在 AI 代理开发领域，评估和部署是确保系统可靠性和可扩展性的关键环节。Google 的 ADK-Go 作为一款开源的代码优先 Go 工具包，为构建、评估和部署复杂 AI 代理提供了灵活框架。它强调代码第一的设计理念，使得开发者能够精确控制代理行为，同时支持模块化多代理系统。这种方法特别适用于需要高并发和性能优化的云原生环境，帮助团队从原型快速过渡到生产级应用。
ADK-Go 的评估管道设计聚焦于代理行为的全面检验，包括最终响应质量和执行轨迹分析。根据官方文档，“系统化评估代理性能，通过预定义测试案例验证最终响应质量和步步执行轨迹”。这避免了 LLM 非确定性带来的风险，确保代理在复杂任务中的稳定性。证据显示，ADK-Go 集成 ReAct 框架（推理-行动-观察循环），允许开发者捕获代理的完整决策路径。例如，在多代理协作场景中，可以评估委托机制的效率，避免循环调用导致的死锁。
在评估实践中，灵活性体现在自定义标准和用户模拟上。开发者可定义评估准则，如准确率阈值（>95%）、响应延迟（<2s）和工具调用成功率（>90%）。使用内置的轨迹评估工具，结合 Cloud Trace 进行分布式追踪，监控代理在高负载下的行为变化。风险在于 LLM 的幻觉问题，因此建议设置防护机制，如输入过滤和输出验证。实际参数包括：测试数据集规模（至少 1000 样本，覆盖边缘案例）；模拟用户交互循环（5-10 轮）；集成 AgentOps 方法论，分层评估从组件级到系统级。
部署策略方面，ADK-Go 支持“部署任意位置”的理念，特别优化 Google Cloud Run 和 GKE。代码优先方法便于容器化，Go 的并发优势确保代理在多用户场景下的扩展性。官方指出，“轻松容器化并部署代理，支持云原生环境如 Google Cloud Run”。例如，使用 Docker 打包代理逻辑和工具集成，然后通过 gcloud 命令部署到 Cloud Run，实现自动缩放。
可落地部署清单包括：1. 配置运行时：设置 Vertex AI Agent Engine 作为托管运行时，提供自动伸缩和安全特性；最小实例数 1，最大 100，根据流量调整。2. 监控参数：启用 Cloud Logging 记录代理事件，设置警报阈值（如错误率 >5% 时通知）；使用 Telemetry 模块追踪指标，如代理响应时间和工具调用频率。3. 回滚策略：版本化代理代码，支持蓝绿部署；测试环境预热 24 小时，确保无回归 bug。4. 扩展行为：利用多代理架构，定义 A2A 协议实现代理间协作；参数如最大委托深度（3 层），防止级联失败。
在实际工程中，这些策略显著提升了代理的鲁棒性。例如，一个客服代理系统可通过评估管道验证多轮对话的连贯性，部署后在 Cloud Run 上处理峰值流量达 1000 QPS。局限性包括对 Google 生态的依赖，但其模型无关设计允许集成其他 LLM。总体而言，ADK-Go 提供了一种平衡灵活性和控制的路径，推动 AI 代理从实验到生产的工程化转型。
资料来源：GitHub - google/adk-go；ADK 官方文档 https://google.github.io/adk-docs/。
（正文字数约 950 字）