随着 AI 技术的飞速发展，智能体（Agent）已成为连接大模型与现实世界的关键桥梁。今天，我们来聊聊 Google 推出的 Agent Development Kit（ADK）——一款专为开发者打造的开源智能体开发框架。

什么是 Google ADK？

Google ADK（Agent Development Kit）是谷歌于 2024 年推出的开源智能体开发框架。它采用代码优先的设计理念，提供了一套完整的工具和资源，支持从原型设计到生产部署的全流程开发。

虽然 ADK 针对 Gemini 和 Google 生态系统进行了优化，但它是模型无关、部署无关的，并且与其他框架（如 LangChain、CrewAI）兼容，让开发者能够灵活选择技术栈。

核心架构

ADK 的架构由五个关键组件构成：

1. 模型（Models）

模型是智能体的”大脑”，负责理解和生成自然语言。ADK 支持接入多种大语言模型，开发者可以根据需求选择最适合的模型。

2. 工具（Tools）

工具为智能体提供执行特定任务的能力，例如：

数据库查询
API 调用
代码执行
网络搜索
文件操作

ADK 提供了丰富的预构建工具，开发者也可以创建自定义工具。

3. 编排（Orchestration）

编排层协调智能体的各个组件，确保任务的顺利执行。ADK 提供了多种编排方式：

工作流智能体：如 Sequential（顺序执行）、Parallel（并行执行）、Loop（循环执行）
动态路由：基于 LLM 的自适应行为决策

4. 数据架构（Data Architecture）

数据架构管理智能体的记忆系统，包括：

短期记忆：会话上下文
长期记忆：持久化存储的知识和经验

5. 运行时（Runtime）

运行时提供智能体的部署和执行环境，支持多种部署方式：

本地运行
Docker 容器化
Cloud Run 部署
Vertex AI Agent Engine 托管

主要特性

🌐 多语言支持

ADK 目前支持多种编程语言：

Python
TypeScript
Go
Java

🔌 开放协议

ADK 引入了两大开放协议，促进智能体生态的互操作性：

MCP（Model Context Protocol）：模型上下文协议
A2A（Agent2Agent）：智能体互操作协议

这些协议打破了框架和平台的壁垒，让不同智能体之间能够无缝协作。

📊 内置评估

ADK 提供系统化的智能体性能评估功能：

对比预定义测试用例
评估最终响应质量
追踪逐步执行轨迹

🔒 AgentOps 理念

ADK 将 DevOps 和 MLOps 的思想应用于智能体开发，形成了 AgentOps 方法论：

系统化评估
实时监控
持续迭代
安全保障

快速开始

安装

根据你使用的编程语言，选择对应的安装方式：

Python

1	pip install google-adk

TypeScript

1	npm install @google/adk

Go

1	go get google.golang.org/adk

Java (Maven)

<dependency>
    <groupId>com.google.adk</groupId>
    <artifactId>google-adk</artifactId>
    <version>0.3.0</version>
</dependency>

Java (Gradle)

1
2
3

dependencies {
    implementation 'com.google.adk:google-adk:0.3.0'
}

创建第一个智能体

以下是一个简单的 Python 示例，展示如何创建一个基础智能体：

from google.adk import Agent, Tool

# 定义一个简单的工具
@Tool
def greet(name: str) -> str:
    """向用户问好"""
    return f"你好，{name}！很高兴认识你。"

@Tool
def calculate(expression: str) -> str:
    """计算数学表达式"""
    try:
        result = eval(expression)
        return f"计算结果：{result}"
    except Exception as e:
        return f"计算错误：{str(e)}"

# 创建智能体
agent = Agent(
    name="assistant",
    model="gemini-2.0-flash",
    tools=[greet, calculate],
    system_prompt="你是一个友好的助手，可以问候用户和进行简单计算。"
)

# 运行智能体
response = agent.run("你好，我是小明，请帮我计算 15 * 23")
print(response)

多智能体协作

ADK 支持创建多个智能体协同工作：

from google.adk import Agent, Sequential

# 研究智能体
research_agent = Agent(
    name="researcher",
    model="gemini-2.0-flash",
    system_prompt="你是一个专业的研究员，负责收集和分析信息。"
)

# 写作智能体
writer_agent = Agent(
    name="writer",
    model="gemini-2.0-flash",
    system_prompt="你是一个优秀的作家，负责将研究结果转化为精彩的文章。"
)

# 顺序执行工作流
workflow = Sequential(
    agents=[research_agent, writer_agent],
    name="content_pipeline"
)

result = workflow.run("撰写一篇关于人工智能发展趋势的文章")

与 Gemini CLI 集成

ADK 与 Gemini CLI 进行了深度集成，开发者可以在命令行中与 Gemini 对话，快速将概念转化为功能性智能体：

# 安装 Gemini CLI
npm install -g @google/gemini-cli

# 使用 Gemini 辅助开发智能体
gemini "帮我创建一个可以查询天气的智能体"

这种集成大大简化了开发流程，让开发者能够专注于解决实际问题。

应用场景

ADK 适用于多种智能体应用场景：

场景	描述
🤖 智能客服	构建能够理解用户需求并提供解决方案的客服机器人
📊 数据分析	创建能够查询数据库、分析数据并生成报告的智能体
🔧 自动化运维	部署能够监控系统、诊断问题并执行修复操作的运维智能体
📝 内容生成	搭建能够研究主题、撰写文章、生成多媒体内容的创作智能体
🔍 信息检索	开发能够搜索、筛选、汇总信息的研究助手

资源链接

📚 官方文档（中文）：https://adk.wiki
💻 GitHub 仓库：https://github.com/google/adk
🎥 社区资源：https://adk.wiki/community
📖 Google 开发者博客：developers.googleblog.com

总结

Google ADK 为开发者提供了一个强大且灵活的智能体开发框架。通过其模块化的架构设计、丰富的工具生态和开放的协议标准，开发者可以更高效地构建和部署各种 AI 智能体应用。

无论你是刚入门的新手还是经验丰富的开发者，ADK 都值得一试。相信在不久的将来，基于 ADK 构建的智能体将在各个领域发挥越来越重要的作用！

如果你对 ADK 感兴趣，不妨从官方文档开始，动手创建你的第一个智能体吧！ 🚀