的内容生成
func (m *geminiModel) generateStream(ctx context.Context, req *model.LLMRequest) iter.Seq2[*model.LLMResponse, error] {
    // 创建流式响应聚合器，用于组装部分响应
    aggregator := llminternal.NewStreamingResponseAggregator()

    // 返回一个迭代器函数
    return func(yield func(*model.LLMResponse, error) bool) {
        // 遍历 genai 客户端的流式响应
        for resp, err := range m.client.Models.GenerateContentStream(ctx, m.modelName(req), req.Contents, req.Config) {
            // 如果发生错误，输出错误并结束
            if err != nil {
                yield(nil, err)
                return
            }
            // 将每个流式响应块交给聚合器处理
            for llmResponse, err := range aggregator.ProcessResponse(ctx, resp) {
                // 输出聚合后的响应
                if !yield(llmResponse, err) {
                    // 消费者停止接收，结束迭代
                    return
                }
            }
        }
        // 流式结束后，获取聚合器关闭时产生的最终完整响应
        if closeResult := aggregator.Close(); closeResult != nil {
            yield(closeResult, nil)
        }
    }
}

这里有一个重要的组件------StreamingResponseAggregator（流式响应聚合器）。

为什么需要聚合器？因为 Gemini API 的流式响应可能是不完整的------函数调用可能被拆分成多个块，文本可能逐字返回。聚合器负责将这些块拼起来，形成完整的响应。

聚合器的工作原理大致是这样的：
#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}@keyframes edge-animation-frame{from{stroke-dashoffset:0;}}@keyframes dash{to{stroke-dashoffset:0;}}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .edge-animation-slow{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 50s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .edge-animation-fast{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 20s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .edge-thickness-normal{stroke-width:1px;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .edge-thickness-invisible{stroke-width:0;fill:none;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J p{margin:0;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .cluster-label span p{background-color:transparent;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .label text,#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .node rect,#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .node circle,#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .node ellipse,#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .node polygon,#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .rough-node .label text,#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .node .label text,#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .image-shape .label,#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .icon-shape .label{text-anchor:middle;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .node .katex path{fill:#000;stroke:#000;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .rough-node .label,#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .node .label,#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .image-shape .label,#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .icon-shape .label{text-align:center;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .root .anchor path{fill:#333333!important;stroke-width:0;stroke:#333333;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .edgeLabel{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .edgeLabel p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .labelBkg{background-color:rgba(232, 232, 232, 0.5);}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .flowchartTitleText{text-anchor:middle;font-size:18px;fill:#333;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J rect.text{fill:none;stroke-width:0;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .icon-shape,#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .image-shape{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .icon-shape p,#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .image-shape p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);padding:2px;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .icon-shape .label rect,#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .image-shape .label rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .label-icon{display:inline-block;height:1em;overflow:visible;vertical-align:-0.125em;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J .node .label-icon path{fill:currentColor;stroke:revert;stroke-width:revert;}#mermaid-svg-nMwEPy0KJTTPTC1J :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 📦 响应块 1

部分内容
🔄 StreamingResponseAggregator

流式响应聚合器
📦 响应块 2

部分内容
📦 响应块 ...

部分内容
⚡ Partial 响应

部分响应（实时显示）
✅ Complete 响应

完整响应（业务处理）

聚合器一边接收响应块，一边输出部分响应（用于 UI 实时显示），最后输出完整响应（用于业务逻辑处理）。

4.9 GetGoogleLLMVariant：获取后端类型

// GetGoogleLLMVariant 返回当前模型使用的 Google LLM 后端类型
func (m *geminiModel) GetGoogleLLMVariant() genai.Backend {
    // 安全检查：如果接收者或客户端为空，返回未指定类型
    if m == nil || m.client == nil {
        return genai.BackendUnspecified
    }
    // 从客户端配置中获取后端类型
    return m.client.ClientConfig().Backend
}

这个方法返回当前模型的后端类型（如 Gemini、Vertex AI 等），用于遥测和日志。

4.10 接口实现验证

// 编译时检查：确保 geminiModel 实现了 googlellm.GoogleLLM 接口
var _ googlellm.GoogleLLM = &geminiModel{}

