Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能應用場景 - 構建高效、靈活的開源代碼利器——Google ADK。

在人工智能領域風起云涌的 2025 年，Google 再次以創(chuàng)新之姿震撼業(yè)界，推出了備受矚目的 Agent Development Kit（ADK）——一個開放源代碼的利器，旨在重塑多智能體系統(tǒng)的開發(fā)格局！

從 Google 自身的 Agentspace 到 Customer Engagement Suite，這款工具不僅驅動了 Google 的內部 AI 革命，更通過開源的方式，將強大的開發(fā)能力交到了你我手中。你是否好奇 ADK 究竟能帶來怎樣的技術飛躍？它如何簡化復雜任務的構建？又將如何改變 AI 開發(fā)的未來？

本文將帶你深入探索 Google ADK 的奧秘，揭開它的核心功能與無限潛力，一起解鎖這場 AI 技術的全新篇章！

一、什么是 Google ADK ？

縱觀相較去年的焦點集中在生成式 AI（GenAI，如聊天機器人）以及 Vertex AI 平臺，今年的主題異常明確——代理（Agents）、代理，還是代理！從 Agent Development Kit（ADK）、Agent to Agent（A2A）協(xié)議，到 AgentSpace 平臺，再到 Google 旗艦級大型語言模型 Gemini 2.5 Pro 的預覽版，這一連串的發(fā)布無疑為 AI 開發(fā)領域注入了一劑強心針。

Google 的 Agent Development Kit（ADK）是一款靈活且模塊化的開發(fā)框架，專為設計、構建和部署人工智能代理而打造。這一框架不僅提供了強大的技術支持，還以其高度的適應性和擴展性，成為開發(fā)者實現(xiàn)智能系統(tǒng)創(chuàng)新的利器。

在實際的業(yè)務場景中，ADK 能夠無縫集成流行的超大型語言模型（LLMs）以及開放源代碼的生成式 AI 工具，特別注重與 Google 生態(tài)系統(tǒng)以及 Gemini 模型的緊密協(xié)作。通過這種設計，ADK 不僅增強了開發(fā)者在 Google Cloud、Google Workspace 等平臺上的開發(fā)效率，還充分利用了 Gemini 系列模型在自然語言處理和多模態(tài)任務中的卓越性能，為構建智能、適應性強的 AI 代理提供了堅實基礎。

那么，從技術層面來講，ADK 中的代理究竟是什么？

在 ADK 框架中，代理（Agent） 被定義為一個自主且自包含的執(zhí)行單元，旨在實現(xiàn)特定的目標。這些代理如同智能化的“任務執(zhí)行者”，具備多方面的能力，能夠：

• 執(zhí)行任務：獨立完成預定義的目標，如回答問題或生成報告，展現(xiàn)出高效的自動化能力。
• 與用戶交互：通過自然語言對話或界面操作，與人類用戶無縫溝通，模擬真實對話體驗。
• 利用外部工具：調用 API、數(shù)據(jù)庫或第三方服務，擴展功能邊界，解決復雜問題。
• 與其他代理協(xié)作：通過多代理編排，共同完成復雜的業(yè)務流程，如法律案件分析或多語言翻譯任務。

這些代理的靈活性與協(xié)作性，使 ADK 成為構建智能工作流的核心組件，特別是在需要高度自動化和協(xié)同的場景中表現(xiàn)卓越。想象它們像一個“高效團隊”，每個成員各司其職，又能緊密合作，共同完成從簡單到復雜的“智能使命”！

因此，從某種意義上而言，無論是對于初次涉足 AI 開發(fā)的程序員，還是希望優(yōu)化現(xiàn)有系統(tǒng)的資深工程師，ADK 都將為我們開啟一扇通向未來智能技術的大門！

二、Google ADK 都具有哪些核心特性 ？

Agent Development Kit（ADK）以其強大的功能和靈活性，成為 Google Cloud NEXT 2025 備受矚目的亮點，賦能開發(fā)者構建智能化 AI 代理系統(tǒng)。以下是 ADK 的核心特性，結合其技術優(yōu)勢和應用場景，為大家呈現(xiàn)一個全面而專業(yè)的概述，適合初學者、技術開發(fā)人員以及企業(yè)架構師深入了解，具體可參考：

1. 模塊化架構

通常，ADK 采用模塊化設計理念，允許開發(fā)者通過整合多個專業(yè)化的小型組件，輕松構建復雜的多代理系統(tǒng)。這一架構不僅簡化了開發(fā)流程，還提供了高度的靈活性，使系統(tǒng)能夠根據(jù)具體需求動態(tài)擴展。例如，我們可以從單一任務代理開始，逐步擴展到多層次協(xié)作網(wǎng)絡，宛如“樂高積木”般拼湊出強大的智能生態(tài)。

2. 代碼優(yōu)先開發(fā)效能

ADK 以代碼為驅動，開發(fā)者可以使用 Python 語言精確定義代理行為，賦予其完全的程序化控制權。這種方法消除了傳統(tǒng)配置的繁瑣性，讓大家能夠通過腳本靈活調整邏輯、優(yōu)化性能，并快速迭代，堪稱“程序員的創(chuàng)意畫布”。

