- Open source framework pro vytváření autonomních agentů s umělou inteligencí, kteří uvažují a provádějí úkoly pomocí LLM, jako je Gemini.
- Podporuje pokročilé architektury, jako jsou paralelní agenti, sekvenční agenti a modulární směrovací systémy.
- Umožňuje lokální spuštění na zařízeních Android s Gemini Nano, což zajišťuje soukromí a rychlost.
- Integruje externí nástroje a vyhledávání Google, aby se zabránilo halucinacím a poskytoval data v reálném čase.
Pravděpodobně jste už slyšeli o umělé inteligenci, ale pokud se ponoříte do světa vývoje, pravděpodobně jste slyšeli o Google ADK (Agent Development Kit) . V podstatě se jedná o open-source framework, který umožňuje programátorům přestat se potýkat s manuálními konfiguracemi a začít vytvářet agenty s umělou inteligencí, kteří nejen komunikují, ale také sami uvažují, plánují a provádějí složité úkoly.
Na rozdíl od konvenčního chatbota, který pouze píše text, je agent vytvořený pomocí ADK jako specializovaný digitální zaměstnanec . Tento systém kombinuje sílu velkých jazykových modelů (LLM), jako je rodina Gemini, s přesnými instrukcemi a externími nástroji, což umožňuje umělé inteligenci řídit autonomní pracovní postupy , aniž by vývojář musel jednotlivé části ručně propojovat.
Co přesně je ADK a jak funguje?
ADK je framework navržený tak, aby posunul umělou inteligenci na další úroveň a umožnil konstrukci agentů profesionální úrovně bez nutnosti psát hory kódu od samého začátku. Jeho architektura je založena na třech pilířích: modelu umělé inteligence (mozek), systémových instrukcích (osobnost a poslání) a nástrojích (schopnost interakce s reálným světem).
Jedním z jeho klenotů je správa kontextu. Zatímco jiné nástroje jednoduše hromadí text, dokud se model nesbalí, ADK zachází s pamětí jako se zdrojovým kódem. Filtruje to, co je nepotřebné, shrnuje staré konverzační tahy a načítá data pouze v případě potřeby, což agenty výrazně zrychluje a zabraňuje jim, aby se ztráceli v dlouhých konverzacích.
Typy agentů a pracovních postupů
Ne všichni agenti jsou stejní. V závislosti na vašich potřebách vám ADK umožňuje vytvářet širokou škálu struktur, aby umělá inteligence nebyla zahlcena příliš rozsáhlými úkoly.
- Agent routeru: Působí jako recepční. Jeho jediným úkolem je analyzovat, co uživatel chce, a přepošlete žádost specializovanému agentovi vhodnější.
- Sekvenční agent: Ideální pro postupné procesy. Například nejprve vyhledá restauraci a poté na základě těchto informací vypočítá trasu, jak se tam dostat. sdílený stav Umožňuje tok informací mezi agenty bez chyb.
- LoopAgent: Je to perfekcionista. Navrhuje řešení, kritizuje ho a v cyklu ho zdokonaluje, dokud není výsledek bezchybný nebo dokud není dosaženo limitu pokusů.
- ParalelníAgent: Pro ty, kteří nechtějí čekat. Spusťte více úkolů najednou (například současné vyhledávání hotelů, letů a muzeí) a poté shrnuje všechny výsledky v jediné odpovědi.
Vzor agenta jako nástroje
A tady se věci začínají zajímat. ADK umožňuje implementovat hierarchický systém, kde jeden agent může používat jiného agenta, jako by to byla jednoduchá funkce. Představte si hlavního orchestrátora , který pro vyřešení otázky zavolá databázového experta a poté kritika jídla. Tato modularita usnadňuje škálování a údržbu systému , protože každý agent je zodpovědný za jeden úkol a dělá ho velmi dobře.
Implementace v systému Android a lokálním prostředí
ADK není jen cloudový; obsahuje specializovanou knihovnu pro Android, která umožňuje integrovat agenty přímo do mobilních aplikací pomocí Kotlinu nebo Javy. A co je nejdůležitější, podporuje použití Gemini Nano prostřednictvím ML Kit , což znamená, že umělá inteligence může běžet lokálně na zařízení. To je hlavní výhoda pro soukromí a nízkou latenci , protože agent může pracovat offline.
Pro ty, kteří vyvíjejí na PC, sada nabízí nástroje jako například adk run otestovat v terminálu nebo adk web spustit vizuální rozhraní v prohlížeči. Toto webové uživatelské rozhraní je nezbytné, protože vám umožňuje vidět trasování událostí, přičemž krok za krokem analyzoval, jak agent uvažoval, než poskytl odpověď.
Propojení umělé inteligence s reálným světem
Aby se zabránilo tomu, aby agent upadl v iluze, a aby se zajistilo, že poskytuje přesná data, ADK usnadňuje integraci nástrojů. Nejběžnějším je Vyhledávání Google , které umožňuje umělé inteligenci dotazovat se na webu v reálném čase a citovat jeho zdroje. Limit však stanovuje programátor, protože lze vytvořit vlastní funkce Pythonu pro propojení umělé inteligence s jakýmkoli API, od aktuálních předpovědí počasí až po správu podnikových zásob.
Co se týče nasazení, systém je extrémně flexibilní. Může běžet ve vlastních kontejnerech nebo využít nativní nasazení v Google Cloudu prostřednictvím Agent Platform, Cloud Run nebo GKE, přičemž automaticky dědí zabezpečení a sledovatelnost na podnikové úrovni prostřednictvím Cloud Trace.
Tento ekosystém transformuje způsob, jakým interagujeme s umělou inteligencí, a přechází od jednoduchých pokynů ke koordinovaným multiagentním systémům , které spravují paměť, používají externí nástroje a jsou nasazeny na výkonných serverech i v kapse uživatele, čímž optimalizují každý token pro maximální efektivitu.