Agent Development Kit(ADK)是谷歌于2025年推出的开源AI Agent开发与部署框架,旨在简化多智能体系统的构建、管理和部署流程。Google AI Hub是一个在线平台,提供了各种AI模型、工具和教程。虽然它本身不是一个直接的框架,但它提供了许多有用的资源和工具,可以帮助开发者构建AI Agent。

功能特点
- 模块化设计
- 支持通过Python代码定义智能体行为、工具使用及规则,模块化架构便于开发者灵活组合组件,构建复杂的多智能体系统。
- 提供预配置样本库(Agent Garden),涵盖零售、客户服务等场景,加速开发流程。
- 多模态交互
- 支持双向音频和视频流,实现自然对话与视觉交互,适用于客服、虚拟助手等场景。
- 动态路由与行为控制
- 基于LLM驱动的动态路由与确定性逻辑控制,开发者可精确掌控智能体行为。
- 跨平台部署
- 支持本地调试、容器化运行时(如Kubernetes)及Google Vertex AI等部署环境,无缝衔接开发-部署流程。
- 模型兼容性
- 兼容Google Gemini系列、OpenAI GPT系列及Anthropic Claude等200多种模型,支持MCP协议连接外部数据源。
优缺点
- 优点
- 灵活性:模块化设计支持快速构建复杂系统,开发者可用不到100行代码创建智能体。
- 生态集成:与Google Cloud、Vertex AI深度整合,支持企业级应用部署。
- 多模态支持:双向音频和视频流功能提升人机交互自然度。
- 开源与社区:代码开源,支持社区贡献与第三方集成。
- 缺点
- 语言限制:当前仅支持Python,需扩展其他编程语言支持。
- 复杂性:多智能体协作与复杂任务处理需较高开发能力。
框架技术原理
- 代理架构
- 智能体(Agent)作为自主执行单元,通过任务分配、状态管理和流程控制实现目标。
- 输入/输出处理器
- 管理用户交互与系统通信,确保信息高效传递。
- 记忆模块
- 存储对话历史与上下文信息,支持多轮交互连贯性。
- 工具集
- 提供数据处理、API调用等内置工具,支持开发者扩展功能。
- 模型集成
- 由LLMs驱动推理与生成能力,支持多种模型选择。
应用领域
智能客服
构建多智能体客服系统,提升服务效率。
自动化工作流
.优化企业流程,如动态定价、数据分析等。
多语言支持
应用于法律案件分析、多语言翻译等场景。
动态协作系统
支持多智能体协同工作,通过层次化代理组成复杂协作网络。
低代码开发
提供直观的Python接口,降低AI开发门槛。
开放协议
推出Agent2Agent(A2A)协议,实现跨平台、多供应商智能体协作。
评估标准
- 功能完整性
- 智能体是否具备任务执行、用户交互、工具调用及协作能力。
- 性能效率
- 处理复杂任务时的响应速度与资源利用率。
- 扩展性
- 系统能否适应业务增长,支持新功能与模型集成。
- 用户体验
- 人机交互的自然度与多模态支持效果。
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