3. 豐富的工具生態(tài)鏈

ADK 內置了豐富的預建工具集，涵蓋數(shù)據(jù)處理、API 調用等功能，同時支持開發(fā)者創(chuàng)建定制化能力。無論是調用外部服務，還是開發(fā)專屬插件，這一生態(tài)都為代理功能擴展提供了堅實支持，像是“工具箱中的萬能鑰匙”。

4. 靈活的部署選項

ADK 提供了多樣化的部署選擇，我們可以選擇在本地環(huán)境進行開發(fā)調試，利用個人設備快速原型設計；或將其部署至 Google Cloud 的生產環(huán)境中，享受企業(yè)級的高可用性和擴展性。這種靈活性讓開發(fā)者能夠“從自家廚房試菜，到五星餐廳上桌”，隨心所欲。

5. 多模型支持

此外，ADK 也支持多種大型語言模型的集成，包括 Google 的 Gemini 系列、OpenAI 的 GPT 系列，以及其他兼容的 LLM（如 Anthropic Claude）。這一特性使得開發(fā)者能夠根據(jù)任務需求選擇最優(yōu)模型，像是“調酒大師”根據(jù)口味挑選“最佳酒款”。

三、Google ADK 架構設計簡要解析 

要構建高效、智能的代理系統(tǒng)，深入理解 Agent Development Kit（ADK）的架構設計遍顯得至關重要。

ADK 作為一個功能強大的開放源代碼框架，為開發(fā)者提供了靈活的基礎，其核心組件，包括但不限于代理架構、模型集成、工具生態(tài)以及運行環(huán)境等。

在 ADK 中，代理（Agent） 是處理輸入并生成輸出的核心實體，堪稱智能系統(tǒng)的“靈魂”。其基本架構由以下幾個關鍵組件構成，共同編織出代理的生命循環(huán)：

• 代理核心（Agent Core）：作為指揮中樞，負責協(xié)調代理的整個生命周期，包括任務分配、狀態(tài)管理和流程控制，類似于“樂隊的指揮”。
• 輸入/輸出處理器（Input/Output Handlers）：管理與用戶或其他系統(tǒng)的通信渠道，確保信息的高效傳遞，像是“溝通橋梁”。
• 記憶模塊（Memory）：存儲對話歷史和上下文信息，支撐多輪交互的連貫性，宛如“智能大腦”的記憶庫。
• 工具集（Tools）：提供功能或集成能力，允許代理執(zhí)行具體操作，如調用外部服務，類似于“多功能工具箱”。
• 模型（Models）：由大型語言模型（LLMs）驅動，賦能代理的推理和生成能力，像是“語言引擎”。

此外，ADK 還支持層次化代理組成，允許“代理之代理”（Agent of Agents）模式，其中協(xié)調代理可以將任務分配給專業(yè)化子代理，形成復雜的協(xié)作網(wǎng)絡，宛如“團隊協(xié)作”完成大型項目！

1. 模型集成：

ADK 提供對多種語言模型的集成支持，賦予開發(fā)者靈活選擇的能力，具體模型，可涉及如下：

• Gemini：Google 推薦的模型，與 ADK 深度整合，適合企業(yè)級應用。
• OpenAI：支持 GPT-3.5 和 GPT-4 系列，涵蓋廣泛任務。
• 開源模型：兼容多種開源 LLM（如 LLaMA 4），滿足定制化需求。

以下是在 ADK 中配置模型的參考示例代碼，具體：

from adk.models import GeminiModel


# 配置 Gemini 模型
model = GeminiModel(
    api_key="your_api_key_here",  # 替換為自己的 API 密鑰
    model_name="gemini-1.5-pro",  # 指定模型名稱
    temperature=0.7,              # 控制創(chuàng)造性，0.7 為平衡點
    max_tokens=1024               # 限制最大輸出 token 數(shù)
)

22. 工具生態(tài)

工具是代理執(zhí)行任務的“利器”，ADK 提供豐富的內置工具，并支持自定義開發(fā)，根據(jù) ADK 工具文檔，內置工具包括：

• WebSearchTool：搜索互聯(lián)網(wǎng)信息，實時獲取最新數(shù)據(jù)。
• CalculatorTool：執(zhí)行數(shù)學計算，處理數(shù)值任務。
• DatabaseTool：查詢和操作數(shù)據(jù)庫，支持數(shù)據(jù)管理。
• FileTool：讀寫文件，處理本地數(shù)據(jù)。
• APITool：向外部服務發(fā)送 HTTP 請求，擴展功能。

