ADK-Go 作为 Google 开源的 Go 语言 AI 代理开发工具包，以代码优先（code-first）理念为核心，特别强调构建、评估和部署复杂多代理系统的灵活性。在传统 AI 代理开发中，评估往往依赖黑箱测试或主观判断，而 ADK-Go 通过纯 Go 代码定义评估基准和用户模拟场景，实现可重复、可量化的性能验证。这种方法避免了 Python 框架的语法切换，让 Go 开发者直接利用 goroutine 并发优势，高效处理多代理交互评估。
ADK-Go 的评估框架内置 Criteria 和 User Simulation 机制，支持对代理最终响应质量和执行轨迹的系统评估。Criteria 模块允许开发者定义自定义评估标准，如任务完成率、工具调用准确性和响应延迟；User Simulation 则模拟真实用户交互路径，覆盖边缘ケース。根据官方文档，评估过程可通过 CLI 命令如adk eval执行，针对预定义的 evalset.json 文件运行批量测试。例如，在 examples 目录的 quickstart 示例中，开发者可快速验证简单代理的基准性能：“ADK-Go 提供内置评估功能，通过预定义测试用例评估最终响应质量和逐步执行轨迹。”
实际落地时，配置评估基准需关注以下参数清单：
- EvalSet 定义：在 JSON 文件中指定输入任务集、期望输出和评分权重。例如，设置
criteria: [{name: "success_rate", weight: 0.4}, {name: "latency", weight: 0.3}]，确保覆盖成功率（阈值 > 85%）和延迟（<5s）。 - User Simulation 参数：模拟多轮交互，参数包括
max_turns: 10、error_rate: 0.1（注入 10% 工具失败），以及variant_scenarios: ["ambiguous_query", "tool_failure"]，测试代理鲁棒性。 - Metrics 采集：集成回调（Callbacks）记录 LLM 调用次数（上限 50 次 / 任务）、Token 消耗（监控 < 10k）和成本估算（Gemini 模型下 $0.01 / 任务）。
- Pass@k 测试：默认 k=5，评估一致性；若 pass@1<60%，需优化代理指令或工具集成。
- 多代理基准：对于 Sequential/Parallel/Loop 代理，额外定义跨代理协调指标，如
delegation_success: >90%和concurrency_efficiency: goroutines利用率>80%。
部署多代理系统时，ADK-Go 强调任意部署（Deploy Anywhere），特别优化 Google Cloud Run。工程参数包括：
- 容器化配置：Dockerfile 中设置
EXPOSE 8080，内存限 2GiB / 实例，CPU 1 核，支持自动扩缩容（min=1, max=10）。 - Runtime Config：通过
agent.WithMaxSteps(20)限制循环深度，WithTimeout(30s)防挂起；启用 Resume Agents 恢复中断会话。 - Observability 集成：配置 Cloud Trace 和 Logging，监控关键指标：错误率 < 1%、QPS<100、99th 延迟 < 2s。
- A2A 协议：多代理间通信使用 Bidi-streaming，参数
buffer_size: 1MB、retry_count: 3，确保低延迟协作。
风险控制与回滚策略：
- 阈值告警：评估中若成功率 < 80%，自动回滚至上版模型（如 gemini-1.5-pro）。
- 安全清单：集成 Guardrails 检查提示注入，政策合规率 > 99%；使用 MCP 工具限域访问企业数据。
- 生产监控：部署 AgentOps 或 Phoenix，实时追踪多代理轨迹，异常时 fallback 至单代理模式。
通过这些参数，开发者可构建可靠的多代理系统。例如，在 Cloud Run 上部署 team 代理，基准测试显示成本降 50%、可靠性升 30%。ADK-Go 的 code-first 评估不仅加速迭代，还确保部署灵活性，适用于云原生 AI 应用。
资料来源：
- GitHub: https://github.com/google/adk-go
- 文档: https://google.github.io/adk-docs/evaluate/
- 示例: https://github.com/google/adk-go/tree/main/examples
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