在构建复杂 AI 代理系统时，代码优先（code-first）方法能带来更高的灵活性和可控性。Google 开源的 ADK-Go 正是一个典范，它以 Go 语言为基础，提供零依赖运行时，支持从单一代理到多代理编排的全流程开发。这种方法不同于配置驱动的框架，而是直接在代码中定义代理逻辑、工具调用和工作流，确保类型安全、版本控制和高效调试。本文聚焦 ADK-Go 在多代理运行时的核心实现，结合实际参数和清单，帮助开发者快速落地。
多代理系统的核心优势与架构观点
传统单代理系统在处理复杂任务时往往力不从心，如需多步骤推理或分工协作，多代理架构是必然选择。ADK-Go 通过模块化代理组件，实现动态路由和层次化协作：LLM 代理（LlmAgent）负责智能决策，工作流代理（SequentialAgent、ParallelAgent、LoopAgent）处理确定性流程，自定义代理则扩展特定逻辑。这种 code-first 方式，让开发者像编写微服务一样组装代理系统，避免 YAML 配置的模糊性。
证据上，ADK-Go 的设计源于软件工程原则：代理间通过 Session 和 Context 共享状态，支持 A2A（Agent-to-Agent）协议实现远程调用。官方文档强调其 model-agnostic 特性，虽优化 Gemini，但兼容任意 LLM 接口。仓库数据显示，v0.2.0 版本（2025-11-21 发布）引入了显著重构，提升了并发性能，Go 的 goroutine 天然适配多代理并行执行。
关键组件与可落地参数
-
代理定义与工具集成
-
多代理编排（Workflow Agents）
-
运行时与 Session 管理
- Runner：核心运行时，处理事件流和状态。
参数：RunConfig{Resume: true} 支持断线续传。
- Session：用户会话，内置 Memory（长期知识）和 Context（短期缓存）。
压缩策略：ContextCompaction 阈值 80% token 利用率时触发。
监控点：SessionState 追踪步数 >50 则告警。
部署与评估工程化实践
部署零依赖：go get google.golang.org/adk，容器化后推 Cloud Run。
- API Server：暴露 REST 和 A2A 端点。
参数：Port=8080, CORS=true（跨域支持）。
- Observability：集成 OpenTelemetry，导出 Cloud Trace。
清单：
- Logging：每个 Step 记录 Input/Output/Action。
- Metrics：Latency P99<2s, ToolCallSuccessRate>95%。
- Tracing：代理调用链路可视化。
评估框架内置：Criteria 定义测试用例，UserSimulation 模拟交互。
- 基准参数：
| 指标 |
目标阈值 |
工具 |
| FinalResponseQuality |
>4.5/5 |
LLM-as-Judge |
| StepEfficiency |
<15 steps |
ExecutionTrace |
| ToolAccuracy |
>90% |
CustomEval |
| 回滚策略：Eval 分数 <80% 时，降级单代理或调低 Temperature=0.3。 |
|
|
在生产中，结合 Artifact 服务（GCS 存储输出），实现端到端落地。例如，图像生成代理：调用 Vertex AI Imagen，保存 PNG artifact，回传 URL。
总结与监控清单
ADK-Go 的 code-first 多代理运行时，将 AI 开发拉回工程师轨道：代码即文档，测试即基准。相比单代理框架，其灵活性体现在动态委托和工具链扩展上。通过上述参数和清单，开发者可快速从原型到生产。
资料来源：
（正文字数约 1250）