谷歌在Google Cloud Next 25大會(huì)上，開(kāi)源了首個(gè)Agent開(kāi)發(fā)套件—ADK。這也是OpenAI之后第二家大廠發(fā)布的標(biāo)準(zhǔn)化智能體SDK。

ADK能幫助開(kāi)發(fā)人員極大簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)超復(fù)雜流程的智能體，從大模型選擇、自動(dòng)化流程編排、測(cè)試到應(yīng)用部署可一站式完成，并且支持雙向音頻、視頻、MCP和最新的A2A協(xié)議。

例如，通過(guò)ADK開(kāi)發(fā)一個(gè)跨平臺(tái)的語(yǔ)音客服智能體，大概只需要100多行甚至更少的代碼就能全部完成。再也不用像以前那樣，切換不同平臺(tái)API，模型選擇或交互邏輯編寫復(fù)雜代碼，極大提升了開(kāi)發(fā)效率。

開(kāi)源地址：https://github.com/google/adk-python

ADK簡(jiǎn)單介紹

ADK架構(gòu)以Python為主，在參數(shù)定義、模型集成、工具整合和指令驅(qū)動(dòng)方面非常好用。

例如，下面這個(gè)案例只用了6行代碼，就完成了一個(gè)簡(jiǎn)單的問(wèn)答智能體開(kāi)發(fā)。咱們只設(shè)置了使用的模型、智能體名稱、功能描述、指令驅(qū)動(dòng)和工具實(shí)例。其他的管理狀態(tài)、協(xié)調(diào)工具調(diào)用以及和底層大模型的交互全部由ADK完成。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，用ADK開(kāi)發(fā)就有點(diǎn)像拼樂(lè)高積木一樣，喜歡哪塊就拼哪個(gè)完全釋放你的天馬行空想法，再也不用為工具和底層技術(shù)發(fā)愁了。

雖然ADK是谷歌開(kāi)源的，但在大模型兼容方面還是非常靈活的，除了谷歌的Gemini系列模型之外，還支持Anthropic、Meta、Mistral AI、AI21 Labs、CAMB.AI、Qodo等200多個(gè)第三方開(kāi)閉源模型。

ADK的亮點(diǎn)之一便是輕松開(kāi)發(fā)復(fù)雜智能體，支持多層級(jí)結(jié)構(gòu)組合的智能體實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的協(xié)調(diào)和委派。開(kāi)發(fā)者可以構(gòu)建一個(gè)主智能體來(lái)處理主要任務(wù)，并將特定子任務(wù)委派給其他專業(yè)智能體。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是讓主智能體指揮其他智能體來(lái)執(zhí)行具體的任務(wù)。例如，你是一家電商公司需要開(kāi)發(fā)客服智能體。希望能自動(dòng)處理訂單查詢、商品推薦、售后服務(wù)等多種服務(wù)。

傳統(tǒng)的方法會(huì)非常繁瑣，你需要為不同的業(yè)務(wù)編寫不同的邏輯代碼并，且優(yōu)化、重構(gòu)也很麻煩。通過(guò)ADK你可以直接定義4個(gè)智能體，主體負(fù)責(zé)接收用戶問(wèn)題，并根據(jù)問(wèn)題類型委派給相應(yīng)的子智能體；訂單查詢智能體，專門處理與訂單相關(guān)的問(wèn)題，如訂單狀態(tài)、物流信息等。

商品推薦智能體，根據(jù)用戶的歷史購(gòu)買記錄和瀏覽行為，推薦相關(guān)商品；售后服務(wù)智能體，處理退換貨、退款等售后服務(wù)問(wèn)題。

上面這些只是為大家簡(jiǎn)單講解，其實(shí)實(shí)際用ADK開(kāi)發(fā)更簡(jiǎn)單高效，因?yàn)樗€集成了搜索、地圖、代碼執(zhí)行、服務(wù)等很多實(shí)用工具，也支持LangChain、CrewAI、MCP等第三方服務(wù)。

更詳細(xì)的示例開(kāi)源地址：https://github.com/google/adk-samples

谷歌ADK詳細(xì)文檔：https://google.github.io/adk-docs/get-started/tutorial/#step-1-your-first-agent-basic-weather-lookup

Agent Engine

為了幫助開(kāi)發(fā)者更快地將智能體部署到實(shí)際應(yīng)用中，谷歌還發(fā)布了Agent Engine。

Agent Engine可以處理智能體上下文、基礎(chǔ)設(shè)施管理、擴(kuò)展復(fù)雜性、安全性、評(píng)估、測(cè)試和監(jiān)控等一系列任務(wù)，并且與ADK結(jié)合使用時(shí)，支持使用任何框架構(gòu)建的智能體的部署，無(wú)論使用的是ADK、LangGraph、Crew.ai還是其他Agent框架。

Agent Engine還支持短期記憶和長(zhǎng)期記憶，而不是每次從空白開(kāi)始。可以更好的管理會(huì)話，智能體能夠回憶起過(guò)去的對(duì)話和偏好，從而提供更加個(gè)性化和連貫的用戶體驗(yàn)。

此外，Agent Engine還提供了使用Vertex AI的全面評(píng)估工具來(lái)衡量和改進(jìn)智能體質(zhì)量。通過(guò)Vertex AI的Example Store或根據(jù)實(shí)際使用情況微調(diào)模型，可以優(yōu)化智能體性能，確保它們?cè)诂F(xiàn)實(shí)世界中的有效性和可靠性。

電商價(jià)格優(yōu)化公司Revionics通過(guò)ADK開(kāi)發(fā)了一個(gè)多智能體，旨在助力零售商依據(jù)自身業(yè)務(wù)邏輯制定價(jià)格策略，既保證價(jià)格具備競(jìng)爭(zhēng)力，又能維持利潤(rùn)空間，同時(shí)精確預(yù)測(cè)價(jià)格變動(dòng)帶來(lái)的影響。

ADK 簡(jiǎn)化了多智能體間的轉(zhuǎn)換與規(guī)劃流程，例如，能夠精準(zhǔn)判斷何時(shí)在專業(yè)智能體和工具之間進(jìn)行切換，從而將 Revionics 的定價(jià)AI與智能體相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)整個(gè)定價(jià)工作流程的自動(dòng)化。

雷諾集團(tuán)首席數(shù)據(jù)官和人工智能負(fù)責(zé)人 Laurent Giraud 表示，他們通過(guò)ADK 開(kāi)發(fā)了一款智能體，該智能體能夠確保在電動(dòng)汽車駕駛者最需要的地方安裝充電樁。

能協(xié)助數(shù)據(jù)分析師充分利用地理、分區(qū)和交通數(shù)據(jù)，為關(guān)鍵的電動(dòng)汽車基礎(chǔ)設(shè)施投資提供參考并確定優(yōu)先級(jí)，在最大程度方便駕駛者的同時(shí)，減輕團(tuán)隊(duì)的工作負(fù)擔(dān)。

目前，谷歌剛開(kāi)源ADK幾天在Github已經(jīng)超過(guò)5000顆星，非常受開(kāi)發(fā)者的歡迎。

本文素材來(lái)源谷歌，如有侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系刪除

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