掌握谷歌ADK：构建企业级AI代理的终极指南

引言

在人工智能迅速发展的今天，AI代理（Agent）正成为企业实现自动化和智能化的重要工具。想象一下，只需几行代码，就能让一个AI代理自动处理库存问题、分析数据，甚至与团队协作完成任务。谷歌的Agent Development Kit (ADK) 正是这样一个工具，它帮助开发者从简单的指令设计，升级到可以投入生产的企业级工作流。本文将带你深入了解ADK的核心功能、使用方法和部署技巧，帮助你在企业环境中快速上手并发挥它的潜力。无论你是数据工程师还是技术管理者，这篇指南都将为你提供实用的知识。

1. 为什么需要AI代理？为什么是现在？

过去，聊天机器人让我们看到了一种可能性，但也暴露了一个问题：会说话并不等于会做事。而AI代理则不同，它不仅能理解指令，还能自主规划、决策并执行任务，甚至能跨越工具、数据和其他代理协作。谷歌通过其研究成果（如DeepMind的SIMA和Gemini系列）提供了强大的推理能力，而ADK和其托管运行时Vertex AI Agent Engine则为开发者带来了一个标准化的开发模式。

对于企业来说，AI代理的意义在于解决实际问题。想想那些依赖复杂脚本、分散API和疲惫运维团队的场景：库存系统出错、安全威胁未被及时发现、客户服务效率低下。ADK让这些问题有了新的解决办法。它可以构建一个库存代理，在数据管道出问题前自动修复；或者一个安全代理，只对新威胁发出警报。这些不再是空想，而是通过ADK实现的真实自动化路径。

2. ADK是什么？快速入门

简单来说，ADK就像是AI代理的Django——一个功能齐全的Python框架。它负责处理事件管理、状态存储、工具调用和部署细节，让开发者专注于核心逻辑。ADK的核心由以下四个部分组成：

  • Agents（代理）：执行任务的主体，可以是基于大模型的代理，也可以是工作流代理。
  • Events & Runner（事件与运行器）：管理用户输入、工具调用和状态变化，确保流程顺畅。
  • State, Memory & Artifacts（状态、内存与工件）：保存对话上下文、长期记忆和大型文件。
  • Tools（工具）：让代理具备实际操作能力，比如调用API或执行代码。

理解这些部分，就像掌握了一套工具箱，能让你快速构建出功能强大的AI代理。

3. ADK的内部机制详解

3.1 Agents：核心角色

ADK中的代理分为几种类型：

  • LlmAgent：基于大型语言模型（如Gemini或GPT-4o），负责理解用户意图、调用工具或与其他代理协作。
  • Workflow Agents：包括顺序代理（SequentialAgent）、并行代理（ParallelAgent）和循环代理（LoopAgent），适合处理复杂任务流。

比如，一个顺序代理可以按步骤完成数据提取、转换和加载（ETL），而并行代理能同时处理多个独立任务。

3.2 Events & Runner：流程协调者

在ADK中，每一个用户输入、工具调用或错误都被看作一个事件。Runner就像导演，负责协调这些事件，保持上下文连贯，并实时输出结果。开发者可以通过本地开发界面实时查看这些过程。

3.3 State, Memory & Artifacts：数据管理

  • State：当前对话的临时存储，比如用户提到的“航班日期”。
  • Memory：跨会话的持久化存储，比如用户的偏好设置。
  • Artifacts：处理大文件（如PDF或图片），存储在云端但在代码中像普通对象一样使用。

这些机制让代理既能记住短期信息，也能处理长期任务。

3.4 Tools：代理的“手脚”

工具赋予代理与现实世界交互的能力。它们可以是简单的Python函数，也可以是谷歌搜索操作或API调用。设计工具时，需要注意：

  • 名称清晰，比如get_weather。
  • 参数使用JSON格式，便于序列化。
  • 返回值是字典，包含状态和其他信息。

4. 动手实践：从安装到第一个代理

4.1 设置开发环境

开始之前，你需要准备一个开发环境。以下是具体步骤：

# 创建并激活虚拟环境
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows用户运行：.venv\Scripts\activate

# 安装ADK
pip install google-adk

# 可选：认证gcloud，用于连接Vertex AI
gcloud auth login && gcloud auth application-default login

这些命令适用于Python 3.10及以上版本，安装后即可本地运行代码。

4.2 创建一个简单的LlmAgent

在文件夹hello_agent中创建文件agent.py，内容如下：

from google.adk.sessions import InMemorySessionService
from google.adk.artifacts import InMemoryArtifactService
from google.adk.runners import Runner
from google.adk.agents import Agent
from google.genai import types

# 配置服务
session_service = InMemorySessionService()
artifact_service = InMemoryArtifactService()

# 定义代理
basic_agent = Agent(
    model="gemini-2.0-flash-001",
    name="agent_basic",
    description="Responds to inquiries about its creation.",
    instruction="If they ask, tell them you were created with the Google Agent Framework.",
    generate_content_config=types.GenerateContentConfig(temperature=0.2),
)

# 运行代理
session = session_service.create_session(app_name="my_app", user_id="user")
runner = Runner(
    app_name="my_app",
    agent=basic_agent,
    artifact_service=artifact_service,
    session_service=session_service
)
events = runner.run(user_id='user', session_id=session.id, new_message="Hi, how were you built?")

