文章摘要
谷歌在Google Cloud Next 25大会上发布了首个开源的Agent开发套件（ADK），这是继OpenAI之后，第二家大厂推出的标准化智能体SDK。ADK旨在帮助开发人员简化复杂智能体的开发流程，从大模型选择、自动化流程编排、测试到应用部署，提供一站式解决方案。该套件支持双向音频、视频、MCP和最新的A2A协议，极大提升了开发效率。例如，开发一个跨平台的语音客服智能体，仅需100多行甚至更少的代码即可完成，避免了传统开发中切换不同平台API和编写复杂代码的繁琐过程。
ADK以Python为主要架构，在参数定义、模型集成、工具整合和指令驱动方面表现出色。开发者可以通过简单的代码实现复杂功能，例如仅用6行代码即可完成一个问答智能体的开发。ADK的设计理念类似于拼乐高积木，开发者可以根据需求自由组合模块，无需担心底层技术细节。此外，ADK在模型兼容性方面非常灵活，除了支持谷歌的Gemini系列模型外，还兼容Anthropic、Meta、Mistral AI等200多个第三方开闭源模型。
ADK的亮点之一是支持多层级结构组合的智能体，能够实现复杂的协调和委派任务。例如，在电商场景中，开发者可以构建一个主智能体来处理用户问题，并将订单查询、商品推荐、售后服务等子任务委派给相应的专业智能体。这种方式不仅简化了开发流程，还提高了系统的灵活性和可维护性。ADK还集成了搜索、地图、代码执行等多种实用工具，并支持LangChain、CrewAI、MCP等第三方服务，进一步扩展了其功能。
为了帮助开发者更快地将智能体部署到实际应用中，谷歌还发布了Agent Engine。Agent Engine能够处理智能体上下文、基础设施管理、扩展复杂性、安全性、评估、测试和监控等一系列任务，支持使用任何框架构建的智能体部署。此外，Agent Engine支持短期记忆和长期记忆，使智能体能够回忆起过去的对话和偏好，提供更加个性化和连贯的用户体验。通过Vertex AI的评估工具，开发者可以优化智能体性能，确保其在现实世界中的有效性和可靠性。
ADK的实际应用案例也展示了其强大的能力。例如，电商价格优化公司Revionics利用ADK开发了一个多智能体系统，帮助零售商制定价格策略，既保证价格竞争力，又维持利润空间。雷诺集团则通过ADK开发了一款智能体，用于确定电动汽车充电桩的最佳安装位置，充分利用地理和交通数据，减轻团队的工作负担。
自开源以来，ADK在GitHub上迅速获得了超过5000颗星，显示出开发者对其的高度认可和欢迎。ADK的发布不仅为智能体开发提供了新的工具和框架，也为行业带来了更高的效率和创新可能性。
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【原文作者】 AIGC开放社区
【摘要模型】 deepseek-v3
【摘要评分】 ★★★☆☆
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