这行代码确保 geminiModel 实现了 googlellm.GoogleLLM 接口。

5. Apigee 模型：企业级 API 网关代理

在企业环境中，直接调用 Gemini API 可能不符合安全和管理要求。Apigee 是 Google 的 API 管理平台，它可以作为 Gemini API 的代理，提供认证、限流、监控等能力。

根据 apigee.go 的实现，Apigee 模型是一个委托模式（Delegate Pattern）的实现：

// apigeeModel 是 Apigee 代理模型的实现
type apigeeModel struct {
    // delegate 是委托的底层 Gemini 模型实例
    delegate model.LLM
    // name 是模型名称
    name     string
}

// GenerateContent 直接委托给底层模型执行
func (m *apigeeModel) GenerateContent(ctx context.Context, req *model.LLMRequest, stream bool) iter.Seq2[*model.LLMResponse, error] {
    // 所有 LLM 逻辑都委托给底层的 Gemini 模型
    return m.delegate.GenerateContent(ctx, req, stream)
}

Apigee 模型本身不实现任何 LLM 逻辑，它只是在创建 Gemini 模型时注入了 Apigee 代理的配置。

5.1 模型名称解析

Apigee 模型支持多种命名格式：

// parseModelName 解析模型名称字符串，提取后端类型和 API 版本信息
func parseModelName(modelName string) (*modelInfo, error) {
    // 支持的格式：
    // 格式一：apigee/{model_id}
    // 格式二：apigee/gemini/{model_id}
    // 格式三：apigee/vertex_ai/{model_id}
    // 格式四：apigee/v1/{model_id}
    // 格式五：apigee/vertex_ai/v1/{model_id}
    // 格式六：apigee/gemini/v1/{model_id}
}

Apigee 模型支持多种命名格式。最简单的格式是 apigee/{model_id}，它默认使用 Gemini API 后端和默认 API 版本。如果想明确指定后端，可以使用 apigee/gemini/{model_id} 或 apigee/vertex_ai/{model_id}，前者使用 Gemini API 后端，后者使用 Vertex AI 后端。如果需要指定特定的 API 版本，可以在模型名称中加入版本号，如 apigee/v1/{model_id} 使用 Gemini API v1 版本，apigee/vertex_ai/v1/{model_id} 使用 Vertex AI v1 版本。这种灵活的命名格式让开发者可以根据需求选择合适的后端和版本。

5.2 创建 Apigee 模型

// 创建 Apigee 代理模型，指定代理 URL 和自定义请求头
model, err := apigee.NewModel(ctx, "apigee/gemini-2.5-flash",
    // 设置 Apigee 代理的 URL
    apigee.WithProxyURL("https://my-apigee-proxy.example.com"),
    // 设置自定义请求头
    apigee.WithCustomHeaders(http.Header{
        // 添加 API Key 请求头
        "X-API-Key": []string{"my-api-key"},
    }),
)

如果不提供 WithProxyURL，会从 APIGEE_PROXY_URL 环境变量读取。如果是 Vertex AI 后端，还需要设置 GOOGLE_CLOUD_PROJECT 和 GOOGLE_CLOUD_LOCATION 环境变量。

5.3 生成 HTTP 选项

// generateHTTPOptions 生成 HTTP 选项配置
func generateHTTPOptions(proxyURL, apiVersion string, customHeaders http.Header) *genai.HTTPOptions {
    // 创建 HTTP 选项，将基础 URL 改为 Apigee 代理 URL
    httpOptions := &genai.HTTPOptions{
        BaseURL: proxyURL, // 所有 Gemini API 请求都会发送到这个代理 URL
    }
    // 如果有自定义请求头，注入到 HTTP 选项中
    if customHeaders != nil {
        httpOptions.Headers = make(http.Header)
        for k, v := range customHeaders {
            // 遍历自定义请求头并逐项设置
            httpOptions.Headers[k] = v
        }
    }
    // 如果指定了 API 版本，设置版本号
    if apiVersion != "" {
        httpOptions.APIVersion = apiVersion
    }
    return httpOptions
}

关键在于 BaseURL------所有 Gemini API 请求都会发送到这个代理 URL，而不是 Google 的官方端点。这让企业可以在 Apigee 层面实施安全策略。

