谷歌Agent Development Kit（ADK）是一个开源的、以代码为中心的Python工具包，用于构建、评估和部署复杂的人工智能代理，提供灵活的控制和与谷歌云服务的紧密集成。
一、主要功能
丰富的工具生态系统：利用预构建的工具、自定义函数、OpenAPI规范或集成现有工具，为代理提供多样化的能力，实现与谷歌生态系统的紧密集成。
代码优先开发：直接在Python中定义代理逻辑、工具和编排，实现最终的灵活性、可测试性和版本控制。
模块化多代理系统：通过将多个专业代理组合成灵活的层级结构，设计可扩展的应用程序。
随处部署：轻松将代理容器化，并在Cloud Run上部署，或通过Vertex AI Agent Engine实现无缝扩展。
集成评估工具：系统地测试执行路径和响应质量，确保代理在上线前表现可预测且正确。
清晰的部署路径：提供清晰的生产路径，包括托管选项，使开发者能够从复杂的原型过渡到健壮的生产级代理应用。
二、技术原理
ADK通过提供高级抽象来优化复杂代理和多代理系统的开发，内置了对LiteLLM和Vertex AI模型花园的支持，涵盖多种模型。它专注于定义代理行为和交互，并支持双向流。ADK还通过100多个预构建连接器直接连接到系统和数据，利用Application Integration构建的工作流，以及存储在AlloyDB、BigQuery和NetApp中的数据，无需数据复制。此外，ADK构建的代理可以安全地利用通过Apigee管理的组织现有API投资，进一步增强其能力。
三、应用场景
复杂代理和多代理系统开发：适用于需要精细控制和灵活性的开发者，用于构建紧密集成到谷歌云服务中的高级AI代理。
企业级应用集成：使代理能够直接连接到企业现有的系统和数据，实现无缝集成。
快速原型开发到生产部署：从复杂的原型快速过渡到健壮的生产级代理应用。
四、使用方法
安装：可以通过pip安装ADK。
开发：在Python中定义代理行为、工具和编排。
评估：使用ADK的集成评估工具进行系统测试。
部署：选择在Cloud Run上容器化部署或通过Vertex AI Agent Engine进行扩展。
五、适用人群
开发者：希望构建复杂代理和多代理系统的开发者。
企业技术团队：需要将AI代理集成到现有企业架构中的团队。
研究人员：探索多代理系统和AI集成的研究人员。
六、优缺点介绍
优点：
灵活性和控制力：提供对代理行为和编排的精细控制。
与谷歌云深度集成：无缝集成到谷歌云生态系统，充分利用其先进功能。
评估和部署支持：提供强大的评估框架和清晰的部署路径。
缺点：
学习曲线：对于不熟悉谷歌云服务的用户，可能需要一定时间来掌握。
依赖谷歌云：虽然可以在其他环境中使用，但ADK优化于谷歌云，可能在其他环境中功能受限。
分类标签：人工智能、代理开发、多代理系统、谷歌云