- Open source-framework til at skabe autonome AI-agenter, der ræsonnerer og udfører opgaver ved hjælp af LLM'er som Gemini.
- Den understøtter avancerede arkitekturer såsom parallelle agenter, sekventielle agenter og modulære routingsystemer.
- Det tillader lokal udførelse på Android-enheder med Gemini Nano for at sikre privatliv og hastighed.
- Den integrerer eksterne værktøjer og Google-søgning for at undgå hallucinationer og levere data i realtid.
Du har sikkert hørt om AI, men hvis du dykker ned i udviklingsverdenen, har du sandsynligvis hørt om Google ADK (Agent Development Kit) . Det er i bund og grund et open source-framework, der giver programmører mulighed for at stoppe med at kæmpe med manuelle konfigurationer og begynde at bygge kunstig intelligens-agenter , der ikke kun chatter, men også ræsonnerer, planlægger og udfører komplekse opgaver på egen hånd.
I modsætning til en konventionel chatbot, der blot skriver tekst, er en agent oprettet med ADK som at have en specialiseret digital medarbejder . Dette system kombinerer kraften i store sprogmodeller (LLM'er), såsom Gemini-familien, med præcise instruktioner og eksterne værktøjer, hvilket gør det muligt for AI at styre autonome arbejdsgange uden at udvikleren manuelt behøver at forbinde hver enkelt del.
Hvad er ADK præcist, og hvordan fungerer det?
ADK er et framework designet til at tage AI til det næste niveau, hvilket muliggør konstruktionen af professionelle agenter uden behov for at skrive bjerge af kode fra starten. Dets arkitektur er baseret på tre søjler: AI-modellen (hjernen), systeminstruktionerne (personligheden og missionen) og værktøjerne (evnen til at interagere med den virkelige verden).
En af dens kronjuveler er dens kontekststyring. Mens andre værktøjer blot hober tekst op, indtil modellen kollapser, behandler ADK hukommelse som kildekode. Den filtrerer det unødvendige fra, opsummerer gamle samtaler og indlæser kun data, når det er nødvendigt, hvilket gør agenter meget hurtigere og forhindrer dem i at fare vild i lange samtaler.
Typer af agenter og arbejdsgange
Ikke alle agenter er ens. Afhængigt af dine behov giver ADK dig mulighed for at oprette en bred vifte af strukturer, så AI'en ikke bliver overvældet af alt for store opgaver.
- Routeragent: Han fungerer som receptionist. Hans eneste mission er at analysere, hvad brugeren ønsker, og videresend anmodningen til specialistagenten mere passende.
- Sekventiel Agent: Ideel til trinvise processer. For eksempel søger den først efter en restaurant og beregner derefter ruten dertil ved hjælp af disse oplysninger. delt tilstand Det tillader information at flyde mellem agenter uden fejl.
- LoopAgent: Han er den perfektionistiske agent. Han foreslår en løsning, kritiserer den og forfiner den i et loop, indtil resultatet er fejlfrit, eller grænsen for antallet af forsøg er nået.
- ParallelAgent: For dem, der ikke vil vente. Start flere opgaver på én gang (f.eks. søgning efter hoteller, flyrejser og museer samtidigt), og derefter opsummerer alle resultaterne i et enkelt svar.
Agenten som et værktøjsmønster
Det er her, tingene bliver interessante. ADK giver dig mulighed for at implementere et hierarkisk system, hvor én agent kan bruge en anden agent, som om det var en simpel funktion. Forestil dig en masterorkestrator , der for at løse et spørgsmål ringer til en databaseekspert og derefter en fødevarekritiker. Denne modularitet gør systemet nemt at skalere og vedligeholde , da hver agent er ansvarlig for en enkelt opgave og udfører den rigtig godt.
Implementering på Android og lokale miljøer
ADK'et er ikke kun cloudbaseret; det inkluderer et dedikeret Android-bibliotek, der giver dig mulighed for at integrere agenter direkte i mobilapps ved hjælp af Kotlin eller Java. Mest kraftfuldt understøtter det brugen af Gemini Nano via ML Kit , hvilket betyder, at AI'en kan køre lokalt på enheden. Dette er en stor fordel for privatliv og lav latenstid , da agenten kan operere offline.
For dem, der udvikler på PC, tilbyder sættet værktøjer som f.eks. adk run at teste i terminalen eller adk web at starte en visuel brugerflade i browseren. Denne webbrugergrænseflade er vigtig, fordi den giver dig mulighed for at se hændelsessporing, og analyserer trin for trin, hvordan agenten ræsonnerede, før den gav et svar.
Forbinder AI med den virkelige verden
For at forhindre en agent i at blive vrangforestillinger og for at sikre, at den leverer nøjagtige data, letter ADK integrationen af værktøjer. Den mest almindelige er Google Search , som giver AI'en mulighed for at søge på nettet i realtid og citere dets kilder. Men grænsen sættes af programmøren, da brugerdefinerede Python-funktioner kan oprettes for at forbinde AI'en til enhver API, fra aktuelle vejrudsigter til administration af en virksomhedsbeholdning.
Med hensyn til implementering er systemet ekstremt fleksibelt. Det kan køre i brugerdefinerede containere eller udnytte native implementering på Google Cloud via Agent Platform, Cloud Run eller GKE, og dermed automatisk arve sikkerhed og observerbarhed i virksomhedsklassen gennem Cloud Trace.
Dette økosystem transformerer den måde, vi interagerer med AI på, og går fra simple prompts til koordinerede multi-agent-systemer , der administrerer hukommelse, bruger eksterne værktøjer og implementeres på kraftfulde servere såvel som i brugerens lomme, hvilket optimerer hvert token for maksimal effektivitet.