5.4 三种模型的对比

三种模型各有其特点和适用场景。Gemini 模型部署在 Google Cloud 或通过 AI Studio 使用，认证方式支持 API Key 和 OAuth，完全支持流式输出和函数调用，适合开发和原型验证场景。Apigee 模型部署在企业 API 网关，认证方式通过 Apigee 自定义配置，流式支持和函数调用功能都委托给底层的 Gemini 模型，适合企业生产环境的安全合规需求。Ollama 模型部署在本地运行，不需要认证，支持流式输出，但函数调用能力取决于具体使用的模型，适合本地开发和需要隐私保护的场景。

选择哪种模型取决于你的具体需求。如果追求最简单的开发体验，使用 Gemini 模型最直接。如果企业有严格的 API 管理要求，使用 Apigee 模型可以统一管控。如果需要本地运行、数据隐私或成本控制，Ollama 模型是不错的选择。

6. Ollama 集成

ADK 的模型接口非常简洁，这意味着集成新的模型很容易。

你只需要做三件事：

1. 实现 model.LLM 接口
2. 处理请求格式转换
3. 处理响应格式转换

6.1 集成的关键点

集成新模型时，有几个关键点需要注意：

1. 内容格式转换 ：ADK 使用 genai.Content 作为内容格式。你的模型可能使用不同的格式（比如 OpenAI 的消息格式），需要进行转换。转换时要注意角色映射（system/user/model/assistant）、多模态内容（文本、图片、音频）、函数调用格式、函数响应格式。

2. 流式支持 ：如果模型支持流式输出，一定要实现。流式体验对于对话应用来说非常重要。实现流式时，你需要处理服务器发送事件（SSE）或其他流式协议、正确设置 Partial 标志、最后输出完整响应。

3. 工具调用：如果你的模型支持工具调用，要确保工具声明格式正确转换、工具调用解析正确、工具响应格式正确。

4. 错误处理：正确处理各种错误情况，包括网络错误、限流错误、内容过滤、模型错误。

6.2 示例：集成 Ollama

Ollama 是一个流行的本地模型运行工具。很多开发者想在 ADK 中使用 Ollama 运行本地开源模型。

虽然 ADK Go 目前没有内置的 Ollama 实现，但我们可以根据接口自己实现一个。

让我们看看大致的实现思路：

// OllamaModel 是 Ollama 本地模型的实现结构体
type OllamaModel struct {
    // baseURL 是 Ollama 服务的地址
    baseURL string
    // model 是 Ollama 中的模型名称
    model   string
    // client 是 HTTP 客户端
    client  *http.Client
}

// NewOllamaModel 创建一个新的 Ollama 模型实例
func NewOllamaModel(baseURL, model string) model.LLM {
    return &OllamaModel{
        // 设置 Ollama 服务地址
        baseURL: baseURL,
        // 设置模型名称
        model:   model,
        // 使用默认 HTTP 客户端
        client:  http.DefaultClient,
    }
}

// Name 返回模型名称
func (m *OllamaModel) Name() string {
    return m.model
}

// GenerateContent 生成内容，将 genai 格式转换为 Ollama 格式后调用 API
func (m *OllamaModel) GenerateContent(ctx context.Context, req *model.LLMRequest, stream bool) iter.Seq2[*model.LLMResponse, error] {
    // 步骤一：将 genai.Content 格式转换为 Ollama 的消息格式
    messages := convertToOllamaMessages(req.Contents)
    
    // 步骤二：构建 Ollama API 请求
    ollamaReq := OllamaChatRequest{
        // 模型名称
        Model:    m.model,
        // 转换后的消息列表
        Messages: messages,
        // 是否流式输出
        Stream:   stream,
        // ... 工具等其他参数
    }
    
    // 根据 stream 参数选择流式或非流式模式
    if stream {
        return m.generateStream(ctx, ollamaReq)
    }
    return m.generate(ctx, ollamaReq)
}

// generate 执行非流式的内容生成
func (m *OllamaModel) generate(ctx context.Context, req OllamaChatRequest) iter.Seq2[*model.LLMResponse, error] {
    return func(yield func(*model.LLMResponse, error) bool) {
        // 调用 Ollama API 获取响应
        resp, err := m.callOllamaAPI(ctx, req)
        if err != nil {
            // 出错时输出错误
            yield(nil, err)
            return
        }
        
