Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能应用场景 - 构建高效、灵活的开源代码利器——Google ADK。
在人工智能领域风起云涌的 2025 年，Google 再次以创新之姿震撼业界，推出了备受瞩目的 Agent Development Kit（ADK）——一个开放源代码的利器，旨在重塑多智能体系统的开发格局！
从 Google 自身的 Agentspace 到 Customer Engagement Suite，这款工具不仅驱动了 Google 的内部 AI 革命，更通过开源的方式，将强大的开发能力交到了你我手中。你是否好奇 ADK 究竟能带来怎样的技术飞跃？它如何简化复杂任务的构建？又将如何改变 AI 开发的未来？
本文将带你深入探索 Google ADK 的奥秘，揭开它的核心功能与无限潜力，一起解锁这场 AI 技术的全新篇章！
一、什么是 Google ADK ？
纵观相较去年的焦点集中在生成式 AI（GenAI，如聊天机器人）以及 Vertex AI 平台，今年的主题异常明确——代理（Agents）、代理，还是代理！从 Agent Development Kit（ADK）、Agent to Agent（A2A）协议，到 AgentSpace 平台，再到 Google 旗舰级大型语言模型 Gemini 2.5 Pro 的预览版，这一连串的发布无疑为 AI 开发领域注入了一剂强心针。
Google 的 Agent Development Kit（ADK）是一款灵活且模块化的开发框架，专为设计、构建和部署人工智能代理而打造。这一框架不仅提供了强大的技术支持，还以其高度的适应性和扩展性，成为开发者实现智能系统创新的利器。
在实际的业务场景中，ADK 能够无缝集成流行的超大型语言模型（LLMs）以及开放源代码的生成式 AI 工具，特别注重与 Google 生态系统以及 Gemini 模型的紧密协作。通过这种设计，ADK 不仅增强了开发者在 Google Cloud、Google Workspace 等平台上的开发效率，还充分利用了 Gemini 系列模型在自然语言处理和多模态任务中的卓越性能，为构建智能、适应性强的 AI 代理提供了坚实基础。
那么，从技术层面来讲，ADK 中的代理究竟是什么？
在 ADK 框架中，代理（Agent） 被定义为一个自主且自包含的执行单元，旨在实现特定的目标。这些代理如同智能化的“任务执行者”，具备多方面的能力，能够：
- 执行任务：独立完成预定义的目标，如回答问题或生成报告，展现出高效的自动化能力。
- 与用户交互：通过自然语言对话或界面操作，与人类用户无缝沟通，模拟真实对话体验。
- 利用外部工具：调用 API、数据库或第三方服务，扩展功能边界，解决复杂问题。
- 与其他代理协作：通过多代理编排，共同完成复杂的业务流程，如法律案件分析或多语言翻译任务。
这些代理的灵活性与协作性，使 ADK 成为构建智能工作流的核心组件，特别是在需要高度自动化和协同的场景中表现卓越。想象它们像一个“高效团队”，每个成员各司其职，又能紧密合作，共同完成从简单到复杂的“智能使命”！
因此，从某种意义上而言，无论是对于初次涉足 AI 开发的程序员，还是希望优化现有系统的资深工程师，ADK 都将为我们开启一扇通向未来智能技术的大门！
二、Google ADK 都具有哪些核心特性 ？
Agent Development Kit（ADK）以其强大的功能和灵活性，成为 Google Cloud NEXT 2025 备受瞩目的亮点，赋能开发者构建智能化 AI 代理系统。以下是 ADK 的核心特性，结合其技术优势和应用场景，为大家呈现一个全面而专业的概述，适合初学者、技术开发人员以及企业架构师深入了解，具体可参考：
1. 模块化架构
通常，ADK 采用模块化设计理念，允许开发者通过整合多个专业化的小型组件，轻松构建复杂的多代理系统。这一架构不仅简化了开发流程，还提供了高度的灵活性，使系统能够根据具体需求动态扩展。例如，我们可以从单一任务代理开始，逐步扩展到多层次协作网络，宛如“乐高积木”般拼凑出强大的智能生态。
2. 代码优先开发效能
ADK 以代码为驱动，开发者可以使用 Python 语言精确定义代理行为，赋予其完全的程序化控制权。这种方法消除了传统配置的繁琐性，让大家能够通过脚本灵活调整逻辑、优化性能，并快速迭代，堪称“程序员的创意画布”。
3. 丰富的工具生态链
