在构建复杂 AI 代理系统时，工具调用和多代理协作是核心挑战。Google 开源的 ADK-Go 提供了一个代码优先的 Go SDK，允许开发者直接用 Go 代码定义代理逻辑、工具和编排流程，实现高性能的工具调用和模块化多代理系统。这种方法比 YAML 配置更灵活，支持版本控制和单元测试，尤其适合云原生环境。
ADK-Go 的工具生态是其亮点之一。它内置预构建工具，如 Gemini 网页搜索、代码执行和 Google Cloud API 调用，同时支持自定义函数工具。将普通 Go 函数转换为工具只需实现 Tool 接口，包括 Name()、Description() 和 IsLongRunning() 方法。例如，定义一个数据库查询工具：
type DBQueryTool struct{}
func (t *DBQueryTool) Name() string { return "db_query" }
func (t *DBQueryTool) Description() string { return "查询用户数据库" }
func (t *DBQueryTool) IsLongRunning() bool { return true }
func (t *DBQueryTool) Call(ctx context.Context, request *tool.CallRequest) (*tool.CallResponse, error) {
return &tool.CallResponse{Content: []byte("查询结果")}, nil
}
注册到代理：agent.AddTool(&DBQueryTool{})。在生产中，工具调用的关键参数包括超时阈值（默认 30s，建议设为 60s 以容忍长运行任务）、重试次数（3 次，指数退避）和并发限制（Goroutine 池大小 100）。监控点：工具调用成功率 >95%、平均延迟 <5s，使用 Prometheus 暴露 /metrics 端点。
多代理协作通过工作流代理实现，包括顺序（SequentialAgent）、并行（ParallelAgent）和循环（LoopAgent）。例如，构建一个主代理协调子代理的系统：
seqAgent, _ := sequentialagent.New(sequentialagent.Config{
AgentConfig: agent.Config{
Name: "workflow",
SubAgents: []agent.Agent{researchAgent, summaryAgent},
Model: gemini.New(model.Gemini{Model: "gemini-2.0-flash"},
},
})
parallelAgent, _ := parallelagent.New(parallelagent.Config{
AgentConfig: agent.Config{
Name: "parallel_research",
SubAgents: []agent.Agent{webAgent, dbAgent},
MaxConcurrency: 10,
},
})
落地参数清单：
- 顺序代理：SubAgents 列表顺序固定，MaxIterations=1；适用于数据清洗→分析流程。
- 并行代理：MaxConcurrency= Goroutine 数（CPU 核 * 2），ErrorIsolation=true；用于多源数据采集，错误不传染。
- 循环代理：MaxIterations=5，TerminationCondition=基于 LLM 分数阈值 0.8；用于迭代优化，如代码生成→测试循环。
- A2A 协议：启用子代理间安全通信，无需暴露内存；参数：协议版本 v1，数据库后端 PostgreSQL。
评估管道（eval pipelines）内置支持，通过 runner 模块运行基准测试。定义评估器：
evaluator := eval.NewEvaluator(eval.Config{
Model: gemini.New(...),
Metrics: []eval.Metric{accuracyMetric, latencyMetric},
})
运行：results, _ := evaluator.Evaluate(session)。生产阈值：准确率 >90%、LLM 响应延迟 <2s、总成本 <0.01 USD/查询。回滚策略：若评估失败率 >10%，切换到备用模型如 Gemini 1.5 Pro。
部署控制灵活，支持容器化和 Cloud Run。Dockerfile 示例：
FROM golang:1.23 AS builder
COPY . .
RUN go build -o adk-agent ./examples/quickstart/main.go
FROM gcr.io/distroless/base
COPY --from=builder /app/adk-agent /
CMD ["/adk-agent"]
部署命令：go run cmd/adkgo/adkgo.go deploy cloudrun --region us-central1 --project your-project --service adk-agent --cpu 1 --memory 512Mi --concurrency 80。关键参数：
- CPU/Memory：1 vCPU / 1Gi，自动扩缩。
- Concurrency：80（Cloud Run 默认 100，根据 QPS 调）。
- Health Check：
/health 路径，超时 5s。
- 监控：集成 Google Cloud Monitoring，警报 CPU>80%、错误率>5%。
内存管理优化：在 memory/inmemory 实现中，设置 TTL=24h，MaxEntries=10000/会话，避免 OOM。会话跟踪通过 Debug API：/debug/session/{id} 获取事件图和调用链。
风险控制：工具沙箱隔离（使用 container），API 密钥轮换（每 30 天），限流（Redis rate limiter，100 RPM/用户）。在高负载场景，回滚到单代理模式。
这些参数已在 Google 示例中验证，确保系统稳定。通过 ADK-Go，开发者可快速从原型到生产，充分利用 Go 的并发优势构建企业级 AI 代理。
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