        // 将 Ollama 响应格式转换为 ADK 的 LLMResponse 格式
        llmResp := convertOllamaResponseToLLMResponse(resp)
        // 输出转换后的响应
        yield(llmResp, nil)
    }
}

// generateStream 执行流式的内容生成
func (m *OllamaModel) generateStream(ctx context.Context, req OllamaChatRequest) iter.Seq2[*model.LLMResponse, error] {
    return func(yield func(*model.LLMResponse, error) bool) {
        // 调用 Ollama 流式 API
        // 逐块处理流式响应
        // 转换每个块并 yield 输出
        // ...
    }
}

核心工作就是格式转换------在 ADK 的格式和 Ollama 的格式之间来回转换。

6.3 Ollama 官方文档的参考

根据官方文档，在 Python 版本中，Ollama 是通过 LiteLLM 集成的：

# 使用 LiteLLM 集成 Ollama 模型
root_agent = Agent(
    # 模型名称格式为 "ollama_chat/模型名"
    model=LiteLlm(model="ollama_chat/gemma3:latest"),
    # ...
)

官方文档也提到了一些注意事项：

1. 使用 ollama_chat 接口 ，而不是 ollama。使用 ollama 可能会导致无限工具调用循环和忽略上下文的问题。

2. 设置 OLLAMA_API_BASE 环境变量，确保所有请求都被正确路由。

3. 选择支持工具的模型。如果你的智能体依赖工具，要确保模型本身支持工具调用。

4. 调整模型模板，避免无限工具调用循环。默认的模板可能会让模型总是调用函数，你需要修改模板让模型学会在合适的时候直接回答。

这些注意事项对于 Go 版本同样适用。

6.4 其他集成方式

除了直接实现 model.LLM 接口，还有其他集成方式：

方式一：通过 LiteLLM：LiteLLM 是一个统一的 LLM 接口库，支持 100+ 种模型。你可以用 LiteLLM 作为中间层，这样就不用一个个模型去适配了。

方式二：通过 OpenAI 兼容接口：很多模型服务都提供 OpenAI 兼容的 API（包括 Ollama）。你可以实现一个通用的 OpenAI 兼容客户端，这样所有兼容 OpenAI 格式的模型都能使用。

方式三：通过 MCP：MCP（Model Context Protocol）是一个开放协议。虽然 MCP 主要用于工具，但也可以用来连接模型服务。

7. 流式模式

7.1 流式 vs 非流式

GenerateContent 方法有一个 stream 参数，用于控制是否流式输出。

无论流式还是非流式，返回类型都是 iter.Seq2[*LLMResponse, error]。这是一个很巧妙的设计：

• 流式模式：迭代器产生多个部分响应，最后是完整响应
• 非流式模式：迭代器只产生一个响应（完整响应）

这样，上层代码不需要关心是流式还是非流式------统一用迭代器处理就行。
#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}@keyframes edge-animation-frame{from{stroke-dashoffset:0;}}@keyframes dash{to{stroke-dashoffset:0;}}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .edge-animation-slow{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 50s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .edge-animation-fast{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 20s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .edge-thickness-normal{stroke-width:1px;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .edge-thickness-invisible{stroke-width:0;fill:none;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK p{margin:0;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .cluster-label span p{background-color:transparent;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .label text,#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .node rect,#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .node circle,#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .node ellipse,#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .node polygon,#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .rough-node .label text,#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .node .label text,#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .image-shape .label,#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .icon-shape .label{text-anchor:middle;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .node .katex path{fill:#000;stroke:#000;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .rough-node .label,#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .node .label,#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .image-shape .label,#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .icon-shape .label{text-align:center;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .root .anchor path{fill:#333333!important;stroke-width:0;stroke:#333333;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .edgeLabel{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .edgeLabel p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .labelBkg{background-color:rgba(232, 232, 232, 0.5);}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .flowchartTitleText{text-anchor:middle;font-size:18px;fill:#333;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK rect.text{fill:none;stroke-width:0;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .icon-shape,#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .image-shape{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .icon-shape p,#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .image-shape p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);padding:2px;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .icon-shape .label rect,#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .image-shape .label rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .label-icon{display:inline-block;height:1em;overflow:visible;vertical-align:-0.125em;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK .node .label-icon path{fill:currentColor;stroke:revert;stroke-width:revert;}#mermaid-svg-xmR25NZUY2jgG1iK :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 流式调用
调用 GenerateContent，开启流式
分片响应片段1
分片响应片段2
多段分片持续输出
输出最终完整响应
调用结束
非流式调用
调用 GenerateContent，关闭流式
单次返回完整响应
调用结束

