探索谷歌Agent开发工具包（ADK）：从技术架构到应用生态的全面解析（含code）
仅用于站内搜索，没有排版格式，具体信息请跳转上方微信公众号内链接
点击“蓝字”关注我们
在人工智能领域，自主代理（autonomousagents）的发展正从实验室研究迈向实际应用。这些能够代表用户进行推理、规划和采取行动的软件实体，正在成为构建智能系统的核心，无论是通过任务自动化、信息检索还是多步骤问题解决。为了满足这一不断增长的需求，谷歌推出了AgentDevelopmentKit（ADK），这是一个开源框架，旨在简化基于大型语言模型（LLMs）的代理构建、编排和评估流程。本文将深入探讨ADK的架构、支持的代理类型、工具定义与使用方法，以及在实际场景中评估代理的方式，带您全面了解这一前沿的AI开发工具。
ADK的诞生标志着AI代理开发从碎片化工具向系统化框架的重要转变。与许多仅提供基本函数调用指导的框架不同，ADK采用了更全面的方法，为代理行为、决策循环和工具使用提供了抽象，同时鼓励负责任的开发实践。这使得它不仅吸引了探索多代理系统的研究人员，也成为希望构建生产级AI工作流的工程师的理想选择。
ADK的核心设计理念是将大型语言模型与实际工具调用能力相结合，形成\“思考-行动\“的闭环。其架构主要包含三个层次：
：定义不同类型的智能代理，负责决策和流程控制
：封装具体功能实现，作为代理与外部世界交互的接口
：管理代理执行流程、会话状态和事件流
这种分层设计使得ADK既保持了灵活性，又提供了足够的结构，让开发者能够从简单的单代理场景逐步构建复杂的多代理系统。值得一提的是，ADK不仅支持谷歌自家的Gemini模型，还能与其他LLM集成，体现了其开放兼容的特性。
在ADK中，代理是基本构建块，它是一个自包含单元，可以接收输入、做出决策（有时在LLM的帮助下）并调用工具代表用户或系统执行操作。ADK的独特之处在于支持多种类型的代理，每种代理都针对不同的工作流进行了优化。
LLMAgent是ADK中最灵活、最动态的代理类型。它使用大型语言模型（如Gemini）根据自然语言指令和中间结果来决定调用哪个工具以及如何调用。这种特性使其成为开放式任务、自然语言用户输入和结构不明确的复杂工作流的理想选择。
LLMAgent的工作原理基于\“草稿本\“（scratchpad）机制——LLM会接收包含先前动作和响应的上下文，从而实现迭代推理。例如，当用户询问\“柏林的天气如何\“时，LLMAgent会分析查询，确定需要调用天气工具，然后根据工具返回的结果（如\“柏林天气晴朗\“）生成自然语言响应。
以下是一个简单的LLMAgent实现示例：
与LLMAgent的动态决策不同，SequentialAgent是一种基于规则的代理，它按特定顺序执行工具，不涉及决策过程，只需按预定义的序列逐步运行。这种特性使其非常适合刚性数据管道、ETL（提取、转换、加载）任务以及任何遵循已知路径的流程。
例如，在数据处理场景中，SequentialAgent可以按顺序调用数据提取代理、清洗代理和汇总代理，确保数据按固定流程处理。每个步骤可以是一个独立的LLMAgent或其他类型的代理，形成模块化的流水线。
ParallelAgent通过异步I/O并发运行多个工具，并批量返回结果。虽然这不一定是多线程并行，但在任务相互独立、需要加速工作流或需要聚合多个API结果时，ParallelAgent能显著提升性能。
想象一个新闻聚合应用，需要同时获取天气信息和最新新闻，ParallelAgent可以同时调用天气代理和新闻代理，而不是顺序执行，从而将总响应时间缩短到最长单个任务的耗时，而非所有任务耗时之和。
LoopAgent会重复执行特定工具或代理，直到满足某个条件，本质上是一种控制结构（如while循环），支持迭代优化或重复查询。这种代理在需要多次尝试直到成功的场景中非常有用，例如搜索和摘要、多步骤推理或自我检查代理。
一个经典示例是数字猜测游戏：LoopAgent会不断调用猜测工具，直到猜测正确或达到最大迭代次数。每次迭代后，检查工具会评估猜测结果，决定是否继续循环。
ADK的一个强大特性是允许将整个代理视为工具，即一个代理可以调用另一个代理作为其工作流的一部分。这种\“代理即工具\“的模式使得任务可以分解为子代理，创建可重用的构建块，构建层次化系统。
例如，一个主代理可以负责任务分解，而调用专门的子代理处理具体的子任务（如文本生成、数据分析等），形成类似人类组织的分工协作模式。
代理可以制定决策和规划工作流，但如果没有工具，它们就无法执行实际有用的操作。在ADK中，工具是函数或功能的包装器，代理可以调用它们来执行实际操作——如检索信息、处理数据、发送消息，甚至调用另一个代理。工具可以被视为代理的\“手\“，负责执行实际工作，而代理则决定做什么和何时做。
ADK中的工具是标准化的Python对象，包含以下核心元素：
：代理引用工具的标识符
：执行操作的可调用逻辑
（可选）：供LLM代理决定使用哪个工具
（可选）：验证输入或改进提示
