- Рамка с отворен код за създаване на автономни AI агенти, които разсъждават и изпълняват задачи, използвайки LLM като Gemini.
- Той поддържа усъвършенствани архитектури като паралелни агенти, последователни агенти и модулни системи за маршрутизация.
- Позволява локално изпълнение на Android устройства с Gemini Nano, за да се гарантира поверителност и скорост.
- Той интегрира външни инструменти и търсене в Google, за да избегне халюцинации и да предостави данни в реално време.
Вероятно сте чували за изкуствен интелект, но ако се потопите в света на разработката, вероятно сте чували за Google ADK (Agent Development Kit) . По същество това е рамка с отворен код, която позволява на програмистите да спрат да се затрудняват с ръчни конфигурации и да започнат да изграждат агенти с изкуствен интелект, които не само чатят, но и разсъждават, планират и изпълняват сложни задачи самостоятелно.
За разлика от конвенционалния чатбот, който просто пише текст, агент, създаден с ADK, е като да имате специализиран дигитален служител . Тази система комбинира силата на големи езикови модели (LLM), като например семейството Gemini, с прецизни инструкции и външни инструменти, което позволява на изкуствения интелект да управлява автономни работни процеси, без разработчикът да се налага ръчно да свързва всяка част.
Какво точно е ADK и как работи?
ADK е рамка, предназначена да изведе изкуствения интелект на следващото ниво, позволявайки изграждането на агенти от професионално ниво, без да е необходимо да се пишат планини от код от самото начало. Архитектурата ѝ се основава на три стълба: моделът на изкуствения интелект (мозъкът), системните инструкции (личността и мисията) и инструментите (способността за взаимодействие с реалния свят).
Едно от най-големите му предимства е управлението на контекста. Докато други инструменти просто трупат текст, докато моделът се срине, ADK третира паметта като изходен код. Филтрира ненужното, обобщава стари разговори и зарежда данни само когато е необходимо, което прави агентите много по-бързи и им пречи да се изгубят в дълги разговори.
Видове агенти и работни процеси
Не всички агенти са еднакви. В зависимост от вашите нужди, ADK ви позволява да създавате голямо разнообразие от структури, така че изкуственият интелект да не бъде претоварен от прекалено големи задачи.
- Агент на рутера: Той действа като рецепционист. Единствената му мисия е да анализира какво иска потребителят и препратете заявката до специализирания агент по-подходящо.
- Последователен агент: Идеално за поетапни процеси. Например, първо търси ресторант и след това, използвайки тази информация, изчислява маршрута до там. споделено състояние Това позволява информацията да се обменя между агентите без грешки.
- LoopAgent: Той е перфекционист. Той предлага решение, критикува го и го усъвършенства в цикъл, докато резултатът стане безупречен или се достигне лимитът на опитите.
- Паралелен агент: За тези, които не искат да чакат. Стартирайте няколко задачи едновременно (като например търсене на хотели, полети и музеи едновременно) и след това обобщава всички резултати в един-единствен отговор.
Моделът „Агентът като инструмент“
Тук нещата стават интересни. ADK ви позволява да внедрите йерархична система, където един агент може да използва друг агент, сякаш е проста функция. Представете си главен оркестратор , който, за да разреши въпрос, извиква експерт по база данни, а след това и кулинарен критик. Тази модулност прави системата лесна за мащабиране и поддръжка , тъй като всеки агент е отговорен за една задача и я изпълнява много добре.
Внедряване в Android и локални среди
ADK не е просто базиран в облака; той включва специална библиотека за Android, която ви позволява да интегрирате агенти директно в мобилни приложения, използвайки Kotlin или Java. Най-вече поддържа използването на Gemini Nano чрез ML Kit , което означава, че AI може да работи локално на устройството. Това е основно предимство за поверителност и ниска латентност , тъй като агентът може да работи офлайн.
За тези, които разработват на компютър, комплектът предлага инструменти като adk run за тестване в терминал или adk web за да стартирате визуален интерфейс в браузъра. Този уеб потребителски интерфейс е от съществено значение, защото ви позволява да видите проследяване на събития, анализирайки стъпка по стъпка как е разсъждавал агентът, преди да даде отговор.
Свързване на изкуствения интелект с реалния свят
За да се предотврати заблудата на агента и за да се гарантира, че предоставя точни данни, ADK улеснява интеграцията на инструменти. Най-разпространеният е Google Search , който позволява на изкуствения интелект да прави заявки в мрежата в реално време и да цитира източниците си. Но ограничението се определя от програмиста, тъй като могат да се създават персонализирани Python функции , които да свързват изкуствения интелект с всеки API, от текущи прогнози за времето до управление на инвентаризация на предприятието.
По отношение на внедряването, системата е изключително гъвкава. Тя може да работи в персонализирани контейнери или да използва вградено внедряване в Google Cloud чрез Agent Platform, Cloud Run или GKE, като автоматично наследява сигурност и наблюдаемост от корпоративен клас чрез Cloud Trace.
Тази екосистема трансформира начина, по който взаимодействаме с изкуствения интелект, преминавайки от прости подкани към координирани многоагентни системи , които управляват паметта, използват външни инструменти и са разположени както на мощни сървъри, така и в джоба на потребителя, оптимизирайки всеки токен за максимална ефективност.