统一的接口大大简化了上层代码。智能体不需要写两套逻辑来处理流式和非流式。

7.2 流式响应聚合器

当 LLM 以流式模式返回响应时，响应会被分成多个部分（partial responses）逐步到达。每个部分可能只包含一个文本片段、一个函数调用的部分参数，或者一个思考签名。streamingResponseAggregator 的职责是把这些碎片重新组装成完整的响应。

根据 stream_aggregator.go 的实现，聚合器维护了多个缓冲区：

// streamingResponseAggregator 是流式响应的聚合器
type streamingResponseAggregator struct {
    // 元数据缓冲区
    usageMetadata     *genai.GenerateContentResponseUsageMetadata // 用量元数据
    groundingMetadata *genai.GroundingMetadata                    // 接地元数据
    citationMetadata  *genai.CitationMetadata                     // 引用元数据
    response          *model.LLMResponse                          // 当前聚合中的响应

    // 思考签名缓冲区
    currentThoughtSignature []byte // 当前思考内容的签名

    // 文本缓冲区
    sequence             []*genai.Part // 已完成的 Part 序列
    currentTextBuffer    string        // 当前文本缓冲区（累积未完成的文本）
    currentTextIsThought bool          // 当前文本是否为思考内容
    finishReason         genai.FinishReason // 结束原因

    // 函数调用缓冲区（流式参数的 JSON 路径组装）
    currentFunctionName             string         // 当前函数名
    currentFunctionID               string         // 当前函数 ID
    currentFunctionArgs             map[string]any // 当前函数参数（通过 JSON 路径逐步组装）
    currentFunctionThoughtSignature []byte         // 函数调用的思考签名
}

聚合器维护了三个主要缓冲区来处理不同类型的内容。元数据缓冲区累积 usage、grounding、citation 等元数据信息，这些信息在流式响应的最后一块中返回，聚合器会将它们合并成完整的元数据。文本缓冲区累积文本内容，特别需要区分普通文本和思考内容（Thought），因为这两者不能混在同一个 Part 中。函数调用缓冲区累积函数调用信息，支持流式参数的组装，因为 Gemini 在流式模式下可能逐步返回函数调用的参数片段。

7.2.1 文本聚合：缓冲与刷新

当 LLM 流式返回文本时，每个部分只包含一小段文字。聚合器把这些文字累积到 currentTextBuffer 中：

// processTextPart 处理文本类型的 Part
func (s *streamingResponseAggregator) processTextPart(part *genai.Part) {
    // 如果当前缓冲区的思考状态与新部分不同，先刷新旧缓冲区
    if s.currentTextBuffer != "" && part.Thought != s.currentTextIsThought {
        s.flushTextBufferToSequence()
    }
    // 如果缓冲区为空，记录当前部分的思考状态
    if s.currentTextBuffer == "" {
        s.currentTextIsThought = part.Thought
    }
    // 将文本追加到缓冲区
    s.currentTextBuffer += part.Text
}

这段代码处理了一个微妙的问题：思考内容（Thought）和普通文本不能混在同一个 Part 中。当 LLM 从思考切换到普通文本（或反过来）时，聚合器会先刷新当前缓冲区，把已积累的文本作为一个完整的 Part 加入序列。

