在构建复杂 AI 代理系统时，多代理协作的评估往往成为瓶颈：如何量化协作效率、工具调用准确率和整体任务完成度？Google 开源的 ADK-Go 提供了一个零依赖的 Go 运行时解决方案，通过模块化代理设计和内置评估管道，实现高效的多代理基准测试与灵活控制。该框架强调代码优先开发，利用 Go 的并发优势，支持从简单任务到复杂工作流的端到端评估。
多代理系统的核心构建
ADK-Go 的 agent 包定义了基础代理接口，支持 LlmAgent（LLM 驱动）和 WorkflowAgent（顺序、并行、循环编排）。构建多代理 eval pipelines 的关键是组合这些组件，形成评估闭环。例如，定义一个根协调代理，子代理分别处理任务分解、执行和结果聚合：
import (
"context"
"google.golang.org/adk/agent"
"google.golang.org/adk/tools"
)
func main() {
calcTool := tools.NewFunctionTool("eval-metric", func(ctx context.Context, input string) (string, error) {
return `{"success_rate": 0.95, "latency_ms": 120}`, nil
})
executor := agent.New(agent.WithName("Executor"), agent.WithTools(calcTool), agent.WithModel("gemini-1.5-pro"))
coordinator := agent.NewSequentialAgent(
agent.WithSubAgents(executor),
agent.WithName("EvalCoordinator"),
agent.WithModel("gemini-1.5-pro"),
)
resp, _ := coordinator.Run(context.Background(), "评估多代理协作：分解任务并计算基准")
fmt.Println(resp)
}
这种设计确保代理间状态共享，通过 runner 包执行，支持并发 goroutine 处理多实例评估。
基准测试管道设计
ADK-Go 的评估聚焦多代理协作基准，包括成功率（task completion rate）、工具调用准确率（tool invocation accuracy）和延迟分布（latency distribution）。核心流程：1）生成测试集（examples 目录提供模板）；2）并行运行多代理变体；3）聚合指标。
关键参数配置：
- 测试集规模：起始 100 条任务，覆盖简单（单代理）和复杂（5+ 代理协作）场景。阈值：成功率 > 90%。
- 模型选择：Gemini 1.5 Pro 作为默认，备用 OpenAI GPT-4o。切换参数：
agent.WithModel("gpt-4o")。
- 循环上限：ReAct 循环 max 10 次，避免无限迭代。监控：若超阈值，标记为失败。
- 并发度：利用 Go goroutine，设置 semaphore 限 50 并发评估实例，防止资源耗尽。
落地清单：
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/google/adk-go。
- 初始化模块：
go mod init eval-pipeline；go get google.golang.org/adk。
- 定义基准任务 JSON：
{"tasks": [{"input": "协作规划旅行", "expected": "完整行程"}]}
- 运行：
go run cmd/eval/main.go --testset benchmarks.json --parallel 20。
- 输出报告：JSON 格式，包含 P95 延迟 < 500ms、准确率 > 92%。
证据显示，这种管道在 examples 中的多代理示例中，协作成功率达 95%，远超单代理 78%。“ADK-Go 支持模块化多代理系统，设计可扩展应用通过组合多个专用代理。”
监控要点与阈值
生产级 eval pipelines 需要 telemetry 集成（telemetry 包）。关键监控点：
- 工具调用失败率：阈值 < 5%。警报：Prometheus 查询
rate(tool_failures[5m]) > 0.05。
- 代理切换延迟：子代理 handoff < 100ms。Go metrics：
histogram.WithLabelValues("handoff").Observe(duration.Seconds())。
- 资源利用：CPU < 80%、内存 < 2GB/实例。Kubernetes HPA：scale on
cpu > 70%。
- 漂移检测：每周基准回归测试，若准确率降 > 3%，触发回滚。
回滚策略：
- 版本 pinning：
go.mod 指定 google.golang.org/adk v0.2.0。
- Canary 部署：Cloud Run 流量 10% 新版，监控 1h。
- 热重载：session 包支持无状态重启，丢失率 < 1%。
部署落地
容器化部署：Dockerfile 示例：
FROM golang:1.22-alpine AS builder
COPY . .
RUN go build -o eval-pipeline cmd/eval/main.go
FROM alpine:latest
COPY --from=builder /app/eval-pipeline .
CMD ["./eval-pipeline", "--prod"]
推送到 Cloud Run：gcloud run deploy adk-eval --image gcr.io/proj/eval-pipeline --concurrency 50。
成本优化：按需评估，BigQuery 存历史基准，Looker Studio 可视化趋势。
通过 ADK-Go 的多代理 eval pipelines，开发者可实现可靠的基准测试，确保系统在生产中稳定协作。该方案零依赖、高并发，适用于云原生环境。
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