【Google ADK 实战】02 agent.Agent:定义你的第一个智能体

大家好,我是Tony Bai。

欢迎来到我们的专栏 《Google ADK 实战:用 Go 构建可靠的 AI Agent》的第二讲。

上一讲,我们完成了一次重要的思维转变,理解了 Google ADK “代码优先”的哲学,并亲手跑通了官方的 Quickstart 示例。那次体验很神奇,不是吗?我们只是提了一个问题,ADK 就在背后完成了一系列复杂的 LLM 调用和工具执行。

但这“魔法”的背后,一定有一套严谨的工程抽象。那个我们与之交互的 weather_time_agent,在代码的世界里,它到底是什么?一个 struct?一个函数?还是别的什么?

这正是我们这一讲要解开的核心谜题。我们将一起深入 ADK 的心脏,去探寻一个 Agent 的本质定义。学完这一讲,你将能够:

  1. 剖析 agent.Agent 接口,理解它如何为所有智能体定义了统一的“行为蓝图”。

  2. 掌握 llmagent.Config,学会配置一个由大语言模型驱动的 Agent 的核心参数。

  3. 亲手构建并运行你的第一个 Agent——一个纯粹依赖 Prompt 的“Go 代码解释器”。

在 Go 的世界里,接口是构建可扩展、可测试系统的基石。在 ADK 的世界里,agent.Agent 接口,就是定义一个智能体灵魂的蓝图。

智能体的“蓝图”:agent.Agent 接口

在 Go ADK 中,万物皆可为 Agent,只要它实现了 agent.Agent 这个核心接口。让我们直接看它的源码定义 (agent/agent.go):

// agent/agent.go

type Agent interface {
    Name() string
    Description() string
    Run(InvocationContext) iter.Seq2[*session.Event, error]
    SubAgents() []Agent

    // internal() *agent // 内部方法,我们暂时忽略
}

这个接口的设计简洁而深刻,像极了 Go 标准库里的 io.Reader 或 http.Handler的设计思路。它只关心一个 Agent 必须具备的核心能力,而不关心其内部是如何实现的。

