flytoprx的博客

探索当前最炙手可热的七大 AI 智能体开发框架：谷歌的 Agent Development Kit (ADK)、LangChain (及其重要扩展 LangGraph)、CrewAI、AutoGen、Lyzr AI、LlamaIndex 和 Haystack。我们将细致剖析它们的核心理念、架构设计、独特优势以及最佳适用场景，助你在构建智能未来的道路上，做出最明智的技术选型。

Google ADK通过其精心设计的会话管理、状态系统和记忆服务，为我们提供了实现这一目标的强大工具。而本文提供的完整实现，则展示了如何将这些概念转化为可在生产环境中运行的实际系统。

解析工作流代理的核心执行模式：顺序执行、循环执行与并行执行。掌握了这三种模式，你将能够驾驭任何复杂的 AI 任务，让你的智能体系统真正“活”起来。

探讨多代理系统的设计原则，涵盖协作架构、通信机制、任务分配、子任务委派与结果整合，并通过一个团队协作型项目管理代理的实例，展示如何使用 ADK 构建实际的多代理应用。

重点解析企业数据源连接、文档检索与 RAG (检索增强生成) 架构并通过一个构建企业知识库问答系统的实例，展示 ADK 在企业集成中的强大威力。

一个强大的 AI Agent，绝不能只是“自说自话”的语言模型，它必须能够与真实世界互动，获取最新信息，执行实际操作。ADK Agent 的“超能力注入”！我们将深入探讨如何将第三方 API 和MCP工具集成到你的 ADK Agent 中，让它不再是信息孤岛。

不依赖完整 Google Cloud 项目和 Vertex AI 的情况下，使用 Google ADK 和 AI Studio API 密钥快速搭建一个 AI 天气服务智能体团队。这个过程让你熟悉了定义代理、设置指令以及（尝试）集成基础工具的核心步骤。

将深入挖掘如何通过精巧的工具开发，为您的 AI 代理插上强大的“翅膀”，赋予它们超越核心语言模型限制的“手臂”与“感官”。这凸显了文档字符串在人机（LLM）协作中的桥梁作用，其质量直接影响代理的智能水平和任务完成的准确性。代理的指令 (instruction) 中可以明确引导 LLM 何时以及如何使用这些工具，甚至可以指定工具调用的顺序或如何处理工具返回的不同结果。这种模式使得开发者能够构建模块化的、可无限扩展的 AI 应用，其中不同的代理各司其职，负责不同的子任务，并通过协作达成更宏伟的目标。

本文深入探讨了构建智能AI代理的核心——认知架构，并详细解析了Google ADK如何支持高级推理、规划和决策。文章首先强调了仅依赖大语言模型（LLM）的直觉式响应不足以应对复杂任务，提出了需要高级认知架构来分解任务、动态规划、有效利用信息和评估选择。接着，文章介绍了链式思考（CoT）、ReAct框架和思想之树（ToT）等关键认知框架，并展示了ADK如何通过其模块化设计和工程化实现，为这些框架提供支持。文章还通过伪代码示例演示了ReAct框架在ADK中的实现流程，并探讨了状态管理、记忆集成、反思与自我修正、

一步步带你构建第一个可运行的 ADK 智能代理 为目标，手把手完成从环境配置、项目搭建，到功能实现、交互测试的全过程。

深入ADK的内部，探索其核心架构设计、关键组件以及它们是如何协同工作，赋予AI代理强大行动能力。理解ADK的架构，不仅能帮助我们更好地利用它，更能启发我们对未来智能应用形态的思考。

在AI技术狂飙的今天，我们正在迈入一个全新阶段：👉 从“能对话的AI”到“能行动的AI代理”。如果说大语言模型（LLM）是AI世界的“思想家”，那么AI代理就是那个真正执行任务、解决问题的行动派。Google 在 AI 代理开发领域推出了。这是一个，用于。虽然针对 Gemini 模型和 Google 生态系统进行了优化，但 ADK，并且旨在。ADK 的设计目标是让代理开发更贴近传统的软件开发流程，从而让开发者更容易创建、部署和编排从简单任务到复杂工作流的各类代理架构。