运行后，代理会回复：“我是由Google Agent Framework创建的。” 通过调整new_message，你可以测试不同的问题。这个代理虽然简单，但展示了ADK的基本工作方式。

5. 工具开发：让代理更强大

工具是代理的关键能力来源。以下是一个天气查询工具的例子：

def get_weather(city: str) -> dict:
    # 模拟API调用
    return {"status": "success", "temperature": "25°C", "condition": "Sunny"}

设计工具时，遵循以下原则：

  • 名称简洁直观。
  • 参数类型明确，支持JSON序列化。
  • 返回值结构清晰，方便代理理解。

将这个工具加入代理后，用户可以询问“Chicago的天气如何”，代理会调用get_weather并返回结果。

6. 多代理协作：团队的力量

ADK支持多个代理协同工作，常见模式包括：

  • SequentialAgent：按顺序执行任务，比如先提取数据再分析。
  • ParallelAgent：同时处理多个任务，提升效率。
  • LoopAgent：重复执行直到满足条件，比如生成-检查-优化循环。

举个例子，一个天气查询任务可以这样实现：

  • 用户提问，LlmAgent理解意图并调用WeatherAgent。
  • WeatherAgent使用工具获取数据并返回结果。

这种分工协作让复杂任务变得更高效。

7. 部署到企业环境：从本地到云端

7.1 容器化你的代理

创建一个Dockerfile：

FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt ./
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
EXPOSE 8080
CMD ["python", "-m", "adk.runtime"]

requirements.txt内容：

google-adk[tracing,web]
google-cloud-aiplatform

7.2 构建并推送镜像

运行以下命令：

# 设置变量
PROJECT=$(gcloud config get-value project)
REGION=us-central1
REPO=adk-agents
IMAGE=retail-bot:v1

# 创建仓库
gcloud artifacts repositories create $REPO --repository-format=docker --location=$REGION

# 构建并推送
docker build -t $REGION-docker.pkg.dev/$PROJECT/$REPO/$IMAGE .
docker push $REGION-docker.pkg.dev/$PROJECT/$REPO/$IMAGE

7.3 部署到Vertex AI Agent Engine

使用命令行部署：

gcloud agent-engines create retail-bot \
  --image="$REGION-docker.pkg.dev/$PROJECT/$REPO/$IMAGE" \
  --runtime-port=8080 \
  --max-instance-count=5

7.4 配置权限和密钥

为服务账号授予权限，并使用Secret Manager存储API密钥，确保安全性。

8. 真实案例：ADK的应用场景

  • Renault Group：通过ADK优化电动车充电站布局，结合地理数据和成本分析，大幅提升效率。
  • Revionics：利用多代理系统实现实时定价，缩短决策周期。
  • Nippon Television：自动化视频元数据生成，加快内容处理速度。

这些案例表明，ADK在不同领域都能带来显著价值。

9. ADK与其他工具的对比

特性 Google ADK LangChain Microsoft AutoGen CrewAI
设计理念 工程化，多代理协作 模块化，单代理为主 对话式团队协作 角色与任务驱动
编排能力 内置多种工作流 需额外配置 对话驱动 任务流程
工具支持 丰富，支持OpenAPI 插件众多 预定义工具 Python函数为主
部署方式 Vertex AI托管 灵活，自行管理 Azure或本地 Docker或本地

ADK适合需要严格控制和企业级部署的场景，而其他工具可能更适合快速原型开发。

10. 未来发展：ADK的潜力

  • ADK v1.0.0：2025年5月发布，标志着其生产就绪。
  • Java ADK：支持JVM开发者。
  • A2A协议：推动代理间通信，未来将实现跨平台协作。

ADK正在不断进化，为更复杂的任务和行业应用铺平道路。

11. 实践清单

  • [ ] 从ADK quickstart开始，添加一个工具。
  • [ ] 配置gcloud，启用Vertex AI API。
  • [ ] 设计状态和内存管理。
  • [ ] 容器化并部署。
  • [ ] 设置监控。

这些步骤能帮你快速上手。

12. 结语

ADK不仅是一个开发工具，更是一种构建智能AI系统的方式。它让开发者可以用简单的代码创建出自主行动的代理团队，改变企业的工作模式。无论你是想解决库存问题还是优化决策流程，ADK都能助你一臂之力。动手试试吧，让AI代理为你分担工作！