以下是創(chuàng)建自定義工具的示例：

from adk.tools import Tool, ToolParameter


class WeatherTool(Tool):
    name = "WeatherTool"  # 工具名稱
    description = "獲取指定地點的當前天氣信息"  # 工具描述


    parameters = [
        ToolParameter(
            name="location",                  # 參數(shù)名稱
            descriptinotallow="城市和國家/州",       # 參數(shù)描述
            type="string",                    # 參數(shù)類型
            required=True                     # 是否必填
        )
    ]


    async def execute(self, parameters):
        location = parameters.get("location")  # 獲取位置參數(shù)


        # 實際實現(xiàn)中應調用天氣 API，此處為演示返回模擬數(shù)據(jù)
        weather_data = {
            "location": location,
            "temperature": "72°F",
            "condition": "Partly Cloudy",
            "humidity": "45%",
            "wind": "8 mph NW"
        }
        return weather_data

3. 運行環(huán)境

ADK 的運行環(huán)境決定了代理的運行方式和擴展能力，具體環(huán)境可參考如下所示：

• 本地環(huán)境（Local Environment）：適合開發(fā)和測試，使用個人設備快速原型設計，類似于“自家廚房”的試菜階段。
• Vertex AI 環(huán)境：基于 Google Cloud 部署，支持企業(yè)級生產需求，享受高可用性和擴展性，宛如“五星餐廳”的正式上菜。
• 自定義環(huán)境（Custom Environments）：針對特殊基礎設施需求，提供個性化配置，像是“定制廚房”滿足獨特菜譜。
• 每個環(huán)境均管理代理的生命周期、資源分配和擴展策略，靈活適配不同場景。
• 專業(yè)亮點：Vertex AI 集成 Google Kubernetes Engine (GKE)，支持 99.9% 可用性，自定義環(huán)境支持 Docker 容器化。
• 可讀性提示：像“多場景舞臺”，ADK 讓你從“家用廚房”練手，到“云端大廚”上菜，再到“定制廚房”創(chuàng)新！

四、Google ADK 工具 ??類型解析

作為一個功能強大的開放源代碼框架，Agent Development Kit（ADK）為開發(fā)者提供了多樣化的工具類型支持，賦予代理系統(tǒng)高度的靈活性和可定制性。這些工具類型不僅涵蓋了自定義開發(fā)的需求，還集成了內置功能和第三方生態(tài)的豐富資源，助力開發(fā)者構建智能、模塊化的 AI 解決方案。

1. 自定義工具類型

通常而言，ADK 支持多種自定義工具類型，滿足特定應用場景的獨特邏輯和業(yè)務流程需求，具體涉及：

(1) 函數(shù)工具（Function Tools）

這類工具是為特定應用量身定制的解決方案，開發(fā)者可以根據(jù)業(yè)務需求設計專屬功能，優(yōu)化工作流效率。它們如同“專屬裁縫”，根據(jù)我們的需求“量體裁衣”，打造獨一無二的智能模塊。

(2) 函數(shù)/方法（Functions/Methods）

ADK 允許注冊標準的同步 Python 函數(shù)（def）或類方法作為工具，提供完全的程序化控制。無論是簡單的計算邏輯，還是復雜的業(yè)務處理，這些工具就像“萬能工匠”的基礎工具箱，隨時待命。

(3) 代理作為工具（Agents-as-Tools）

開發(fā)者可以將專業(yè)化代理作為可調用的工具，嵌入到父代理中，實現(xiàn)模塊化行為。這種設計類似于“團隊協(xié)作”，讓每個“專家代理”分擔任務，共同完成復雜的智能工作流。

(4) 長時間運行函數(shù)工具（Long-Running Function Tools）

此類工具專為異步或耗時較長的操作設計，支持后臺執(zhí)行任務，如數(shù)據(jù)處理或 API 調用，宛如“耐力運動員”，在長時間任務中保持穩(wěn)定表現(xiàn)。

2. 內置工具：框架提供的即用型利器

ADK 內置了一系列預定義工具，覆蓋常見的任務需求，為開發(fā)者提供了開箱即用的解決方案，具體：

• WebSearchTool：實時搜索互聯(lián)網(wǎng)信息，獲取最新數(shù)據(jù)支持。
• CodeExecutionTool：執(zhí)行代碼片段，輔助開發(fā)與調試。
• RAGTool：基于檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation）技術，增強知識庫查詢。

這些工具就像“現(xiàn)成的魔法道具”，讓開發(fā)者無需從零開始，即可快速構建功能強大的代理系統(tǒng)。

3. 第三方工具：無縫整合的生態(tài)擴展

ADK 支持輕松集成來自熱門生態(tài)系統(tǒng)的第三方工具，進一步豐富其功能。開發(fā)者可以無縫接入 LangChain 或 CrewAI 等知名框架中的工具，充分利用這些生態(tài)的成熟功能和社區(qū)資源。

例如，LangChain 的記憶模塊或 CrewAI 的任務分配工具，可以直接嵌入 ADK，增強代理的協(xié)作能力。

今天的解析就到這里，欲了解更多關于 Google 的 Agent Development Kit（ADK） 相關技術的深入剖析，最佳實踐以及相關技術前沿，敬請關注我們的微信公眾號：架構驛站，獲取更多獨家技術洞察！