ADK 内置了丰富的预建工具集，涵盖数据处理、API 调用等功能，同时支持开发者创建定制化能力。无论是调用外部服务，还是开发专属插件，这一生态都为代理功能扩展提供了坚实支持，像是“工具箱中的万能钥匙”。
4. 灵活的部署选项
ADK 提供了多样化的部署选择，我们可以选择在本地环境进行开发调试，利用个人设备快速原型设计；或将其部署至 Google Cloud 的生产环境中，享受企业级的高可用性和扩展性。这种灵活性让开发者能够“从自家厨房试菜，到五星餐厅上桌”，随心所欲。
5. 多模型支持
此外，ADK 也支持多种大型语言模型的集成，包括 Google 的 Gemini 系列、OpenAI 的 GPT 系列，以及其他兼容的 LLM（如 Anthropic Claude）。这一特性使得开发者能够根据任务需求选择最优模型，像是“调酒大师”根据口味挑选“最佳酒款”。
三、Google ADK 架构设计简要解析
要构建高效、智能的代理系统，深入理解 Agent Development Kit（ADK）的架构设计遍显得至关重要。
ADK 作为一个功能强大的开放源代码框架，为开发者提供了灵活的基础，其核心组件，包括但不限于代理架构、模型集成、工具生态以及运行环境等。
在 ADK 中，代理（Agent） 是处理输入并生成输出的核心实体，堪称智能系统的“灵魂”。其基本架构由以下几个关键组件构成，共同编织出代理的生命循环：
- 代理核心（Agent Core）：作为指挥中枢，负责协调代理的整个生命周期，包括任务分配、状态管理和流程控制，类似于“乐队的指挥”。
- 输入/输出处理器（Input/Output Handlers）：管理与用户或其他系统的通信渠道，确保信息的高效传递，像是“沟通桥梁”。
- 记忆模块（Memory）：存储对话历史和上下文信息，支撑多轮交互的连贯性，宛如“智能大脑”的记忆库。
- 工具集（Tools）：提供功能或集成能力，允许代理执行具体操作，如调用外部服务，类似于“多功能工具箱”。
- 模型（Models）：由大型语言模型（LLMs）驱动，赋能代理的推理和生成能力，像是“语言引擎”。
此外，ADK 还支持层次化代理组成，允许“代理之代理”（Agent of Agents）模式，其中协调代理可以将任务分配给专业化子代理，形成复杂的协作网络，宛如“团队协作”完成大型项目！
1. 模型集成：
ADK 提供对多种语言模型的集成支持，赋予开发者灵活选择的能力，具体模型，可涉及如下：
- Gemini：Google 推荐的模型，与 ADK 深度整合，适合企业级应用。
- OpenAI：支持 GPT-3.5 和 GPT-4 系列，涵盖广泛任务。
- 开源模型：兼容多种开源 LLM（如 LLaMA 4），满足定制化需求。
以下是在 ADK 中配置模型的参考示例代码，具体：
复制from adk.models import GeminiModel
# 配置 Gemini 模型
model = GeminiModel(
api_key="your_api_key_here", # 替换为自己的 API 密钥
model_name="gemini-1.5-pro", # 指定模型名称
temperature=0.7, # 控制创造性，0.7 为平衡点
max_tokens=1024 # 限制最大输出 token 数
)22. 工具生态
工具是代理执行任务的“利器”，ADK 提供丰富的内置工具，并支持自定义开发，根据 ADK 工具文档，内置工具包括：
- WebSearchTool：搜索互联网信息，实时获取最新数据。
- CalculatorTool：执行数学计算，处理数值任务。
- DatabaseTool：查询和操作数据库，支持数据管理。
- FileTool：读写文件，处理本地数据。
- APITool：向外部服务发送 HTTP 请求，扩展功能。
以下是创建自定义工具的示例：
复制from adk.tools import Tool, ToolParameter
class WeatherTool(Tool):
name = "WeatherTool" # 工具名称
description = "获取指定地点的当前天气信息" # 工具描述
parameters = [
ToolParameter(
name="location", # 参数名称
descriptinotallow="城市和国家/州", # 参数描述
type="string", # 参数类型