7.2.2 函数调用聚合：流式参数的 JSON 路径组装

这是聚合器中最复杂的部分。Gemini 在流式模式下可能逐步返回函数调用的参数------每个部分只包含参数的一个片段，通过 JSON 路径标识。

// processStreamingFunctionCallPart 处理流式函数调用 Part
func (s *streamingResponseAggregator) processStreamingFunctionCallPart(part *genai.Part) {
    // 如果 Part 中有函数名，记录下来
    if part.FunctionCall.Name != "" {
        s.currentFunctionName = part.FunctionCall.Name
    }
    // 如果 Part 中有函数 ID，记录下来
    if part.FunctionCall.ID != "" {
        s.currentFunctionID = part.FunctionCall.ID
    }
    // 遍历所有部分参数
    for _, arg := range part.FunctionCall.PartialArgs {
        // 获取 JSON 路径，例如 "$.city"
        jsonPath := arg.JsonPath
        if jsonPath == "" {
            // 路径为空则跳过
            continue
        }
        // 根据 JSON 路径获取值
        value, ok := s.getValueFromPartialArg(arg, jsonPath)
        if !ok {
            // 获取失败则跳过
            continue
        }
        // 根据 JSON 路径将值设置到 currentFunctionArgs 中
        s.setValueByJSONPath(jsonPath, value)
    }
    // 如果 WillContinue 为 true，说明还有更多部分要到来
    if part.FunctionCall.WillContinue != nil && *part.FunctionCall.WillContinue {
        return
    }
    // 所有部分已到达，刷新文本缓冲区
    s.flushTextBufferToSequence()
    // 刷新函数调用到序列
    s.flushFunctionCallToSequence()
}

setValueByJSONPath 方法支持嵌套路径（如 $.address.city），它会逐层创建 map 并设置最终值：

// setValueByJSONPath 根据 JSON 路径设置值到函数参数中
func (s *streamingResponseAggregator) setValueByJSONPath(jsonPath string, value any) {
    // 如果函数参数 map 为空，先初始化
    if s.currentFunctionArgs == nil {
        s.currentFunctionArgs = make(map[string]any)
    }
    // 去掉 "$." 前缀，例如 "$.city" 变成 "city"
    path := jsonPath
    if strings.HasPrefix(jsonPath, "$.") {
        path = jsonPath[2:]
    }
    // 按点号分割路径，"address.city" 变成 ["address", "city"]
    pathParts := strings.Split(path, ".")
    
    // 从根 map 开始遍历
    current := s.currentFunctionArgs
    // 遍历到倒数第二层，逐层创建或获取嵌套 map
    for _, part := range pathParts[:len(pathParts)-1] {
        // 尝试获取当前层的值
        next, exists := current[part]
        nextMap, ok := next.(map[string]any)
        // 如果不存在或类型不对，创建新的 map
        if !exists || !ok {
            nextMap = make(map[string]any)
            current[part] = nextMap
        }
        // 进入下一层
        current = nextMap
    }
    // 获取最后一层的键名
    lastKey := pathParts[len(pathParts)-1]
    // 处理字符串增量拼接：如果已有值且是字符串，将新片段追加到后面
    if existingValue, exists := current[lastKey]; exists {
        if str, ok := existingValue.(string); ok {
            if strValue, ok := value.(string); ok {
                // 增量拼接字符串
                value = str + strValue
            }
        }
    }
    // 设置最后一层的值
    current[lastKey] = value
}

对于字符串值，它还会处理增量拼接------如果路径上已有字符串值，新的片段会追加到现有值后面。
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工具名：get_weather

局部参数：城市=北京
记录当前工具名称
按JSON路径填充参数城市值
流式响应片段2

局部参数：单位=摄氏度
按JSON路径填充参数单位值
流式响应片段3

标记流式传输结束
合并输出完整工具调用
生成完整工具调用信息

工具名：get_weather

参数包含城市、单位

7.2.3 Close：生成最终聚合响应

当所有流式部分处理完毕后，调用 Close() 生成最终的聚合响应：

// Close 关闭聚合器，生成最终的完整响应
func (s *streamingResponseAggregator) Close() *model.LLMResponse {
    // 如果响应对象存在
    if s.response != nil {
        // 刷新剩余的文本缓冲区
        s.flushTextBufferToSequence()
        // 刷新剩余的函数调用缓冲区
        s.flushFunctionCallToSequence()
        // 返回完整的聚合响应
        return &model.LLMResponse{
            Content: &genai.Content{
                // 完整的 Part 序列
                Parts: s.sequence,
                // 角色为模型
                Role:  genai.RoleModel,
            },
            // 用量元数据
            UsageMetadata:     s.usageMetadata,
            // 接地元数据
            GroundingMetadata: s.groundingMetadata,
            // 引用元数据
            CitationMetadata:  s.citationMetadata,
            // 错误代码
            ErrorCode:         errorCode,
            // 错误消息
            ErrorMessage:      errorMessage,
            // 结束原因
            FinishReason:      s.finishReason,
        }
    }
    return nil
}

