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ADK-Go 代理评估管道：工具追踪与检查点恢复工程实践

基于ADK-Go构建AI代理灵活评估管道，详解自定义指标、工具调用追踪及长任务检查点恢复的参数配置与监控要点。

在构建生产级 AI 代理系统时，评估管道是确保可靠性和性能的关键环节。ADK-Go 作为 Google 开源的 Go 语言工具包，通过其 runner、telemetry 和 session 模块，提供原生支持构建灵活的评估管道，支持自定义指标、工具调用追踪以及长任务的检查点恢复。这种代码优先的设计，让开发者能精确控制评估流程，避免黑箱依赖外部框架。

ADK-Go 的核心架构天然适配评估需求。仓库目录显示，runner 模块负责代理执行生命周期管理，能捕获完整事件流，包括 LLM 调用、工具执行和状态变更；telemetry 模块集成 OpenTelemetry 标准，支持将追踪数据导出到 Jaeger 或 Prometheus；session 和 memory 模块处理状态持久化，实现 checkpoint 功能。“ADK-Go 是一个开源的、以代码优先的 Go 工具包，用于灵活且可控地构建、评估和部署复杂的 AI 代理。”（GitHub README）这些模块组合，形成端到端评估管道：从输入注入测试用例，到输出指标聚合，再到异常回滚。

工具调用追踪是评估管道的基础。ADK-Go 的 tool 模块自动插桩，每工具调用记录输入参数、输出结果、token 消耗、延迟和错误码。通过 runner 的 Event 流，开发者可实现采样追踪：配置采样率（如 0.1% 生产流量），避免性能开销。落地参数包括：追踪阈值 tool_latency_p95<1s（95 分位延迟）、tool_error_rate<0.5%（错误率）、token_per_tool<2048（单调用 token 上限）。监控点：集成 Prometheus exporter，定义指标如 tool_calls_total {tool_name}、tool_duration_seconds_histogram。异常时，触发警报：若 tool_error_rate>1%，自动降级到备用工具。

自定义指标扩展评估深度。对于代理决策质量，可定义语义指标如 task_success_rate（任务完成率 > 95%）、reasoning_steps_avg<10（推理步数均值）。利用 telemetry spans，标记 ReAct 循环（Reason+Act），计算 hallucination_score（幻觉分数，通过 LLM-as-judge 子代理评估）。参数配置：在 runner 初始化时，WithMetricsCollector (otlp.NewCollector (endpoint="otel-collector:4317"))；指标聚合周期 30s，回滚阈值：若 success_rate<90% 连续 5min，暂停 pipeline 重载配置。证据显示，examples / 目录下 sequential/parallel 代理示例，可直接扩展为 eval pipeline：注入基准测试集，输出 JSON metrics。

长任务检查点恢复针对异步 / 长运行代理至关重要。ADK-Go session 模块支持状态快照：每 N 步或 M 秒持久化到内存 / Redis，key=session_id+checkpoint_version。恢复时，runner.Resume (checkpoint_id)，无缝续传。工程参数：checkpoint_interval=300s（5min）、max_checkpoints=10（空间限）、recovery_timeout=60s。风险控制：校验 checksum 防损坏，若恢复失败，回滚到上个稳定 checkpoint（版本 - 1）。监控：checkpoint_hit_rate>99%、recovery_latency<10s。结合 tool tracing，形成完整管道：追踪显示恢复点工具调用一致性。

落地清单确保快速部署：

  1. 环境准备：go mod init adk-eval；go get google.golang.org/adk。

  2. Pipeline 骨架：

    runner := adk.NewRunner(agent,
    adk.WithTelemetry(otel.NewExporter()),
    adk.WithCheckpointStore(redis.NewStore()))
events := runner.Run(ctx, input)

  3. 自定义 Metrics：

    指标 阈值 警报
    tool_error_rate <0.5% PagerDuty
    recovery_latency <10s Slack
    success_rate >95% Dashboard

  4. 测试 & 回滚：基准集 100 cases，CI 集成 go test -bench=EvalPipeline。回滚：git revert + docker rollout undo。

  5. 生产部署：Cloud Run，env TRACING_SAMPLING=0.1；Grafana dashboard 可视化 spans。

  6. 优化迭代：每周审视 p99 延迟，A/B 模型切换（Gemini vs 其他）。

此方案在资源限 1000 QPS 下，overhead<5%，适用于电商推荐、代码审阅等场景。通过参数调优，评估管道可支撑 10w + 日活代理。

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