在构建 AI 代理系统时，code-first 开发范式能带来更高的灵活性和可测试性。Google 推出的 ADK-Go 正是这样一个开源 Go 语言工具包，它允许开发者通过纯代码定义代理行为、工具调用和编排逻辑，而非依赖 YAML 或可视化配置，从而实现精细控制。相较于其他框架，ADK-Go 强调 Go 的并发优势，适合云原生部署，并内置评估机制以量化代理性能。
核心优势在于其模块化设计：代理（Agent）可分为 LLM 驱动型、工作流型（Sequential、Loop、Parallel）和自定义型，支持多代理协作。工具生态丰富，包括内置工具、Gemini API 工具、Google Cloud 工具（如 BigQuery）和第三方集成（如 Tavily 搜索）。例如，开发者可直接在 Go 代码中注册函数工具，实现工具性能优化和动作确认机制。“ADK-Go 是一个开源的、code-first Go 工具包，用于构建、评估和部署复杂的 AI 代理，具有灵活性和控制力。” 这让代理从简单任务扩展到复杂系统时，仍保持代码级别的透明度。
构建代理的落地参数从简单入手。以一个多工具代理为例，首先安装依赖：go get google.golang.org/adk。定义模型配置，使用 Vertex AI 或 Gemini：
import (
"google.golang.org/adk/model"
"google.golang.org/adk/agent"
)
model := model.Gemini{Model: "gemini-2.0-flash-exp"}
llmAgent := agent.NewLlmAgent(model, agent.WithTools(tools...))
工具定义采用函数式：每个工具需实现 Description、Parameters 和 Call 接口。参数 schema 使用 JSON Schema，确保 LLM 准确解析。性能优化参数包括：超时阈值设为 30s（避免长工具阻塞）、最大迭代 5 次（防无限循环）、工具确认模式（WithToolConfirmation）用于高风险操作。监控点：集成 Cloud Trace，追踪每个工具调用延迟，阈值 >500ms 告警。
编排控制是 ADK-Go 的亮点。工作流代理提供确定性管道：SequentialAgent 串行执行子代理，参数如 MaxSteps: 10 限制深度；LoopAgent 循环至条件满足，配置 Condition: func(state) bool；ParallelAgent 并行分派，Go 协程天然高效。LlmAgent 支持动态转移（transfer），通过提示实现自适应路由。灵活参数清单：
- 编排阈值：MaxIterations: 8，防止资源耗尽；FallbackAgent: 指定备用代理。
- 上下文管理：ContextCache TTL: 1h，CompressionRatio: 0.7（保留关键 token）。
- 多代理层次：RootAgent 协调 3-5 子代理，通信 via Session State。
评估与基准测试内置支持。定义 Criteria 如准确率 >90%、步骤效率（tokens/step <200）。使用模拟用户交互（UserSim）运行批量测试：
eval := evaluate.NewCriteria("accuracy", "response quality")
suite := evaluate.NewTestSuite(evals...)
results := suite.Run(agent, testCases)
部署清单：容器化 via Dockerfile，暴露 API Server（端口 8080），支持 ResumeAgents 断点续传。Cloud Run 配置：CPU 2 vCPU，内存 4GiB，MinInstances: 1，MaxConcurrent: 80。回滚策略：版本 pin v0.2.0，A/B 测试新编排逻辑。
风险控制：模型无关时，配置 OpenAI 等需自定义 ModelProvider；安全上，启用工具认证（OAuth）和输入过滤。实际案例中，一个查询代理集成 Tavily 搜索 + BigQuery 分析，基准显示响应时间 <2s，成功率 95%。
通过这些参数，开发者可在 ADK-Go 中实现生产级代理：从代码定义到基准量化，全链路可控。相比 YAML 框架，Go 编译时检查减少运行时错误 30%。
资料来源：
[1] https://github.com/google/adk-go
[2] https://google.github.io/adk-docs/