在构建多代理 AI 系统时，代码优先（code-first）的 Go 运行时如 Google 的 ADK-Go 提供了零依赖、高性能的解决方案。它强调通过纯 Go 代码定义代理逻辑、工具集成和工作流编排，避免 YAML 或 JSON 配置的复杂性，直接利用 Go 的并发性和类型安全实现灵活控制。这种方法特别适合云原生环境，能无缝构建从简单任务代理到复杂多代理协作系统的全栈应用。
ADK-Go 的核心在于其模块化代理架构。以 LlmAgent 为基础，可以快速定义支持工具调用的代理，例如集成函数工具（functiontool）或代理工具（agenttool）。构建多代理系统时，使用 Workflow Agents 如 SequentialAgent（顺序执行子代理）、ParallelAgent（并行执行）和 LoopAgent（循环迭代直到条件满足）。例如，定义一个研究代理团队：主代理协调 Researcher（调用搜索工具）、Analyzer（分析数据）和 Summarizer（生成报告）。代码示例如下：
import (
"google.golang.org/adk/agent"
"google.golang.org/adk/agent/llmagent"
"google.golang.org/adk/agent/workflowagents"
"google.golang.org/adk/model/gemini"
)
model := gemini.New(modelName, apiKey)
researcher := llmagent.New(model, researcherTools...)
analyzer := llmagent.New(model, analyzerTools...)
summarizer := llmagent.New(model, []tool.Tool{})
team := workflowagents.SequentialAgent{
Agents: []agent.Agent{researcher, analyzer, summarizer},
}
这种 code-first 方式确保逻辑版本化、可测试，并支持零依赖部署：只需 go get google.golang.org/adk，无外部运行时依赖。证据显示，ADK-Go 设计为“Idiomatic Go，leveraging Go's strengths in concurrency and performance”，特别适合高并发多代理场景。
评估是多代理系统工程化的关键，ADK-Go 内置基准测试支持。通过 runner 包运行代理，并使用 criteria 定义评估标准，如响应准确率、步骤效率和工具调用成功率。落地参数包括：设置 maxIterations=5（LoopAgent 最大循环次数，避免无限循环）；toolTimeout=30s（工具执行超时）；temperature=0.7（LLM 生成温度，平衡创造性和稳定性）。基准清单：
- 性能基准：测量端到端延迟（target < 5s/查询）、吞吐（>100 QPS in Cloud Run）。
- 准确率基准：使用模拟用户输入测试集，阈值 >85% 通过率。
- 资源基准：内存 < 500MB/实例，CPU < 2 cores。
- 监控点：集成 telemetry 记录事件，如 agent/step/tool_call，导出到 Cloud Trace。
例如，评估脚本可循环运行 100 次会话，记录指标并生成报告。风险控制：设置 session state 持久化阈值（maxHistoryTurns=20），防止上下文膨胀；fallback 到简单代理如果复杂路径失败率 >10%。
部署管道强调灵活控制和零 deps。使用 cmd/adkgo CLI 构建容器镜像：adkgo deploy cloudrun，自动生成 Dockerfile，支持 Google Cloud Run 或 GKE。关键参数：
- 容器化：零 deps 意味着单二进制，镜像大小 <50MB，使用 distroless/base。
- 缩放配置：minInstances=1, maxInstances=10, concurrency=80（Go 并发优势）。
- 健康检查：/healthz 路径，超时 5s。
- A2A 协议：暴露代理为远程工具，支持多系统协作，端口 8080。
- 回滚策略：蓝绿部署，监控错误率 >5% 自动回滚。
CI/CD 管道示例（GitHub Actions）：lint → test (benchmarks) → build → deploy。生产监控：Prometheus 抓取 /metrics，警报延迟 >2x 基准。
实际案例：在 Vertex AI Agent Engine 上部署，结合 BigQuery 工具实现数据代理：查询优化代理并行执行 SQL 生成和执行，基准显示 40% 加速。ADK-Go 的 server 包支持 REST API 和 WebSocket 流式，支持 resume agents（断线续传）。
总之，ADK-Go 通过 code-first 范式实现多代理系统的工程化：从构建（模块代理）、评估（内置基准）到部署（零 deps 管道），提供参数如 maxIterations=5、toolTimeout=30s、concurrency=80。开发者可快速迭代复杂系统，确保性能与可靠性。
资料来源：
- Google ADK-Go GitHub：“An open-source, code-first Go toolkit for building, evaluating, and deploying sophisticated AI agents with flexibility and control.”
- ADK 文档：代理和工作流定义指南。
（正文字数：约 950 字）