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Google ADK (Agent Development Kit)

知识点清单 ​

  • [ ] Google ADK 是什么？与其他 AI Agent 框架的区别？
  • [ ] Agent 的基本概念：Agent / Tool / Session / Memory
  • [ ] 内置工具（GoogleMapsTool / UrlContextTool / ComputerUseTool 等）
  • [ ] App & Plugin 架构
  • [ ] Session 与 Memory 服务（多种持久化选择）
  • [ ] Human-in-the-Loop（人工审批流程）
  • [ ] A2A（Agent-to-Agent）协议支持
  • [ ] 与 LangChain4j 的集成
  • [ ] 事件压缩（Event Compaction）机制
  • [ ] 开发 UI 工具

笔记 ​

一、定位 ​

Google ADK（Agent Development Kit）是 Google 开源的 多语言 AI Agent 开发框架，最初为 Python 设计，后扩展至 Java、Go、TypeScript。Java 版于 2026年3月30日 发布 v1.0.0 正式版。

核心设计理念：将 LLM 与工具、状态管理、外部数据源结合，构建可观测、可控制的 AI Agent。

二、核心概念 ​

概念说明
Agent智能体，核心执行单元，LLM + 工具 + 状态
Tool工具函数，Agent 可调用的外部能力
Session会话管理，保存对话历史和状态
Memory长期记忆，跨会话持久化信息
Artifact文件产物，Agent 生成的文件管理

三、内置工具（v1.0 新增） ​

工具说明
GoogleMapsTool地理位置查询、路线规划
UrlContextTool抓取网页内容作为上下文
ContainerCodeExecutor在容器中安全执行代码
VertexAiCodeExecutor基于 Vertex AI 的代码执行
ComputerUseTool通过 Playwright 操控浏览器

四、App & Plugin 架构（v1.0 新增） ​

v1.0 引入了全新的应用架构：

  • App 容器管理全局配置和插件注册
  • Plugin 机制支持扩展：内置 LoggingPlugin、ContextFilterPlugin、GlobalInstructionPlugin
  • 开发者可自定义插件实现横切关注点
java
App app = App.builder()
    .name("MyAgentApp")
    .plugin(new LoggingPlugin())
    .plugin(new GlobalInstructionPlugin("始终用中文回答"))
    .build();

Agent agent = app.createAgent(/* agent config */);

五、Session 与 Memory 服务 ​

ADK 提供多种持久化选择，适应不同部署环境：

服务说明
InMemorySessionService内存存储，适合开发测试
VertexAiSessionService基于 Vertex AI 的云端存储
FirestoreSessionService基于 Firestore 的持久化
FirestoreMemoryService长期记忆的 Firestore 实现
GcsArtifactService文件产物的 Google Cloud Storage 存储

六、Human-in-the-Loop ​

Agent 可在执行过程中暂停，等待人工审批：

Agent 执行 → 触发 ToolConfirmation → 暂停等待 → 人工审批 → 继续执行

适用于敏感操作（如发送邮件、执行数据库变更）需人工确认的场景。

七、事件压缩（Event Compaction） ​

管理 LLM 上下文窗口的关键机制：

  • 摘要压缩：对历史对话自动生成摘要，替换原始内容
  • 滑动窗口：保留最近 N 轮对话，丢弃旧内容
  • 防止超出 token 上限导致对话失败

八、A2A 协议支持 ​

原生支持 A2A（Agent-to-Agent）协议，通过官方 A2A Java SDK Client 和 JSON-RPC REST 端点实现跨框架 Agent 协作。不同团队、不同技术栈的 Agent 可以互相发现和调用。

九、与 LangChain4j 集成 ​

v0.2.0 起集成 LangChain4j，开发者可在 ADK 中通过 LangChain4j 接入第三方模型：

  • Ollama
  • Docker Model Runner
  • 其他 LangChain4j 支持的模型提供商

参见 框架 LangChain4j。

十、快速开始 ​

xml
<dependency>
    <groupId>com.google.adk</groupId>
    <artifactId>google-adk</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>
java
// 设置 Gemini API Key（环境变量）
// export GOOGLE_API_KEY=your_key

Agent agent = Agent.builder()
    .model("gemini-2.5-flash")
    .instruction("你是一个有帮助的 AI 助手。")
    .build();

String response = agent.run("介绍一下 Google ADK");

内置开发 UI 工具，可本地启动用于测试和调试 Agent：

bash
adk web

十一、注意事项 ​

  • 默认使用 Google Gemini 模型（需要 GOOGLE_API_KEY）
  • 通过 LangChain4j 集成可扩展至其他模型提供商
  • Google 在 Java 生态的长期维护投入尚待观察（社区有顾虑）
  • Python 版本功能最全，Java 版正在快速追赶