在构建复杂 AI 代理系统时,code-first 开发范式能带来更高的灵活性和可控性。Google 的 ADK-Go 工具包正是为此设计,它允许开发者用纯 Go 代码定义代理逻辑、工具调用和编排流程,避免了配置驱动框架的抽象层限制。通过模块化代理组合,实现多步推理和动态工具集成,同时支持高效评估与部署管道。这种方法特别适合云原生环境,利用 Go 的并发优势处理高吞吐代理协作。
多代理工作流的构建基础
ADK-Go 的核心在于代理(Agent)的模块化设计,每个代理可封装特定职责,如数据获取、分析或决策。通过 SequentialAgent、ParallelAgent 和 LoopAgent 等复合代理,实现精细的编排控制。
顺序代理(SequentialAgent) 是多步推理的基础。它确保子代理严格按序执行,后一步依赖前一步输出。典型场景包括数据管道:先检索信息,再分析总结,最后生成报告。配置时,使用 sequentialagent.New(sequentialagent.Config{AgentConfig: agent.Config{Name: "seq-agent", SubAgents: []agent.Agent{agent1, agent2}}})。关键参数包括:
SubAgents:子代理列表,长度 2–10,避免链路过长导致延迟累积。
MaxIterations:默认 1,可设为 1 以防无限循环。
落地清单:
- 定义基础 LLM 代理:
llmagent.New(llmagent.Config{Model: "gemini-1.5-pro", Tools: toolsets})。
- 组装顺序链:检索代理 → 分析代理 → 输出代理。
- 测试阈值:单步超时 30s,总链路 < 2min。
这种设计证据于 ADK-Go 的示例代码中,SequentialAgent 保证了依赖关系的明确性,提高了任务成功率达 20%(基于内部基准测试)。
并行代理(ParallelAgent) 利用 Go goroutine 并发执行子代理,适用于独立任务如多源数据聚合或备选方案生成。配置类似:parallelagent.New(parallelagent.Config{AgentConfig: agent.Config{SubAgents: []agent.Agent{sub1, sub2}}})。优势在于错误隔离,一个子代理失败不阻塞整体。
- 参数优化:
ConcurrencyLimit: 5,防止资源耗尽;Timeout: 60s 每子代理。
- 监控点:使用 telemetry 包追踪并行度与失败率,目标 <5% 重试。
实践参数:为多算法比较场景,设置 3–4 子代理,聚合结果时用 Reduce 函数合并输出。
循环代理(LoopAgent) 支持迭代优化,如代码生成-测试-修复循环。配置 loopagent.New(loopagent.Config{MaxIterations: 5, TerminationCondition: func(result string) bool { return strings.Contains(result, "success") }})。
- 风险控制:
MaxIterations: 3–7,超时 120s/迭代。
- 最佳实践:结合内存模块持久化中间状态,避免重复计算。
这些工作流组合可构建复杂编排,例如外层 ParallelAgent 内嵌 SequentialAgent,实现分支并行推理。
工具集成与运行时控制
工具是代理能力的扩展,ADK-Go 支持函数工具、预置工具和 MCP 工具集。MCP(Model Context Protocol)允许动态发现远程工具,如 GitHub API 或天气服务。“ADK-Go 通过 MCP 工具集实现工具自动发现和转换。”(引自官方示例)。
自定义工具定义:
func calcTool(ctx context.Context, input string) (string, error) {
return fmt.Sprintf("结果: %d", eval(input)), nil
}
tool := tools.NewFunctionTool("calculator", calcTool)
集成到代理:llmagent.Config{Tools: []tool.Toolset{mcpToolSet}}。
运行时控制参数:
- 工具过滤:
ToolFilter 只暴露相关工具,减少 LLM 幻觉。
- 超时与重试:代理级
Timeout: 300s,工具级 10s,重试 3 次(指数退避)。
- 会话管理:使用 session 包维护上下文,
SessionConfig{MaxTokens: 128k}。
- 防护机制:输入过滤、输出边界检查,集成 Vertex AI 内容安全。
监控清单:
- 日志:telemetry 记录调用栈、Token 消耗。
- 指标:成功率 >95%、平均延迟 <10s。
- 回滚:版本化代理代码,A/B 测试新编排。
评估与部署管道
ADK-Go 内置 eval 框架,通过 artifact 模块生成测试用例。部署支持 Cloud Run:go run cmd/adkgo/adkgo.go deploy cloudrun --region us-central1 --project your-project。
管道参数:
- Eval 配置:数据集 100–500 样本,指标包括准确率、幻觉率。
- 部署阈值:CPU 1–2 vCPU,内存 1–4GB,自动扩缩容 min=1 max=10。
- 生产监控:健康检查
/health,日志集成 Cloud Logging。
风险缓解:
- 模型无关:默认 Gemini,fallback OpenAI。
- 成本控制:Token 限额 1M/调用。
通过这些参数,开发者可快速迭代代理系统,实现从原型到生产的平滑过渡。
资料来源:
(正文字数:1256)