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Google ADK，知多少？

Luga Lee

发布于 2025-04-13 09:14:48

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Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能应用场景 - 构建高效、灵活的开源代码利器——Google ADK。

在人工智能领域风起云涌的 2025 年，Google 再次以创新之姿震撼业界，推出了备受瞩目的 Agent Development Kit（ADK）——一个开放源代码的利器，旨在重塑多智能体系统的开发格局！

从 Google 自身的 Agentspace 到 Customer Engagement Suite，这款工具不仅驱动了 Google 的内部 AI 革命，更通过开源的方式，将强大的开发能力交到了你我手中。你是否好奇 ADK 究竟能带来怎样的技术飞跃？它如何简化复杂任务的构建？又将如何改变 AI 开发的未来？

本文将带你深入探索 Google ADK 的奥秘，揭开它的核心功能与无限潜力，一起解锁这场 AI 技术的全新篇章！

—01 —

什么是 Google ADK ？

纵观相较去年的焦点集中在生成式 AI（GenAI，如聊天机器人）以及 Vertex AI 平台，今年的主题异常明确——代理（Agents）、代理，还是代理！从 Agent Development Kit（ADK）、Agent to Agent（A2A）协议，到 AgentSpace 平台，再到 Google 旗舰级大型语言模型 Gemini 2.5 Pro 的预览版，这一连串的发布无疑为 AI 开发领域注入了一剂强心针。

Google 的 Agent Development Kit（ADK）是一款灵活且模块化的开发框架，专为设计、构建和部署人工智能代理而打造。这一框架不仅提供了强大的技术支持，还以其高度的适应性和扩展性，成为开发者实现智能系统创新的利器。

在实际的业务场景中，ADK 能够无缝集成流行的超大型语言模型（LLMs）以及开放源代码的生成式 AI 工具，特别注重与 Google 生态系统以及 Gemini 模型的紧密协作。通过这种设计，ADK 不仅增强了开发者在 Google Cloud、Google Workspace 等平台上的开发效率，还充分利用了 Gemini 系列模型在自然语言处理和多模态任务中的卓越性能，为构建智能、适应性强的 AI 代理提供了坚实基础。

那么，从技术层面来讲，ADK 中的代理究竟是什么？

在 ADK 框架中，代理（Agent）被定义为一个自主且自包含的执行单元，旨在实现特定的目标。这些代理如同智能化的“任务执行者”，具备多方面的能力，能够：

1、执行任务：独立完成预定义的目标，如回答问题或生成报告，展现出高效的自动化能力。

2、与用户交互：通过自然语言对话或界面操作，与人类用户无缝沟通，模拟真实对话体验。

3、利用外部工具：调用 API、数据库或第三方服务，扩展功能边界，解决复杂问题。

4、与其他代理协作：通过多代理编排，共同完成复杂的业务流程，如法律案件分析或多语言翻译任务。

这些代理的灵活性与协作性，使 ADK 成为构建智能工作流的核心组件，特别是在需要高度自动化和协同的场景中表现卓越。想象它们像一个“高效团队”，每个成员各司其职，又能紧密合作，共同完成从简单到复杂的“智能使命”！

因此，从某种意义上而言，无论是对于初次涉足 AI 开发的程序员，还是希望优化现有系统的资深工程师，ADK 都将为我们开启一扇通向未来智能技术的大门！

—02 —

Google ADK 都具有哪些核心特性？

Agent Development Kit（ADK）以其强大的功能和灵活性，成为 Google Cloud NEXT 2025 备受瞩目的亮点，赋能开发者构建智能化 AI 代理系统。以下是 ADK 的核心特性，结合其技术优势和应用场景，为大家呈现一个全面而专业的概述，适合初学者、技术开发人员以及企业架构师深入了解，具体可参考：

1、模块化架构

通常，ADK 采用模块化设计理念，允许开发者通过整合多个专业化的小型组件，轻松构建复杂的多代理系统。这一架构不仅简化了开发流程，还提供了高度的灵活性，使系统能够根据具体需求动态扩展。例如，我们可以从单一任务代理开始，逐步扩展到多层次协作网络，宛如“乐高积木”般拼凑出强大的智能生态。

2、代码优先开发效能

ADK 以代码为驱动，开发者可以使用 Python 语言精确定义代理行为，赋予其完全的程序化控制权。这种方法消除了传统配置的繁琐性，让大家能够通过脚本灵活调整逻辑、优化性能，并快速迭代，堪称“程序员的创意画布”。

3、丰富的工具生态链

ADK 内置了丰富的预建工具集，涵盖数据处理、API 调用等功能，同时支持开发者创建定制化能力。无论是调用外部服务，还是开发专属插件，这一生态都为代理功能扩展提供了坚实支持，像是“工具箱中的万能钥匙”。

4、灵活的部署选项

ADK 提供了多样化的部署选择，我们可以选择在本地环境进行开发调试，利用个人设备快速原型设计；或将其部署至 Google Cloud 的生产环境中，享受企业级的高可用性和扩展性。这种灵活性让开发者能够“从自家厨房试菜，到五星餐厅上桌”，随心所欲。