这种抽象使得代理可以互换使用工具，即使这些工具由不同开发者构建或执行截然不同的任务。
最简单的工具可以通过定义Python函数来实现。例如，一个问候用户的工具：
对于更复杂的场景，ADK允许工具通过特殊的tool_context参数访问上下文信息，包括会话状态、历史记录等。例如，一个文档分析工具可以访问之前的查询历史，以提供更相关的分析结果。
此外，工具可以组合使用，一个工具可以调用另一个工具，实现更复杂的行为。例如，一个数据分析工具可以先调用数据获取工具，然后对获取的数据进行分析和汇总。
现实世界的问题很少能通过单步交互解决，任务通常涉及多个决策、回退策略、循环以及不同代理之间的协作。ADK提供了多种编排模式，使开发者能够超越单代理逻辑，构建具有深度和灵活性的代理系统。
通过SequentialAgent，可以按预定义顺序链式连接多个工具或代理，数据从一个步骤流向下一个步骤，形成流水线。例如，一个文档处理流水线可以依次执行文本提取、情感分析和摘要生成。
当任务相互独立时，可以使用ParallelAgent并发运行它们以提高性能。例如，一个多源研究代理可以同时从新闻源、学术数据库和社交媒体获取信息，然后合并结果。
LoopAgent非常适合需要反复处理或优化直到满足条件的场景。例如，内容精炼代理可以不断生成草稿、评估质量、改进草稿，直到达到预设的质量阈值。
一旦代理投入运行，确保它们按预期工作——可靠、安全和高效——是接下来的挑战，这就是评估和调试的重要性所在。ADK提供了内置机制来跟踪代理行为、分析结果和构建测试用例，结合周到的可观察性实践，帮助开发者发现错误、减少幻觉并持续优化工作流。
每次代理运行时，ADK都会记录追踪信息——详细的步骤记录，包括代理输入、选择的工具（如果是基于LLM的决策，还包括选择原因）、每个工具的输入/输出、中间推理步骤（如LLM草稿本）和最终结果。Runner实现会自动处理此追踪，开发者可以通过日志或检查返回的事件来查看详细信息。
ADK提供了工具来详细检查事件流，帮助调试复杂的代理行为。开发者可以分析每个事件的作者、内容、函数调用和状态变化，定位问题所在。例如，当代理在计算中出错时，事件流可以显示具体哪一步骤出现了问题，以及输入输出的详细信息。
在ADK中构建智能代理只是第一步，要创造真正的价值，需要将它们部署到实际环境中——嵌入应用程序、按计划运行或通过API提供给用户或其他系统。ADK提供了灵活的部署模型，适用于本地实验、云原生微服务、长运行工作流和无服务器自动化等多种场景。
本地执行适合快速迭代、调试和针对实时数据进行测试。通过Runner模式，开发者可以在本地环境中轻松运行代理，快速验证功能。
使用FastAPI或Flask等框架，可以将代理封装为Web服务，通过HTTP端点暴露给外部系统。这使得代理能够与Web应用或后端集成，成为API驱动的智能服务。
对于GoogleCloud中的生产部署，可以使用VertexAIAgentEngine，它专为与ADK配合使用而设计，提供完全托管的基础设施、可扩展的端点以及与GoogleCloud服务的原生集成。
代理可以按计划运行或基于外部事件触发，例如每日数据汇总、系统告警响应等，实现自动化的智能任务处理。
通过Docker容器化，代理服务可以获得完整的控制和可移植性，方便部署到Kubernetes、GoogleCloudRun、AWSECS等各种容器编排平台。
随着基于语言模型的代理变得越来越有能力和自主性，负责任设计的重要性再怎么强调也不为过。这不仅关乎代理能做什么，还关乎它们应该做什么，以及如何确保它们可靠、安全和道德地行为。
ADK将这一理念融入其结构中，它不强制执行规则，而是提供工具来构建透明、可控、可审计且符合现实世界价值观的代理。关键实践包括：
：通过提示或输出免责声明，提醒用户和模型注意代理的局限性
：验证输入、添加模式检查、记录工具调用以确保可追溯性
：为高风险决策添加人工审核步骤
：跟踪代理性能，收集用户反馈，持续优化
Google的AgentDevelopmentKit（ADK）代表了AI代理开发的重要进步，它提供了从孤立的一次性提示到结构化智能系统的完整路径。ADK不仅仅是语言模型的包装器，而是一个用于组合代理、编排工作流、评估行为并将可信赖的应用程序部署到现实世界的完整生态系统。
通过ADK，开发者可以：
使用结构化代理类型（LLMAgent、Sequential、Parallel、Loop）满足不同用例
通过定义良好的Python函数轻松创建工具
利用Runner模式正确执行代理
通过编排能力构建复杂的多代理系统
基于事件的架构实现详细的监控和调试
无论是构建个人AI助手、业务流程自动化系统还是实验性研究代理，ADK都提供了合适的原语，让开发者能够快速行动，同时不牺牲结构或控制。随着智能代理在更多领域发挥作用，ADK这样的框架将成为构建可信赖、高性能AI系统的基础。
code:https ://github. com/d3xvn/adk-samples
