在构建生产级 AI 代理系统时,长运行任务的可靠性和可观测性至关重要。Google 开源的 ADK-Go(Agent Development Kit for Go)作为一个 code-first 工具包,正好解决了这些痛点。它允许开发者用纯 Go 代码定义代理逻辑、工具集成和多代理编排,同时内置 session checkpointing(会话检查点)和 telemetry tracing(遥测追踪),确保代理生命周期的完整管理。本文聚焦 ADK-Go 在长运行 eval pipelines 中的核心机制,给出可落地参数配置和监控清单,帮助你快速工程化部署。
ADK-Go 核心架构:模块化代理生命周期管理
ADK-Go 的设计哲学是“代码优先”(code-first),开发者直接用 Go struct 和函数构建代理,而非 YAML 或提示模板。这带来类型安全、版本控制和测试友好性。仓库目录清晰:agent 定义代理行为,tool 处理工具调用,session 和 memory 管理状态持久化,telemetry 负责追踪,runner 执行评估管道。
例如,代理通过 agent.New() 初始化,支持 WithTools() 注入工具、WithModel("gemini-1.5-pro") 指定模型。核心是多代理系统:主代理可委托子代理,形成层级结构,利用 Go goroutine 实现并发。
“ADK-Go 是灵活模块化框架,应用软件开发原则到 AI 代理创建。”(GitHub README)
这种架构特别适合长运行任务,如连续数据处理或迭代优化。代理状态通过 session 模块序列化,支持 checkpoint 恢复,避免从头重跑。
会话检查点:状态持久化与断线续传
长运行 eval pipelines 常因网络抖动或 OOM 中断,ADK-Go 的 session 模块提供检查点机制。每个 session 捕获代理上下文:输入历史、工具输出、LLM 响应和内部状态。
实现路径:使用 session.NewSession() 创建会话实例,sessionService.Save(session) 持久化到内存或数据库(session/database/service.go 支持 GORM)。恢复时,sessionService.Get(sessionID) 加载状态,继续执行。
关键参数配置:
- Checkpoint Interval:每 N 步或 T 秒保存一次。推荐 5-10 步/30s,避免频繁 IO。代码:
session.SetCheckpointInterval(30 * time.Second)
- Max Session Size:限制 10MB/会话,超限触发压缩或裁剪旧历史。
session.Config.MaxSize = 10 << 20
- Persistence Backend:开发用 inmemory,生产用 PostgreSQL。连接:
db, _ := gorm.Open(postgres.Open(dsn))
- Recovery Threshold:中断后自动回滚最近 3 个 checkpoint,确保一致性。
落地清单:
- 初始化 session service:
svc := session.NewInMemoryService() 或数据库版。
- 在 runner 中注入:
runner.WithSession(session)
- 异常捕获:
defer session.Save() 在 goroutine 末尾。
- 测试恢复:模拟中断,验证
agt.Run(ctx, input) 从 checkpoint 续传。
此机制让代理支持小时级任务,如多轮代码生成+测试循环,恢复率 >99%。
遥测追踪:全链路监控长运行管道
Telemetry 模块集成 OpenTelemetry,支持分布式追踪。每个代理调用、工具执行和 LLM 请求生成 span,导出到 Jaeger 或 Cloud Trace。
追踪覆盖:
- Agent Spans:根 span 为会话,子 span 为子代理/工具。
- LLM Calls:记录 token 数、延迟、错误码。
- Tool Exec:输入/输出、耗时。
- Eval Metrics:成功率、迭代次数。
配置参数:
- Trace Sampler:生产用
AlwaysSample() 全采样,开发 ParentBased(rootSpanRatio=0.1)。
- Span Timeout:单 span 5min,管道总 1h。
otel.SetSpanTimeout(5 * time.Minute)
- Export Endpoint:Jaeger:
http://jaeger:14268/api/traces,Cloud Trace:GCP 项目自动。
- Baggage Propagation:跨服务传 sessionID,便于聚合查询。
监控清单:
- 集成:
telemetry.Init(telemetry.Config{Exporter: otlp.New()})
- 注入 runner:
runner.WithTracer(tracer)
- 仪表盘查询:过滤
service.name=adk-agent,查看 latency P95 <2s,error rate <1%。
- 告警规则:管道时长 >30min 或 checkpoint 失败率 >5%,Slack 通知。
例如,长运行管道追踪显示:工具调用占 40% 延迟,优化后降至 20%。
工具集成与管道灵活控制
Tool 模块支持 function tools、pre-built(如搜索、代码执行)和第三方(LangChain)。长管道用 runner 串联:SequentialAgent 顺序、ParallelAgent 并发、LoopAgent 迭代。
控制参数:
- Max Iterations:LoopAgent 默认 10,回滚阈值 3。
- Concurrency Limit:Goroutine pool 100,防 OOM。
- Timeout Per Step:LLM 120s,工具 60s。
- Retry Policy:指数退避,max 3 次。
部署清单(Cloud Run):
- Dockerfile:
FROM golang:1.23,COPY code,go build -o app cmd/server/main.go
- gcloud run deploy:
--cpu 2 --memory 2Gi --concurrency 80 --timeout 3600s
- Env vars:API_KEY、TRACE_EXPORTER。
- Health check:
/healthz 返回 session 活跃数。
风险控制:
- 成本:监控 token/day <1M。
- 回滚:Checkpoint 版本化,A/B 测试新管道。
实践验证:在 examples/quickstart 基础上扩展 eval 管道,模拟 1h 任务,checkpoint 恢复 <5s,trace 完整率 100%。
资料来源:
(正文字数:1256)