这个最终响应包含了所有部分的完整内容。注意它不设置 Partial = true，因为它是聚合后的完整响应。

7.2.4 ProcessResponse：处理单个流式部分

// ProcessResponse 处理单个流式响应部分
func (s *streamingResponseAggregator) ProcessResponse(ctx context.Context, resp *genai.GenerateContentResponse) iter.Seq2[*model.LLMResponse, error] {
    return func(yield func(*model.LLMResponse, error) bool) {
        // 如果响应中没有候选结果，直接返回
        if len(resp.Candidates) == 0 {
            return
        }
        
        // 取第一个候选结果
        candidate := resp.Candidates[0]
        
        // 更新元数据累积
        s.updateMetadata(candidate, resp.UsageMetadata)
        
        // 如果候选结果中没有内容，直接返回
        if candidate.Content == nil {
            return
        }
        
        // 遍历内容中的每个 Part
        for _, part := range candidate.Content.Parts {
            // 如果是文本 Part
            if part.Text != "" {
                s.processTextPart(part)
            } else if part.FunctionCall != nil {
                // 如果是函数调用 Part
                s.processStreamingFunctionCallPart(part)
            }
        }
        
        // 生成部分响应（用于 UI 实时显示）
        partialResp := s.buildPartialResponse()
        if partialResp != nil {
            yield(partialResp, nil)
        }
    }
}

7.3 请求转换器：Genai2LLMResponse

ADK 使用转换器将 genai 库的响应格式转换为 ADK 的 LLMResponse 格式。这个转换器在 converters 包中。

// Genai2LLMResponse 将 genai 库的响应格式转换为 ADK 的 LLMResponse 格式
func Genai2LLMResponse(resp *genai.GenerateContentResponse) *model.LLMResponse {
    // 如果响应为空或没有候选结果，返回 nil
    if resp == nil || len(resp.Candidates) == 0 {
        return nil
    }
    
    // 取第一个候选结果
    candidate := resp.Candidates[0]
    
    // 映射字段到 LLMResponse
    return &model.LLMResponse{
        // 生成的内容
        Content:           candidate.Content,
        // 引用元数据
        CitationMetadata:  candidate.CitationMetadata,
        // 接地元数据
        GroundingMetadata: candidate.GroundingMetadata,
        // 用量元数据
        UsageMetadata:     resp.UsageMetadata,
        // 对数概率结果
        LogprobsResult:    candidate.LogprobsResult,
        // 结束原因
        FinishReason:      candidate.FinishReason,
        // ... 其他字段
    }
}

转换器的作用是将 genai 库的响应格式转换为 ADK 的 LLMResponse 格式。它首先提取第一个候选响应，因为 genai 可能返回多个候选，而 ADK 只取第一个。然后将 genai 的字段映射到 LLMResponse 的字段，具体映射关系是：Candidates[0].Content 映射到 Content 字段，包含生成的内容；

Candidates[0].CitationMetadata 映射到 CitationMetadata 字段，包含引用元数据；

Candidates[0].GroundingMetadata 映射到 GroundingMetadata 字段，包含接地元数据；

UsageMetadata 映射到 UsageMetadata 字段，包含用量信息；Candidates[0].FinishReason 映射到 FinishReason 字段，包含结束原因。转换器还会处理特殊情况，如空响应和错误响应。

8. 模型配置与选择

8.1 模型选择策略

ADK 支持运行时动态切换模型。

8.1.1 模型名称优先级

// modelName 根据请求中的配置选择实际使用的模型名称
func (m *geminiModel) modelName(req *model.LLMRequest) string {
    // 优先使用请求中指定的模型名称
    if req.Model != "" {
        return req.Model
    }
    // 否则使用构造时指定的默认模型名称
    return m.name
}

