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解决的问题

提供一个标准化的、以代码为先的框架，用于构建、评估和部署 AI 代理。它简化了复杂代理工作流的编排、多代理层级的管理以及多样化工具的集成，同时保持了可测试性和版本控制等软件开发原则。

工作原理

ADK 使用两个主要构建模块：Agent 类用于定义 AI 的指令和行为，Workflow 类用于通过基于图的执行引擎编排这些代理。该引擎支持高级逻辑，如路由、循环、分叉/汇聚以及人机协同（HITL）确认。它与模型无关，但针对 Gemini 进行了优化，开发者可以在 Python 中定义逻辑，并通过 Docker、Cloud Run 或 Vertex AI Agent Engine 部署代理。

适用人群

希望构建具有高度控制力和灵活性的复杂代理应用的开发者，特别是那些在 Google 生态系统内工作，或需要一种结构化方式来管理多代理委派和复杂状态管理的用户。

主要亮点

• 基于图的工作流运行时：支持具有路由、重试和嵌套工作流的确定性执行流程。
• 结构化任务 API：支持多轮任务模式和受控输出的代理间委派。
• 模块化多代理系统：允许将专业代理组合成可扩展的层级结构。
• 丰富的工具集成：支持 OpenAPI 规范、MCP 工具和自定义函数。
• 内置开发工具：包含用于测试和调试的开发 UI，以及用于评估的 CLI。
• 灵活的部署方式：支持通过 Docker 容器化，并无缝部署到 Google Cloud。