探索谷歌Agent开发工具包（ADK）：从技术架构到应用生态的全面解析（含code）

在人工智能领域，自主代理（autonomous agents）的发展正从实验室研究迈向实际应用。这些能够代表用户进行推理、规划和采取行动的软件实体，正在成为构建智能系统的核心，无论是通过任务自动化、信息检索还是多步骤问题解决。为了满足这一不断增长的需求，谷歌推出了Agent Development Kit（ADK），这是一个开源框架，旨在简化基于大型语言模型（LLMs）的代理构建、编排和评估流程。本文将深入探讨ADK的架构、支持的代理类型、工具定义与使用方法，以及在实际场景中评估代理的方式，带您全面了解这一前沿的AI开发工具。

ADK概述：智能代理开发的全栈解决方案

ADK的诞生标志着AI代理开发从碎片化工具向系统化框架的重要转变。与许多仅提供基本函数调用指导的框架不同，ADK采用了更全面的方法，为代理行为、决策循环和工具使用提供了抽象，同时鼓励负责任的开发实践。这使得它不仅吸引了探索多代理系统的研究人员，也成为希望构建生产级AI工作流的工程师的理想选择。

ADK的核心设计理念是将大型语言模型与实际工具调用能力相结合，形成"思考-行动"的闭环。其架构主要包含三个层次：

• 代理层

  ：定义不同类型的智能代理，负责决策和流程控制

• 工具层

  ：封装具体功能实现，作为代理与外部世界交互的接口

• 运行层

  ：管理代理执行流程、会话状态和事件流

这种分层设计使得ADK既保持了灵活性，又提供了足够的结构，让开发者能够从简单的单代理场景逐步构建复杂的多代理系统。值得一提的是，ADK不仅支持谷歌自家的Gemini模型，还能与其他LLM集成，体现了其开放兼容的特性。

ADK中的代理类型：多样化的智能实体

在ADK中，代理是基本构建块，它是一个自包含单元，可以接收输入、做出决策（有时在LLM的帮助下）并调用工具代表用户或系统执行操作。ADK的独特之处在于支持多种类型的代理，每种代理都针对不同的工作流进行了优化。

1. LLMAgent：灵活动态的智能核心

LLMAgent是ADK中最灵活、最动态的代理类型。它使用大型语言模型（如Gemini）根据自然语言指令和中间结果来决定调用哪个工具以及如何调用。这种特性使其成为开放式任务、自然语言用户输入和结构不明确的复杂工作流的理想选择。

LLMAgent的工作原理基于"草稿本"（scratchpad）机制——LLM会接收包含先前动作和响应的上下文，从而实现迭代推理。例如，当用户询问"柏林的天气如何"时，LLMAgent会分析查询，确定需要调用天气工具，然后根据工具返回的结果（如"柏林天气晴朗"）生成自然语言响应。

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