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使用 ADK-Go 实现代码优先的多代理运行时

ADK-Go 提供零依赖 Go 运行时，支持复杂多代理 AI 系统的灵活构建、评估与部署，聚焦代码优先的编排机制与工程参数。

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

  1. 代理定义与工具集成

    • LlmAgent：核心智能代理，使用 model.LLM 接口注入模型。 参数清单：
      参数 类型 默认值 说明
      Model string "gemini-2.0-flash" LLM 模型名，支持 Vertex AI 或 OpenAI
      Tools []tool.Tool nil 工具列表，优先内置如 Google Search
      MaxIterations int 10 防止无限循环的最大步数
      示例代码： 
      llm := model.NewGemini(model.WithAPIKey("your-key"))
agent := agent.NewLlmAgent(llm, agent.WithTools([]tool.Tool{functiontool.New(myFunc)}))
    • 工具生态：支持 functiontool（Go 函数包装）、MCP 工具、OpenAPI。第三方如 Tavily 搜索、Firecrawl 爬虫，一键集成。 落地提示：工具性能监控阈值设为 5s 超时，回退到备用工具。

  2. 多代理编排（Workflow Agents）

    • SequentialAgent：顺序执行子代理，适用于管道任务。 参数：SubAgents [] agent.Agent, Terminator tool.Tool（可选，早停）。
    • ParallelAgent：并发运行，Go 并发优势尽显。 参数：ConcurrencyLimit int=5（防资源耗尽）。
    • LoopAgent：迭代执行，至条件满足。 参数：MaxLoops=20, ExitLoopTool（内置工具提前退出）。 示例：构建研究员 - 验证者团队。 
      researcher := agent.NewLlmAgent(...)
validator := agent.NewLlmAgent(...)
team := agent.NewSequentialAgent([]agent.Agent{researcher, validator})
      风险控制：每循环添加 Reflect 插件，自省优化 prompt。

  3. 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：
    1. Logging：每个 Step 记录 Input/Output/Action。
    2. Metrics：Latency P99<2s, ToolCallSuccessRate>95%。
    3. 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）

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