Google AI Agent Development Kit (ADK) 密集課程介紹

Google AI Agent Development Kit (ADK) 密集課程介紹¶

這篇文章將深入解析 Google ADK (Agent Development Kit)，一個專為構建、測試和部署 AI 代理 (Agents) 而設計的模組化、靈活的工具套件。ADK 旨在與 Google 生態系統及領先的 Gemini 模型緊密整合，同時保持對開源 LLM 和其他生成式 AI 工具的兼容性。

ADK 不僅讓您能輕鬆啟動由 Gemini 驅動的 Agent，更提供了建構複雜、高階 AI Agents 所需的控制力與架構。

核心部署與使用形式¶

ADK 提供了多種彈性的使用方式：

💻 命令列介面 (CLI)：適合快速原型設計和自動化。
🌐 網頁使用者介面 (Web UI)：易於監控和互動測試。
📦 部署套件 (FAP, Fast Agent Protocol)：專為高效部署和生產環境設計。

📚 密集課程大綱與專業解析¶

課程內容涵蓋了 Agent 架構的四大關鍵要素，課程連結。

Part 1：🛠️ Tool 介紹與客製化 (Agents 的能力延伸)¶

核心概念：

在 ADK 中，Tool (工具) 是 Agent 可以調用來執行特定功能或存取外部資訊的功能單元。Tool 讓 LLM-based Agent 突破了其訓練數據的限制，得以與現實世界互動、執行計算或使用專有服務。

關鍵分類：

最佳實踐：

單一職責：每個 Tool 應專注於一個任務，避免功能過於複雜，以利於測試和重用。
明確簽名：使用 Python 的型別提示 (Type Hinting) 來定義輸入和輸出的資料結構，LLM 才能準確判斷和使用 Tool。
Python

# 範例程式碼 (ADK Tool 定義)from adk import Tool# 定義一個簡單的加法工具def add_numbers(a: int, b: int) -> int:    """Add two numbers together."""    return a + b

Part 2：🧠 Agent 記憶力 (Session 與持久化)¶

核心概念：

記憶 (Memory) 賦予 Agent 上下文感知和長期學習的能力。ADK 將記憶分為兩大類，以應對不同的需求。

記憶類型與實作方式：

實作要點：

Agent 在初始化時，必須注入一個 SessionService 實例。
記憶結構應包含：對話上下文 (Context) + 工具輸出 (Tool Outputs) + Agent 狀態，確保 Agent 不丟失決策鏈中的關鍵資訊。
Python

# 範例程式碼 (注入記憶服務)from adk.session import InMemorySessionServicefrom adk.agents import LlmAgent# 建立記憶服務 (適合快速測試)session_service = InMemorySessionService()# 在 Agent 初始化時注入記憶服務agent = LlmAgent(model="gemini-2.5-pro", session_service=session_service)

Part 3：🗺️ Agent 運用模式 (架構設計)¶

ADK 提供了一系列預設的 Agent 模式，幫助開發者構建複雜的工作流和協作系統。這是實現 Agent 邏輯的核心。

最佳實踐：

錯誤處理 (Fallback)：複雜的 Agent 應包含錯誤處理邏輯，當一個子 Agent 失敗時，能切換到備用方案 (Fallback)。
觀測性 (Observability)：整合 ADK 的 Runner 模組與服務 (如 AgentOps)，用於監控 Agent 的決策路徑和運行狀態。

# 範例程式碼 (組合 Agent)from adk.agents import SequentialAgent, ParallelAgent, LlmAgent# 假設 agent1 和 agent2 已經定義# Sequential Agent (依序執行)seq_agent = SequentialAgent(agents=[agent1, agent2])# Parallel Agent (同時執行)parallel_agent = ParallelAgent(agents=[agent_a, agent_b])

Part 4 (額外)：🧪 Evaluation (測試與評估)¶

核心概念：

Agent 的行為是非確定性 (Non-deterministic) 的，因此評估 (Evaluation) 至關重要。ADK 內建了強大的評估框架，專注於確保 Agent 的正確性與穩定性。

重要性與實作：

多回合測試集： ADK 支援使用多輪對話的測試集，以精確模擬真實世界的使用情境和記憶影響。
API 評估：使用 adk eval 命令列工具或 Python API，可自動化測試 Agent 的回應是否符合預期。

# 範例程式碼 (Agent 評估)from adk.eval import evaluate_agentfrom adk.testing import TestCase # 假設有一個測試用例清單# 載入測試用例test_cases = [    TestCase(name="T1", input="Hello", expected_output="Hi!"),    # ... 其他多回合測試]# 執行評估results = evaluate_agent(agent, test_cases)print(results)

結論¶

Google ADK 是一個具備前瞻性的 Agent 框架，它不僅提供了與 Gemini 模型緊密結合的強大基礎，更透過其模組化的設計，幫助開發者從簡單的 Tool 運用，逐步擴展到複雜的 Router/Sequential/Loop 等 Agent 協作模式。透過掌握 Tool、Memory 和 Evaluation 三大支柱，您將能高效地建構出穩定、強大的 AI Agents。