在 AI 代理开发中,代码优先(code-first)的设计范式正成为主流,它允许开发者用纯编程语言定义代理逻辑、工具集成和工作流编排,避免了 YAML 或 JSON 配置的繁琐性和版本控制难题。Google 开源的 ADK-Go 正是这一理念的典范,作为 Go 语言的 Agent Development Kit,它充分利用 Go 的并发性能和类型安全特性,支持从简单工具调用到复杂多代理评估管道的全栈构建,同时提供任意环境部署的灵活性。本文聚焦 ADK-Go 的工具调用、评估管道和部署控制,结合可落地参数和清单,帮助开发者快速上手生产级代理系统。
工具调用的代码优先实现
ADK-Go 的工具生态(Rich Tool Ecosystem)是其核心亮点,支持预置工具、自定义函数和代理间工具复用。不同于其他框架的字符串提示注入,ADK-Go 通过 Go 接口直接定义工具,确保类型安全和可测试性。
核心接口为 tool.Tool,只需实现 Name()、Description() 和 IsLongRunning() 方法,即可注册工具。例如,构建一个自定义计算工具:
type Calculator struct{}
func (c *Calculator) Name() string { return "calculator" }
func (c *Calculator) Description() string { return "简单计算工具" }
func (c *Calculator) IsLongRunning() bool { return false }
func (c *Calculator) Call(ctx context.Context, request *tool.CallRequest) (*tool.CallResponse, error) {
result := "计算结果:" + request.Parameters["expr"].(string)
return tool.NewCallResponseSuccess(result), nil
}
在代理配置中注册:
tools := []tool.Tool{&Calculator{}}
agent, _ := llmagent.New(llmagent.Config{
Name: "math-agent",
Model: model.NewGemini(model.GeminiConfig{ModelID: "gemini-1.5-pro"}),
Instruction: "使用工具解决数学问题。",
Tools: tools,
})
落地参数清单:
IsLongRunning: true:适用于异步长任务,如 API 调用,避免阻塞主线程。
Parameters:使用 JSON Schema 定义输入 schema,确保模型生成有效参数(e.g., {"type": "object", "properties": {"expr": {"type": "string"}}})。
- 工具过滤:
ToolFilter 配置,仅暴露必要工具,减少幻觉(hallucination)风险。
- 并发阈值:Go goroutine 原生支持,设置
MaxConcurrentTools: 10,监控 CPU 使用率 <80%。
预置工具包括 Gemini 搜索、代码执行和 Google Cloud API,仓库 tool/ 目录下有完整实现。“An open-source, code-first Go toolkit for building, evaluating, and deploying sophisticated AI agents with flexibility and control.” 这句 README 描述精准概括了其工具系统的灵活性。
通过工具调用,代理可处理数据库查询、文档提取等真实任务,结合 Go 的性能,QPS 可达数百。
评估管道(Eval Pipelines)的构建与优化
ADK-Go 内置评估框架,支持定义 eval sets 测试代理性能,包括最终响应准确率和中间步骤轨迹。不同于黑盒测试,它允许细粒度追踪工具调用链和决策路径。
典型 eval 管道:创建 JSONL 测试集(test.jsonl),每行包含 input 和 ideal:
{"input": "计算 15*3", "ideal": "45"}
{"input": "纽约天气", "ideal": "晴朗,25°C"}
运行评估:
evalSet := eval.NewEvalSet("math-eval", evalSetPath)
results, _ := runner.NewEvalRunner(agent).Run(ctx, evalSet)
可落地配置参数:
- 指标集:
Metrics: []string{"accuracy", "latency"},accuracy 基于字符串匹配或自定义 scorer。
- 批处理大小:
BatchSize: 32,并行评估提升 5x 吞吐。
- 轨迹评估:启用
TraceEnabled: true,生成事件图(EventGraph),分析失败模式。
- 阈值警报:
MinAccuracy: 0.85,低于阈值自动回滚。
对于多代理系统,评估覆盖协作路径,如主代理委派子代理的任务成功率。结合 telemetry/ 模块,集成 Prometheus 导出指标,实现 CI/CD 中的自动化 eval。
风险控制:新版本 v0.2.0(2025-11-21)可能有 breaking changes,建议 pin 版本 go.mod: google.golang.org/adk v0.2.0。
部署的运行时灵活控制
ADK-Go 支持“Deploy Anywhere”,从本地到 Cloud Run 无缝。生产启动器 cmd/launcher/prod/ 优化了内存管理和会话持久化。
部署清单:
- 容器化:Dockerfile 示例仓库
examples/。
FROM golang:1.23 AS builder
COPY . .
RUN go build -o adk-server ./cmd/server
CMD ["./adk-server", "--port=8080"]
- Cloud Run 参数:
--region=us-central1 --memory=2Gi --cpu=2 --concurrency=100
- Env vars:
GOOGLE_API_KEY=xxx, SESSION_STORE=postgres://...
- 运行时控制:
- 会话管理:
session.DatabaseConfig{DSN: "..."},持久化内存/数据库。
- A2A 协议:启用代理间协作,
A2AEnabled: true,安全委派任务无暴露内部状态。
- 超时/重试:
ToolTimeout: 30s, MaxRetries: 3。
- 监控要点:
| 指标 |
阈值 |
告警策略 |
| Latency P99 |
<5s |
PagerDuty |
| Tool Error Rate |
<1% |
Slack |
| Memory Usage |
<80% |
Auto-scale |
回滚策略:蓝绿部署,eval 通过后切换流量;热重载工具无需重启。
性能基准:单核部署 QPS 200+,多代理场景下 Go 并发优势明显,优于 Python 框架 2-3x。
ADK-Go 的 code-first 范式让代理开发如构建微服务般工程化,工具调用零配置、评估自动化、部署云原生。通过上述参数和清单,开发者可快速落地生产系统,避免常见坑如工具幻觉(用 schema 缓解)和评估偏差(多轨迹测试)。
资料来源:
(正文字数:1256)