在构建现代 AI 代理系统时，避免单一供应商锁定已成为关键需求。ADK-Go 作为 Google 开源的 Go 语言工具包，以其代码优先的设计和模型无关性，为集成多个 LLM 提供理想平台。通过将 OpenAI 和 Anthropic 的 API 无缝嵌入 ADK-Go，可以创建混合 AI 代理，实现根据任务动态切换模型，提升推理效率和鲁棒性。这种集成不仅保留了 ADK-Go 的多代理编排能力，还确保了系统在不同场景下的自适应性。
ADK-Go 的核心优势在于其模块化架构，支持自定义工具和代理配置，这使得集成第三方 API 变得直观。根据官方文档，ADK-Go 通过工具生态系统允许开发者定义函数式工具，这些工具可以封装 HTTP 调用到外部 LLM 服务。例如，在代理构建过程中，可以创建两个专用工具：一个用于 OpenAI 的 GPT 模型调用，另一个用于 Anthropic 的 Claude 模型。通过 Go 的标准库 net/http 和 json 包，实现 API 请求的发送和响应解析。这种方法避免了直接修改 ADK-Go 核心逻辑，确保兼容性。
要实现动态模型切换，首先需要设计一个路由逻辑层。在主代理的指令中，嵌入任务分类规则，例如使用简单关键词匹配或嵌入式向量相似度来判断任务类型。对于计算密集型任务，如代码生成，选择 OpenAI 的 GPT-4o 模型；对于长上下文推理，选择 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet。在 ADK-Go 的代理初始化时，使用 WithTools 选项注册这些工具，并通过上下文参数传递模型选择信号。证据显示，这种切换机制在多代理系统中表现优异：一个协调代理评估输入后，委托子代理调用相应工具，避免了单模型的瓶颈。
落地实现时，以下参数和清单至关重要。首先，配置 API 密钥：使用环境变量存储 OpenAI_API_KEY 和 ANTHROPIC_API_KEY，通过 os.Getenv 读取，避免硬编码风险。请求参数包括 temperature=0.7 用于平衡创造性和准确性，max_tokens=1024 以控制输出长度。对于 OpenAI API，端点为 https://api.openai.com/v1/chat/completions，请求体需包含 model 和 messages 数组；Anthropic API 端点为 https://api.anthropic.com/v1/messages，需添加 x-api-key 头和 Anthropic-Version=2023-06-01。错误处理清单：实现重试机制，使用 exponential backoff，最大 3 次重试；监控延迟阈值设为 5 秒，超过则切换备用模型。部署参数：在 Google Cloud Run 上容器化，设置 CPU=1、内存=512MiB，支持并发请求；日志使用 structured logging 记录模型调用元数据，如模型名、响应时间和 token 消耗。
在实际应用中，这种混合集成显著提升了代理性能。例如，在一个任务自适应客服代理中，简单查询使用成本低的 OpenAI 模型，复杂伦理决策切换到 Anthropic 模型，确保合规性。潜在风险包括 API 配额限制和跨模型输出不一致：通过统一响应 schema（如 JSON 格式输出）缓解后者；对于配额，使用 rate limiter 如 golang.org/x/time/rate，每分钟 60 请求。回滚策略：若集成失败，fallback 到单一 Gemini 模型。监控要点包括成功率 >95%、平均延迟 <3 秒，以及 token 成本跟踪，使用 Prometheus 指标暴露。
总之，通过 ADK-Go 的灵活工具系统，集成 OpenAI 和 Anthropic API 不仅避免了 vendor lock-in，还实现了高效的任务自适应推理。这种方法适用于生产级 AI 代理开发，提供可扩展性和可靠性。
资料来源：Google ADK-Go GitHub 仓库（https://github.com/google/adk-go），OpenAI API 文档（https://platform.openai.com/docs/api-reference），Anthropic API 文档（https://docs.anthropic.com/claude/reference/messages）。