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解决的问题

通过将代理创建更像传统软件开发一样处理，简化了构建、评估和部署 AI 代理的过程。它提供了一种结构化、以代码为中心的方法，用于管理从简单任务到复杂多代理工作流的代理架构。

工作原理

ADK 是一个模块化、模型无关、部署无关的框架。它允许开发者在多种语言（Python、TypeScript、Go、Java 和 Kotlin）中直接在代码中定义代理逻辑和编排。它通过支持自定义函数和 OpenAPI 规范的工具生态系统，实现多样化功能的集成，并允许将专业代理组合成可扩展的层级结构。

适用人群

希望在构建 AI 代理时拥有更多灵活性、控制力和可测试性的软件开发人员，特别是那些在 Google 生态系统中工作但寻求模型无关工具包的开发者。

主要亮点

• 代码优先方法：逻辑和编排在代码中定义，便于版本控制和测试。
• 模块化多代理系统：通过将专业代理组合成层级结构，支持构建可扩展的应用程序。
• 丰富的工具支持：集成预构建工具、自定义函数和 OpenAPI 规范。
• 可观测性：内置追踪和监控功能，用于调试和优化工作流。
• 灵活的部署：支持容器化部署于 Cloud Run、GKE，或通过 Agent Runtime 进行扩展。