<think>我们之前讨论了在ADK框架中如何通过异步yield实现MCP工具的流式数据返回,以及Agent如何实时处理这些数据。现在用户的新问题是关于`parallel_agent`的用法以及如何与MCP工具配合实现异步数据更新。根据用户的问题和之前的上下文,我们需要重点解释:1.什么是`parallel_agent`?它在ADK中扮演什么角色?2.如何将MCP工具与`parallel_agent`结合使用?3.如何利用异步yield机制在`parallel_agent`中实现实时数据更新?###解决方案####1.ParallelAgent概述在ADK框架中,`ParallelAgent`是一种特殊类型的Agent,设计用于并行处理多个任务。它能够同时运行多个工具调用或处理多个用户请求,特别适合需要高吞吐量和实时数据处理的场景[^1]。```pythonfromgoogle.adk.agentsimportParallelAgent```####2.创建支持异步yield的MCP工具与之前类似,我们定义一个MCP工具,该工具使用异步生成器(yield)来返回流式数据。例如,模拟一个实时股票数据源:```pythonimportasynciofromadk.mcpimportToolclassStockDataTool(Tool):asyncdef__call__(self,symbol:str):"""实时股票数据流"""#模拟实时数据(实际中可能连接WebSocket)foriinrange(5):#生成数据块,格式为字符串data_chunk=f"{symbol}_price_{i}:{100+i*0.5}"yielddata_chunkawaitasyncio.sleep(0.5)#模拟延迟```####3.在ParallelAgent中集成工具并处理异步流`ParallelAgent`通过异步任务管理机制处理多个数据流。关键步骤:-注册工具-使用`asyncio.gather`并发处理多个工具调用-实时收集每个工具产生的数据块并分发```pythonfromgoogle.adk.agentsimportParallelAgentfromadk.artifactsimportTextArtifactclassStockMonitorAgent(ParallelAgent):tools=[StockDataTool()]#注册工具asyncdefrun(self,session):#用户请求多个股票symbols=["AAPL","GOOGL","MSFT"]#创建异步任务列表tasks=[]forsymbolinsymbols:#对每个股票启动一个异步任务调用工具task=self._process_stock(session,symbol)tasks.append(task)#并行执行所有任务awaitasyncio.gather(*tasks)asyncdef_process_stock(self,session,symbol):"""处理单个股票的数据流"""#调用工具并异步迭代数据流asyncfordata_chunkinself.tools.StockDataTool(symbol=symbol):#实时创建Artifact并发送artifact=TextArtifact(f"{symbol}:{data_chunk}")session.add_artifact(artifact)#推送到客户端#可选:记录日志或触发事件self.logger.info(f"更新{symbol}数据")```####4.客户端实时展示客户端通过WebSocket接收多个股票的并行数据流:```javascript//伪代码示例constsocket=newWebSocket("agent_session_url");socket.onmessage=(event)=>{constartifact=JSON.parse(event.data);console.log(`实时数据:${artifact.content}`);//更新UI:每个股票单独显示};```###关键技术点-**并行性**:`ParallelAgent`利用`asyncio.gather`实现真正的并发[^2]。-**异步数据流**:每个工具调用独立产生数据流,互不阻塞。-**动态Artifact分发**:每个数据块都通过会话实时推送到客户端。###应用场景1.多资产金融监控面板2.物联网多传感器数据采集3.并发用户对话系统###注意事项-资源管理:并行任务可能消耗大量资源,需监控。-错误处理:每个任务应有独立错误处理(示例中未展示,实际需添加try/except)。-流量控制:当数据流过多时,考虑使用背压机制。###相关问题1.如何在`ParallelAgent`中实现任务优先级调度?2.当某个工具调用失败时,如何保证其他任务不受影响?3.ADK框架提供了哪些工具来监控并行任务的性能?</think>### Google ADK ParallelAgent 使用指南与 MCP 工具异步数据更新 #### 1. ParallelAgent 核心概念 在 ADK 框架中,`ParallelAgent` 是一种特殊类型的代理,专为**并行处理多个异步任务**设计。与标准 Agent 不同,它能够同时管理多个工具调用,并通过协程机制高效处理异步数据流[^2]。其核心特性包括: - **并行任务调度**:使用 `asyncio.gather()` 管理并发操作 - **流式数据管道**:通过异步迭代器(`async for`)处理 MCP 工具的 `yield` 输出 - **实时状态同步**:内置会话级数据同步机制 #### 2. MCP 工具异步 yield 配置 定义支持流式响应的 MCP 工具: ```python from adk.mcp import Tool import asyncio class AsyncDataTool(Tool): async def __call__(self, params: dict): """实时数据流生成器 (每0.5秒更新)""" for i in range(1, 6): # 生成数据块 (实际应用替换为API/数据库调用) yield { "progress": f"{i*20}%", "data_chunk": f"结果片段_{i}", "timestamp": asyncio.get_event_loop().time() } await asyncio.sleep(0.5) # 模拟处理延迟 ``` #### 3. ParallelAgent 集成异步 MCP 工具 创建并行代理并处理流式数据: ```python from google.adk.agents import ParallelAgent from adk.artifacts import JsonArtifact class DataProcessingAgent(ParallelAgent): tools = [AsyncDataTool()] # 注册异步工具 async def run(self, session): # 启动多个并行数据流 task1 = self._process_stream("query_A") task2 = self._process_stream("query_B") # 并行执行任务 await asyncio.gather(task1, task2) async def _process_stream(self, query: str): """处理单个异步数据流""" async for chunk in self.tools.AsyncDataTool( params={"query": query} ): # 实时更新数据到会话 artifact = JsonArtifact(chunk) session.add_artifact(artifact) # 触发客户端更新事件 self.emit_event( event_type="data_update", payload={ "stream_id": query, "data": chunk, "agent": self.name } ) ``` #### 4. 实时数据更新机制 | 组件 | 功能 | 实时性保证 | |-------|-------|-------------| | `async for` | 异步迭代器 | 即时消费 yield 数据 | | `session.add_artifact()` | 数据注入 | 毫秒级推送至客户端 | | `emit_event()` | 事件通知 | 跨Agent实时同步 | | MCP 协议 | 通信层 | 双向数据管道 | #### 5. 客户端交互实现 前端通过 WebSocket 接收实时更新: ```javascript // 连接ADK会话 const socket = new WebSocket("wss://adk-gateway/session_id"); socket.onmessage = (event) => { const msg = JSON.parse(event.data); if(msg.type === "artifact") { // 更新UI数据块 updateDataTable(msg.content); } else if(msg.type === "event" && msg.event === "data_update") { // 实时进度条更新 updateProgressBar(msg.payload.stream_id, msg.payload.data.progress); } }; ``` #### 6. 性能优化技巧 1. **背压控制** 添加流量控制防止数据积压: ```python async for chunk in stream: if session.pending_artifacts > 10: # 控制队列深度 await asyncio.sleep(0.1) ``` 2. **错误隔离** 使用独立错误处理保证单流失败不影响整体: ```python async def _safe_stream(self, query): try: async for chunk in self.tools.AsyncDataTool(...): ... except Exception as e: self.log_error(f"Stream {query} failed: {e}") ``` 3. **动态优先级** 基于数据重要性调整更新频率: ```python update_interval = 0.1 if chunk["priority"] == "HIGH" else 0.5 ``` ### 典型应用场景 1. **实时监控系统**:并行处理 1000+ 物联网设备数据流 2. **金融交易引擎**:同时监控多个市场数据源 3. **AI 推理流水线**:并行处理多个 LLM 生成任务 --- ### 相关问题 1. 如何在 ParallelAgent 中实现不同数据流的优先级调度? 2. MCP 协议的流控制机制如何防止数据过载? 3. 异步工具执行过程中如何实现断点续传? 4. ParallelAgent 与标准 Agent 在资源消耗上有何差异?
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