5、多模型支持

此外，ADK 也支持多种大型语言模型的集成，包括 Google 的 Gemini 系列、OpenAI 的 GPT 系列，以及其他兼容的 LLM（如 Anthropic Claude）。这一特性使得开发者能够根据任务需求选择最优模型，像是“调酒大师”根据口味挑选“最佳酒款”。

—03 —

Google ADK 架构设计简要解析

要构建高效、智能的代理系统，深入理解 Agent Development Kit（ADK）的架构设计遍显得至关重要。

ADK 作为一个功能强大的开放源代码框架，为开发者提供了灵活的基础，其核心组件，包括但不限于代理架构、模型集成、工具生态以及运行环境等。

在 ADK 中，代理（Agent）是处理输入并生成输出的核心实体，堪称智能系统的“灵魂”。其基本架构由以下几个关键组件构成，共同编织出代理的生命循环：

1、代理核心（Agent Core）：作为指挥中枢，负责协调代理的整个生命周期，包括任务分配、状态管理和流程控制，类似于“乐队的指挥”。

2、输入/输出处理器（Input/Output Handlers）：管理与用户或其他系统的通信渠道，确保信息的高效传递，像是“沟通桥梁”。

3、记忆模块（Memory）：存储对话历史和上下文信息，支撑多轮交互的连贯性，宛如“智能大脑”的记忆库。

4、工具集（Tools）：提供功能或集成能力，允许代理执行具体操作，如调用外部服务，类似于“多功能工具箱”。

5、模型（Models）：由大型语言模型（LLMs）驱动，赋能代理的推理和生成能力，像是“语言引擎”。

此外，ADK 还支持层次化代理组成，允许“代理之代理”（Agent of Agents）模式，其中协调代理可以将任务分配给专业化子代理，形成复杂的协作网络，宛如“团队协作”完成大型项目！

模型集成：

ADK 提供对多种语言模型的集成支持，赋予开发者灵活选择的能力，具体模型，可涉及如下：

Gemini：Google 推荐的模型，与 ADK 深度整合，适合企业级应用。
OpenAI：支持 GPT-3.5 和 GPT-4 系列，涵盖广泛任务。
开源模型：兼容多种开源 LLM（如 LLaMA 4），满足定制化需求。

以下是在 ADK 中配置模型的参考示例代码，具体：

from adk.models import GeminiModel

# 配置 Gemini 模型
model = GeminiModel(
    api_key="your_api_key_here",  # 替换为自己的 API 密钥
    model_name="gemini-1.5-pro",  # 指定模型名称
    temperature=0.7,              # 控制创造性，0.7 为平衡点
    max_tokens=1024               # 限制最大输出 token 数
)

工具生态：

工具是代理执行任务的“利器”，ADK 提供丰富的内置工具，并支持自定义开发，根据 ADK 工具文档，内置工具包括：

WebSearchTool：搜索互联网信息，实时获取最新数据。
CalculatorTool：执行数学计算，处理数值任务。
DatabaseTool：查询和操作数据库，支持数据管理。
FileTool：读写文件，处理本地数据。
APITool：向外部服务发送 HTTP 请求，扩展功能。

以下是创建自定义工具的示例：

from adk.tools import Tool, ToolParameter

class WeatherTool(Tool):
    name = "WeatherTool"  # 工具名称
    description = "获取指定地点的当前天气信息"  # 工具描述

    parameters = [
        ToolParameter(
            name="location",                  # 参数名称
            description="城市和国家/州",       # 参数描述
            type="string",                    # 参数类型
            required=True                     # 是否必填
        )
    ]

    async def execute(self, parameters):
        location = parameters.get("location")  # 获取位置参数

        # 实际实现中应调用天气 API，此处为演示返回模拟数据
        weather_data = {
            "location": location,
            "temperature": "72°F",
            "condition": "Partly Cloudy",
            "humidity": "45%",
            "wind": "8 mph NW"
        }
        return weather_data

运行环境

ADK 的运行环境决定了代理的运行方式和扩展能力，具体环境可参考如下所示：

本地环境（Local Environment）：适合开发和测试，使用个人设备快速原型设计，类似于“自家厨房”的试菜阶段。
Vertex AI 环境：基于 Google Cloud 部署，支持企业级生产需求，享受高可用性和扩展性，宛如“五星餐厅”的正式上菜。
自定义环境（Custom Environments）：针对特殊基础设施需求，提供个性化配置，像是“定制厨房”满足独特菜谱。
每个环境均管理代理的生命周期、资源分配和扩展策略，灵活适配不同场景。
专业亮点：Vertex AI 集成 Google Kubernetes Engine (GKE)，支持 99.9% 可用性，自定义环境支持 Docker 容器化。
可读性提示：像“多场景舞台”，ADK 让你从“家用厨房”练手，到“云端大厨”上菜，再到“定制厨房”创新！

—04 —

Google ADK 工具 🔧类型解析

作为一个功能强大的开放源代码框架，Agent Development Kit（ADK）为开发者提供了多样化的工具类型支持，赋予代理系统高度的灵活性和可定制性。这些工具类型不仅涵盖了自定义开发的需求，还集成了内置功能和第三方生态的丰富资源，助力开发者构建智能、模块化的 AI 解决方案。