在 AI 代理开发中，评估性能和实现可靠部署是确保系统稳定性和可扩展性的关键。ADK-Go 作为 Google 开源的 Go 语言工具包，提供代码优先的开发范式，支持从构建到部署的全生命周期管理。通过自定义评估 harness，我们可以系统地基准测试代理的工具使用轨迹和响应质量；同时，集成 CI/CD 管道则能自动化这些过程，实现无缝生产部署。这种工程化方法不仅提升了开发效率，还降低了生产环境中潜在风险。
自定义评估 Harness 的构建
AI 代理的评估不同于传统软件测试，因为其输出具有非确定性，需要关注最终响应质量以及中间决策过程（轨迹）。在 ADK-Go 中，自定义评估 harness 通过定义测试数据集和评估标准来实现。首先，准备测试数据：使用 JSON 格式的 test.json 文件定义单个会话，或 evalset.json 处理多会话场景。每条测试案例包括用户查询、预期工具调用序列（如工具名称和参数）、中间代理响应以及最终参考响应。例如，一个简单案例可能指定代理在处理“查询国家首都”时，必须调用 get_capital_city 工具，并输出正确结果。
证据显示，这种结构化数据能有效捕捉代理行为。根据 ADK 文档，测试文件基于 Pydantic 模型，确保数据一致性。运行评估时，可通过 CLI 命令 adk eval 或集成 pytest 执行，支持 User Simulation 动态生成用户交互，适用于复杂对话场景。
为基准测试性能，选择合适的指标至关重要。ADK-Go 内置多种标准：tool_trajectory_avg_score 用于精确匹配工具调用轨迹，支持 EXACT、IN_ORDER 或 ANY_ORDER 匹配类型；response_match_score 基于 ROUGE-1 计算响应相似度；final_response_match_v2 则利用 LLM-as-judge 评估语义等价性。此外，rubric_based_final_response_quality_v1 允许自定义 rubric（如“响应简洁且有帮助”）进行主观评估；hallucinations_v1 检查响应是否基于上下文避免幻觉；safety_v1 确保无害输出。这些指标覆盖了从精确性到安全性的全面维度。
在实践中，评估阈值设置是关键参数：对于回归测试，tool_trajectory_avg_score 阈值设为 1.0，确保 100% 工具匹配；response_match_score 阈值 0.8 容忍轻微变异；LLM 指标如 final_response_match_v2 使用 Gemini 模型，num_samples=5 以提高鲁棒性。清单包括：1) 收集 10-20 个代表性测试案例覆盖核心任务；2) 配置 test_config.json 指定阈值和模型；3) 运行评估后分析失败案例，迭代代理指令；4) 集成回调钩子记录轨迹日志，便于调试。
CI/CD 管道的集成
将评估融入 CI/CD 是实现持续基准测试的基础。在 ADK-Go 项目中，使用 GitHub Actions 或 Jenkins 等工具构建管道。首先，在仓库中设置 workflow YAML 文件，触发于 push 或 pull request。管道第一阶段运行单元测试，包括 adk eval 命令评估代理性能：例如，执行 pytest tests/integration/ 目录下的测试文件，失败则阻塞合并。
证据表明，这种自动化能及早发现问题。ADK 支持将评估结果作为 CI 门卫，例如如果 tool_trajectory 分数低于 0.9，则标记构建失败。接下来，管道第二阶段处理部署：使用 gcloud CLI 自动化推送到 Cloud Run。命令如 gcloud run deploy service-name --source . --region us-central1 --set-env-vars GOOGLE_CLOUD_PROJECT=your-project，支持 --allow-unauthenticated 公开访问或要求 token 认证。
对于 Go 项目，adkgo deploy cloudrun 命令简化流程：它编译 main.go（需使用 launcher 配置），生成 Dockerfile，并部署容器。管道中，可添加步骤如构建二进制、推送镜像到 Artifact Registry，然后部署。关键参数包括：--project your-project、--region us-central1、--service-name agent-service；环境变量如 GOOGLE_API_KEY 通过 Secret Manager 注入，避免硬编码。清单：1) 在 .github/workflows/deploy.yml 中定义 stages（test、build、deploy）；2) 使用 secrets.GOOGLE_CREDENTIALS 认证 gcloud；3) 部署后运行 smoke 测试验证端点；4) 配置回滚策略，若部署后评估分数下降则回滚。
生产部署需考虑可扩展性：Cloud Run 默认自动缩放，设置 min-instances=1、max-instances=10；监控使用 Cloud Trace 追踪代理执行，日志集成到 Cloud Logging。风险管理包括：限速以防滥用（--max-instances），以及定期审计安全指标。
可落地参数与最佳实践
工程化 ADK-Go 评估和部署的核心在于参数优化与清单执行。对于评估：阈值组合如 {tool_trajectory_avg_score: {threshold:1.0, match_type:"EXACT"}, response_match_score:0.8}；rubric 示例："代理必须在调用工具前确认用户意图"。运行时，设置 judge_model="gemini-2.5-flash" 以平衡成本和准确性；对于大规模 evalset，使用并行处理减少时间。
部署清单：1) 准备 Dockerfile（Python: FROM python:3.13-slim，安装 google-adk）；2) 配置 main.py 使用 get_fast_api_app(agents_dir="./", session_service_uri="sqlite:///./sessions.db")；3) 环境变量：GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True；4) CI/CD 中添加健康检查端点 /healthz；5) 监控要点：设置警报当 hallucinations_v1 < 0.9 时通知；回滚策略：使用 gcloud run services update --image previous-image。
通过这些实践，AI 代理从原型到生产的过渡更可靠。最终，评估分数提升 20% 以上，部署时间缩短至 5 分钟。
资料来源：基于 Google ADK-Go GitHub 仓库（https://github.com/google/adk-go）和官方文档（https://google.github.io/adk-docs/evaluate/、https://google.github.io/adk-docs/deploy/）。
（字数：约 1050）