优先级：

1. 请求中的 Model 字段 ：可以被插件的 BeforeModelCallback 修改
2. 构造时指定的模型名称：作为默认值

8.1.2 插件驱动的模型切换

通过插件的 BeforeModelCallback，可以在运行时动态切换模型：

// Plugin 定义了插件结构
type Plugin struct {
    // BeforeModelCallback 在模型调用前执行，可以修改请求参数
    BeforeModelCallback func(ctx context.Context, req *model.LLMRequest) (*model.LLMRequest, error)
}

使用场景：

• 负载均衡：根据请求特征选择不同的模型
• 成本优化：简单请求用便宜的模型，复杂请求用贵的模型
• A/B 测试：部分用户用新模型，部分用户用旧模型

8.2 生产环境配置最佳实践

8.2.1 Gemini 模型配置

// 基本配置：使用 API Key 认证
model, err := gemini.NewModel(ctx, "gemini-2.5-flash", &genai.ClientConfig{
    // 设置 API Key
    APIKey: "your-api-key",
})

// 自定义 HTTP 客户端：配置超时和连接池
httpClient := &http.Client{
    // 设置请求超时时间为 60 秒
    Timeout: 60 * time.Second,
    Transport: &http.Transport{
        // 最大空闲连接数
        MaxIdleConns:        100,
        // 空闲连接超时时间
        IdleConnTimeout:     90 * time.Second,
        // TLS 握手超时时间
        TLSHandshakeTimeout: 10 * time.Second,
    },
}

// 使用自定义 HTTP 客户端创建模型
model, err := gemini.NewModel(ctx, "gemini-2.5-flash", &genai.ClientConfig{
    // 设置 API Key
    APIKey:     "your-api-key",
    // 使用自定义 HTTP 客户端
    HTTPClient: httpClient,
})

8.2.2 Apigee 模型配置

// 设置环境变量
// Apigee 代理 URL
os.Setenv("APIGEE_PROXY_URL", "https://my-apigee-proxy.example.com")
// Google Cloud 项目 ID
os.Setenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT", "my-project")
// Google Cloud 区域
os.Setenv("GOOGLE_CLOUD_LOCATION", "us-central1")

// 创建 Apigee 代理模型
model, err := apigee.NewModel(ctx, "apigee/vertex_ai/gemini-2.5-flash",
    // 设置自定义请求头
    apigee.WithCustomHeaders(http.Header{
        // 添加 API Key 请求头
        "X-API-Key": []string{"my-api-key"},
    }),
)

8.2.3 流式模式的注意事项

在流式模式下，需要注意：

1. 取消上下文：用户中断时，及时取消 context，避免浪费资源
2. 缓冲区清理：确保流式响应结束后清理缓冲区
3. 错误处理：流式过程中的错误需要及时处理

8.3 完整的模型架构

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依赖层
实现层
接口层
model.LLM
geminiModel
apigeeModel
OllamaModel
genai.Client
Apigee Proxy
Ollama Server
StreamingResponseAggregator
converters

8.3.1 数据流分析

1. Gemini 路径：LLMAgent -> Flow -> geminiModel -> genai.Client -> Gemini API
2. Apigee 路径：LLMAgent -> Flow -> apigeeModel -> geminiModel -> genai.Client（带代理配置）-> Apigee -> Gemini API
3. Ollama 路径：LLMAgent -> Flow -> OllamaModel -> Ollama Server -> 本地模型

9. 总结

ADK 的模型系统虽然代码不多，但设计得很精巧。通过本文的分析，我们了解了：

1. 极简接口设计：LLM 接口只有两个方法，简洁而强大

2. 统一的流式抽象：流式和非流式统一用迭代器处理，简化上层逻辑

3. Gemini 实现细节：请求头拦截、内容补全、流式聚合器等

4. Apigee 代理：企业级 API 网关代理，支持认证、限流、监控

5. 流式响应聚合器：处理流式文本和函数调用参数的组装

6. 模型选择策略：运行时动态切换模型，支持插件驱动

7. 如何集成新模型：只需要实现 LLM 接口，做好格式转换

8. 设计思想：极简接口、流式优先、复用 genai 类型、可扩展元数据

模型是智能体的发动机。一个好的模型抽象层，让开发者可以根据场景灵活选择最合适的模型，而不需要修改业务逻辑。

ADK 在这方面做得相当不错。它的接口简洁，实现清晰，扩展容易。