- Otwarte środowisko programistyczne do tworzenia autonomicznych agentów AI, którzy rozumują i wykonują zadania przy użyciu LLM, takich jak Gemini.
- Obsługuje zaawansowane architektury, takie jak agenci równolegli, agenci sekwencyjni i modułowe systemy routingu.
- Umożliwia lokalne wykonywanie poleceń na urządzeniach z systemem Android za pomocą Gemini Nano, co gwarantuje prywatność i szybkość.
- Integruje narzędzia zewnętrzne i wyszukiwarkę Google, aby uniknąć halucynacji i dostarczać dane w czasie rzeczywistym.
Prawdopodobnie słyszałeś o sztucznej inteligencji (AI), ale jeśli zagłębiasz się w świat programowania, prawdopodobnie słyszałeś o Google ADK (Agent Development Kit) . Zasadniczo jest to framework open source, który pozwala programistom przestać zmagać się z ręczną konfiguracją i zacząć tworzyć agentów sztucznej inteligencji , którzy nie tylko komunikują się, ale także samodzielnie rozumują, planują i wykonują złożone zadania.
W przeciwieństwie do konwencjonalnego chatbota, który po prostu wpisuje tekst, agent stworzony z wykorzystaniem ADK działa jak wyspecjalizowany pracownik cyfrowy . System ten łączy moc dużych modeli językowych (LLM), takich jak rodzina Gemini, z precyzyjnymi instrukcjami i narzędziami zewnętrznymi, umożliwiając sztucznej inteligencji zarządzanie autonomicznymi przepływami pracy bez konieczności ręcznego łączenia poszczególnych elementów przez programistę.
Czym właściwie jest ADK i jak działa?
ADK to framework zaprojektowany z myślą o przeniesieniu sztucznej inteligencji na wyższy poziom, umożliwiający budowę agentów klasy profesjonalnej bez konieczności pisania mnóstwa kodu od samego początku. Jego architektura opiera się na trzech filarach: modelu sztucznej inteligencji (mózgu), instrukcjach systemowych (osobowości i misji) oraz narzędziach (zdolności do interakcji ze światem rzeczywistym).
Jednym z jego klejnotów w koronie jest zarządzanie kontekstem. Podczas gdy inne narzędzia po prostu gromadzą tekst, aż model się zawali, ADK traktuje pamięć jak kod źródłowy. Filtruje to, co zbędne, podsumowuje stare zwroty akcji i ładuje dane tylko wtedy, gdy są potrzebne, znacznie przyspieszając pracę agentów i zapobiegając ich gubieniu się w długich rozmowach.
Typy agentów i przepływy pracy
Nie wszyscy agenci są tacy sami. W zależności od potrzeb, ADK pozwala na tworzenie różnorodnych struktur, dzięki czemu sztuczna inteligencja nie jest przytłoczona zbyt dużymi zadaniami.
- Agent routera: Pełni funkcję recepcjonisty. Jego jedyną misją jest analiza potrzeb użytkownika i przekaż prośbę do agenta specjalistycznego bardziej odpowiedni.
- Agent sekwencyjny: Idealny do procesów krok po kroku. Na przykład, najpierw wyszukuje restaurację, a następnie, korzystając z tych informacji, oblicza trasę dojazdu. stan współdzielony Umożliwia przepływ informacji między agentami bez błędów.
- Agent pętli: Jest agentem perfekcjonistą. Proponuje rozwiązanie, krytykuje je i udoskonala w pętli, aż do uzyskania idealnego rezultatu lub osiągnięcia limitu prób.
- Agent równoległy: Dla tych, którzy nie chcą czekać. Uruchom wiele zadań jednocześnie (np. wyszukiwanie hoteli, lotów i muzeów jednocześnie), a następnie podsumowuje wszystkie wyniki w jednej odpowiedzi.
Agent jako wzorzec narzędzia
Tutaj robi się ciekawie. ADK pozwala na implementację systemu hierarchicznego, w którym jeden agent może korzystać z usług innego agenta, jak z prostej funkcji. Wyobraź sobie głównego koordynatora , który, aby rozwiązać problem, kontaktuje się z ekspertem od baz danych, a następnie z krytykiem kulinarnym. Ta modułowość ułatwia skalowanie i utrzymanie systemu , ponieważ każdy agent odpowiada za jedno zadanie i wykonuje je bardzo dobrze.
Implementacja w środowisku Android i lokalnym
Pakiet ADK nie jest wyłącznie oparty na chmurze; zawiera dedykowaną bibliotekę Androida, która umożliwia integrację agentów bezpośrednio z aplikacjami mobilnymi za pomocą Kotlina lub Javy. Co najważniejsze, obsługuje on platformę Gemini Nano za pośrednictwem pakietu ML Kit , co oznacza, że sztuczna inteligencja może działać lokalnie na urządzeniu. To ogromna zaleta pod względem prywatności i niskich opóźnień , ponieważ agent może działać w trybie offline.
Dla osób tworzących na PC zestaw oferuje narzędzia takie jak: adk run do testowania w terminalu lub adk web aby uruchomić interfejs wizualny w przeglądarce. Ten interfejs sieciowy jest niezbędny, ponieważ pozwala zobaczyć śledzenie zdarzeń, analizując krok po kroku sposób rozumowania agenta przed udzieleniem odpowiedzi.
Łączenie sztucznej inteligencji ze światem rzeczywistym
Aby zapobiec urojeniom agenta i zapewnić dokładność dostarczanych danych, pakiet ADK ułatwia integrację narzędzi. Najpopularniejszym z nich jest wyszukiwarka Google , która pozwala sztucznej inteligencji przeszukiwać sieć w czasie rzeczywistym i cytować źródła. Jednak ograniczenie jest ustalane przez programistę, ponieważ można tworzyć niestandardowe funkcje Pythona , aby połączyć sztuczną inteligencję z dowolnym interfejsem API, od aktualnych prognoz pogody po zarządzanie inwentarzem przedsiębiorstwa.
Pod względem wdrożenia system jest niezwykle elastyczny. Może działać w niestandardowych kontenerach lub korzystać z natywnego wdrożenia w Google Cloud za pośrednictwem Agent Platform, Cloud Run lub GKE, automatycznie dziedzicząc zabezpieczenia i możliwość obserwacji na poziomie korporacyjnym dzięki Cloud Trace.
Ten ekosystem zmienia sposób, w jaki wchodzimy w interakcje ze sztuczną inteligencją, przechodząc od prostych monitów do skoordynowanych systemów wieloagentowych , które zarządzają pamięcią, korzystają z zewnętrznych narzędzi i są wdrażane na wydajnych serwerach, a także w kieszeni użytkownika, optymalizując każdy token w celu uzyskania maksymalnej wydajności.