- Фреймворк с открытым исходным кодом для создания автономных агентов искусственного интеллекта, которые рассуждают и выполняют задачи, используя LLM-ы, такие как Gemini.
- Она поддерживает передовые архитектуры, такие как параллельные агенты, последовательные агенты и модульные системы маршрутизации.
- Это позволяет выполнять локальное выполнение на устройствах Android с Gemini Nano, обеспечивая конфиденциальность и скорость.
- Она интегрирует внешние инструменты и поиск Google, чтобы избежать галлюцинаций и предоставлять данные в режиме реального времени.
Вы, вероятно, слышали об ИИ, но если вы углубитесь в мир разработки, то, скорее всего, услышите о Google ADK (Agent Development Kit) . По сути, это фреймворк с открытым исходным кодом, который позволяет программистам перестать возиться с ручной настройкой и начать создавать агентов искусственного интеллекта, которые не только общаются, но и рассуждают, планируют и самостоятельно выполняют сложные задачи.
В отличие от обычного чат-бота, который просто набирает текст, агент, созданный с помощью ADK, подобен специализированному цифровому сотруднику . Эта система сочетает в себе возможности больших языковых моделей (LLM), таких как семейство Gemini, с точными инструкциями и внешними инструментами, позволяя ИИ управлять автономными рабочими процессами без необходимости для разработчика вручную соединять каждый компонент.
Что такое ADK и как он работает?
ADK — это фреймворк, разработанный для вывода искусственного интеллекта на новый уровень, позволяющий создавать агентов профессионального уровня без необходимости писать огромные объемы кода с самого начала. Его архитектура основана на трех столпах: модели ИИ (мозг), системных инструкциях (личность и задачи) и инструментах (возможность взаимодействия с реальным миром).
Одно из главных достоинств ADK — это управление контекстом. В то время как другие инструменты просто накапливают текст до тех пор, пока модель не развалится, ADK рассматривает память как исходный код. Он отфильтровывает ненужное, суммирует старые реплики разговора и загружает данные только тогда, когда это необходимо, что значительно ускоряет работу агентов и предотвращает их потерю в затяжных разговорах.
Типы агентов и рабочие процессы
Не все агенты одинаковы. В зависимости от ваших потребностей, ADK позволяет создавать самые разнообразные структуры, чтобы ИИ не был перегружен слишком большими задачами.
- Агент маршрутизатора: Он выполняет функции секретаря. Его единственная задача — анализировать потребности пользователя и перешлите запрос специалисту. более подходящий.
- SequentialAgent: Идеально подходит для пошаговых процессов. Например, сначала он ищет ресторан, а затем, используя эту информацию, рассчитывает маршрут, чтобы добраться до него. общее состояние Это позволяет информации беспрепятственно передаваться между агентами.
- LoopAgent: Он – перфекционист. Он предлагает решение, критикует его и дорабатывает в цикле, пока результат не станет безупречным или не будет достигнут предел попыток.
- ParallelAgent: Для тех, кто не хочет ждать. Запустите несколько задач одновременно (например, поиск отелей, авиабилетов и музеев одновременно), а затем суммирует все результаты в одном ответе.
Модель «Агент как инструмент»
Вот тут-то и начинается самое интересное. ADK позволяет реализовать иерархическую систему, где один агент может использовать другого агента как простую функцию. Представьте себе главного координатора , который для решения вопроса сначала звонит эксперту по базам данных, а затем ресторанному критику. Такая модульность упрощает масштабирование и обслуживание системы , поскольку каждый агент отвечает за одну задачу и выполняет её очень хорошо.
Реализация на Android и в локальной среде.
ADK не ограничивается облачным хранилищем; он включает в себя специальную библиотеку для Android, которая позволяет интегрировать агентов непосредственно в мобильные приложения с использованием Kotlin или Java. Наиболее мощная функция — поддержка использования Gemini Nano через ML Kit , что означает возможность локального запуска ИИ на устройстве. Это существенное преимущество с точки зрения конфиденциальности и низкой задержки , поскольку агент может работать в автономном режиме.
Для тех, кто разрабатывает приложения на ПК, комплект предлагает такие инструменты, как... adk run для проверки в терминале или adk web Для запуска визуального интерфейса в браузере. Этот веб-интерфейс необходим, поскольку позволяет вам видеть трассировка событийанализируя шаг за шагом, как агент рассуждал, прежде чем дать ответ.
Соединение ИИ с реальным миром
Чтобы предотвратить возникновение заблуждений у агента и обеспечить предоставление им точных данных, ADK упрощает интеграцию инструментов. Наиболее распространенным является Google Search , который позволяет ИИ запрашивать информацию в интернете в режиме реального времени и указывать источники. Однако ограничения устанавливаются программистом, поскольку можно создавать пользовательские функции на Python для подключения ИИ к любому API, от текущих прогнозов погоды до управления корпоративным складом.
С точки зрения развертывания, система отличается исключительной гибкостью. Она может работать в пользовательских контейнерах или использовать нативное развертывание в Google Cloud через Agent Platform, Cloud Run или GKE, автоматически наследуя безопасность и мониторинг корпоративного уровня благодаря Cloud Trace.
Эта экосистема трансформирует способ нашего взаимодействия с ИИ, переходя от простых подсказок к скоординированным многоагентным системам , которые управляют памятью, используют внешние инструменты и развертываются как на мощных серверах, так и в кармане пользователя, оптимизируя каждый токен для максимальной эффективности.