ADK-Go 是 Google 开源的 Agent Development Kit Go 版本，一个强调 code-first 开发的工具包。它允许开发者直接用 Go 代码定义 AI agent 的逻辑、工具和编排流程，避免了高抽象框架的复杂性，提供更高的灵活性和控制力。这种设计特别适合构建复杂多代理系统，支持从简单任务到云原生部署的全流程。
Code-First 开发的工程优势
传统 AI agent 框架往往依赖 YAML 配置或高层 DSL，导致调试困难、版本控制复杂。ADK-Go 采用纯 Go 代码定义一切，例如 agent 的行为通过函数直接实现，便于单元测试和迭代。“Code-First Development: Define agent logic, tools, and orchestration directly in Go for ultimate flexibility, testability, and versioning.” 这让开发者像编写普通服务一样处理 agent，充分利用 Go 的类型安全和并发 goroutine。
在实际落地中，code-first 的参数配置至关重要：
- Agent 初始化参数：使用
agent.New 时指定 WithName("my-agent")、WithModel("gemini-1.5-pro") 或自定义模型适配器。超时阈值设为 30s，避免长时推理卡死；最大迭代次数默认为 10，可调至 20 以支持复杂任务。
- 工具集成清单：预置工具覆盖文件操作、网络请求；自定义工具只需实现
Tool 接口，如 func calculator(ctx context.Context, input string) (string, error)。集成现有工具时，用 tools.NewFunctionTool("calc", calculator)，参数包括描述字符串以指导 LLM 调用。
- 监控点：集成
telemetry 包，记录调用延迟、工具执行率和错误码；阈值警报如工具失败 >5% 时回滚至单 agent 模式。
这些参数确保 agent 在生产中可观测，避免黑箱问题。
多代理编排的核心机制
ADK-Go 的多代理支持通过模块化组合实现，例如根 agent 协调子 agent，形成分层架构。典型场景：一个“研究 agent”调用“分析 agent”和“总结 agent”，处理多步骤工作流。
构建清单：
- 定义子代理：每个 agent 独立配置模型和工具，例如分析 agent 用
WithTools(tools.NewHTTPTool()) 支持 API 调用。
- 编排器配置：用
runner 包串行或并行执行，参数包括 ParallelMaxWorkers: 5（并发上限，避免 API 限流）、TimeoutPerStep: 10s。
- 状态共享：通过
session 或 memory 包传递上下文，启用长时记忆；风险控制：内存上限 1MB，过期 TTL 1h。
- 错误处理：内置重试机制，默认 3 次，指数退避（base 1s, max 30s）；自定义回滚如降级至规则-based 逻辑。
示例代码框架：
import "google.golang.org/adk/agent"
root := agent.New(
agent.WithName("root"),
agent.WithSubAgents([]agent.Agent{research, analysis}),
agent.WithRunner(runner.NewSequential()),
)
response, _ := root.Run(ctx, "分析市场数据")
这种低级 API 比高层框架更灵活，部署时可动态注入配置。
部署灵活性的生产参数
ADK-Go 强调“Deploy Anywhere”，特别优化容器化和云原生。核心是生成可执行二进制，支持 Google Cloud Run 等无服务器平台。
部署清单：
- 容器化：Dockerfile 示例
FROM golang:1.23 AS builder; COPY . /src; go build -o agent .。镜像大小控制 <100MB，使用 multi-stage build。
- Cloud Run 参数：CPU 1 vCPU, 内存 512MiB（单 agent），并发请求 80；自动缩放 min-instances=1, max=10。健康检查路径
/healthz，超时 300s。
- 评估基准：用内置
evaluation 模块，定义指标如任务成功率 >95%、平均延迟 <5s。脚本：go run cmd/eval/main.go --dataset test.json。
- 风险阈值：监控 LLM 令牌消耗（预算 1M tokens/日），超支切换廉价模型；A/B 测试新 agent 版本，流量 10%。
在多租户场景，隔离 session ID，避免跨用户污染；回滚策略：蓝绿部署，观察 1h 指标稳定再切换。
实战优化与注意事项
落地时，优先小规模 POC：单 agent + 1 工具，逐步扩展。常见坑：模型兼容性（Gemini 最佳，非 Gemini 加适配层）；并发瓶颈（Go 默认 GOMAXPROCS，调至 CPU 核数）。
通过这些参数，ADK-Go 实现从开发到生产的闭环，支持复杂 AI agents 而无需抽象层。相比 Python 框架，它在性能和部署上更胜一筹。
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