required=True # 是否必填
)
]
async def execute(self, parameters):
location = parameters.get("location") # 获取位置参数
# 实际实现中应调用天气 API，此处为演示返回模拟数据
weather_data = {
"location": location,
"temperature": "72°F",
"condition": "Partly Cloudy",
"humidity": "45%",
"wind": "8 mph NW"
}
return weather_data3. 运行环境
ADK 的运行环境决定了代理的运行方式和扩展能力，具体环境可参考如下所示：
- 本地环境（Local Environment）：适合开发和测试，使用个人设备快速原型设计，类似于“自家厨房”的试菜阶段。
- Vertex AI 环境：基于 Google Cloud 部署，支持企业级生产需求，享受高可用性和扩展性，宛如“五星餐厅”的正式上菜。
- 自定义环境（Custom Environments）：针对特殊基础设施需求，提供个性化配置，像是“定制厨房”满足独特菜谱。
- 每个环境均管理代理的生命周期、资源分配和扩展策略，灵活适配不同场景。
- 专业亮点：Vertex AI 集成 Google Kubernetes Engine (GKE)，支持 99.9% 可用性，自定义环境支持 Docker 容器化。
- 可读性提示：像“多场景舞台”，ADK 让你从“家用厨房”练手，到“云端大厨”上菜，再到“定制厨房”创新！
四、Google ADK 工具 🔧类型解析
作为一个功能强大的开放源代码框架，Agent Development Kit（ADK）为开发者提供了多样化的工具类型支持，赋予代理系统高度的灵活性和可定制性。这些工具类型不仅涵盖了自定义开发的需求，还集成了内置功能和第三方生态的丰富资源，助力开发者构建智能、模块化的 AI 解决方案。
1. 自定义工具类型
通常而言，ADK 支持多种自定义工具类型，满足特定应用场景的独特逻辑和业务流程需求，具体涉及：
(1) 函数工具（Function Tools）
这类工具是为特定应用量身定制的解决方案，开发者可以根据业务需求设计专属功能，优化工作流效率。它们如同“专属裁缝”，根据我们的需求“量体裁衣”，打造独一无二的智能模块。
(2) 函数/方法（Functions/Methods）
ADK 允许注册标准的同步 Python 函数（def）或类方法作为工具，提供完全的程序化控制。无论是简单的计算逻辑，还是复杂的业务处理，这些工具就像“万能工匠”的基础工具箱，随时待命。
(3) 代理作为工具（Agents-as-Tools）
开发者可以将专业化代理作为可调用的工具，嵌入到父代理中，实现模块化行为。这种设计类似于“团队协作”，让每个“专家代理”分担任务，共同完成复杂的智能工作流。
(4) 长时间运行函数工具（Long-Running Function Tools）
此类工具专为异步或耗时较长的操作设计，支持后台执行任务，如数据处理或 API 调用，宛如“耐力运动员”，在长时间任务中保持稳定表现。
2. 内置工具：框架提供的即用型利器
ADK 内置了一系列预定义工具，覆盖常见的任务需求，为开发者提供了开箱即用的解决方案，具体：
- WebSearchTool：实时搜索互联网信息，获取最新数据支持。
- CodeExecutionTool：执行代码片段，辅助开发与调试。
- RAGTool：基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）技术，增强知识库查询。
这些工具就像“现成的魔法道具”，让开发者无需从零开始，即可快速构建功能强大的代理系统。
3. 第三方工具：无缝整合的生态扩展
ADK 支持轻松集成来自热门生态系统的第三方工具，进一步丰富其功能。开发者可以无缝接入 LangChain 或 CrewAI 等知名框架中的工具，充分利用这些生态的成熟功能和社区资源。
例如，LangChain 的记忆模块或 CrewAI 的任务分配工具，可以直接嵌入 ADK，增强代理的协作能力。
今天的解析就到这里，欲了解更多关于 Google 的 Agent Development Kit（ADK） 相关技术的深入剖析，最佳实践以及相关技术前沿，敬请关注我们的微信公众号：架构驿站，获取更多独家技术洞察！
