- إطار عمل مفتوح المصدر لتصميم وكلاء ذكاء اصطناعي متطورين وقابلين للتطوير.
- دعم أصلي للتنفيذ المحلي على أجهزة أندرويد عبر Gemini Nano.
- القدرة على تنسيق أنظمة متعددة الوكلاء من خلال الجمع بين نماذج الحوسبة السحابية والنماذج المحلية.
- نظام بيئي مرن يسمح بدمج الأدوات المخصصة ومعايير MCP.
إذا كنت مهتمًا بالذكاء الاصطناعي وبرمجة Kotlin، فاستعد لأن مجموعة أدوات تطوير الوكلاء (ADK) هنا لتجعل الأمور أكثر إثارة. باختصار، إنها... مجموعة أدوات مفتوحة المصدر مما يسمح لك بتصميم وكلاء الذكاء الاصطناعي مع تحكم كامل، سواء لتشغيلهم على جهاز الكمبيوتر الخاص بك، أو في Google Cloud، أو مباشرة على جهاز المستخدم المحمول.
إن أقوى ما يميز هذا الإطار هو أنه يختار نهجًا "البرمجة أولاً"انسَ الإعدادات المملة في الواجهات الخارجية؛ هنا يمكنك تحديد السلوك ومنطق التنسيق واستخدام الأدوات مباشرةً في الكود، مما يجعله قم بتصحيح أخطاء وإصدار وكلاءك سيكون الأمر سهلاً للغاية مقارنة بالطرق الأخرى.
التنفيذ في بيئة أندرويد
يُعدّ إدخال الذكاء الاصطناعي إلى الأجهزة المحمولة نقطة قوة حقيقية لـ ADK. بفضل تبعياته المُحسّنة لبيئة Android، يمكنك إنشاء تجارب إعطاء الأولوية للخصوصية كما أنها تتميز بزمن استجابة منخفض للغاية، لأنها لا تعتمد على اتصال دائم بالإنترنت.
للبدء، ستحتاج إلى برنامج Android Studio وحزمة تطوير برامج Android محدثة (على الأقل compileSdk 34 و minSdk 24في ملف تكوين Gradle، ستحتاج إلى إضافة المكتبة google-adk-kotlin-core-android ومعالج التعليقات التوضيحية في لعبة KSP. ومن التفاصيل المهمة أن لا ينبغي خلطهما. إن اعتماد نظام Android على JVM محدود، حيث أن إصدار الهاتف المحمول يتضمن بالفعل كل ما هو ضروري وتوافق محدد مع طرازات الأجهزة.
عند تعريف الفاعل، يكون بناء الجملة بديهيًا للغاية. التعليقات التوضيحية مثل @Tool y @Param للإشارة إلى إمكانيات الوكيل. على سبيل المثال، يمكنك إنشاء خدمة توفر الوقت الحالي في مدينة ما وربطها بـ وكيل ليما تم تجهيزها بنموذج مثل Gemini Flash. مع ذلك، توخّ الحذر الشديد فيما يتعلق بالأمان: لا تقم بإدخال مفاتيح API مطلقًا مباشرة في كود تطبيق العميل؛ من الأفضل استخدام الواجهة الخلفية الخاصة بك أو Firebase AI Logic لتجنب كشف بيانات اعتمادك للعالم.
لتشغيل الوكيل داخل نشاط Android أو ViewModel، يمكنك استخدام InMemoryRunnerيسمح هذا المكون اجمع الإجابات من خلال الوكيل باستخدام روتينات Kotlin الفرعية، مما يسهل تحديثات واجهة المستخدم في الوقت الفعلي أثناء معالجة الوكيل لطلب المستخدم.
نماذج جيميني نانو والمحلية
ومن أهم مميزاتها التكامل مع الجوزاء نانو من خلال واجهات برمجة تطبيقات ML Kit. بدلاً من استدعاء نموذج بعيد، يمكنك استخدام الفئة GenaiPrompt حتى يمكن استخلاص الاستنتاج يعتمد كلياً على الجهازهذا كنز ثمين للتطبيقات التي تتعامل مع بيانات حساسة أو التي تحتاج إلى التشغيل في وضع الطيران.
الأمر الأكثر إثارة للدهشة هو أنه يمكنك لعب دور مهندس الذكاء الاصطناعي وبناء أنظمة متعددة العواملتخيل مخططًا حيث يعمل نموذج قوي قائم على الحوسبة السحابية كعقل منسق ويفوض المهام الأكثر خصوصية أو الأسرع إلى وكلاء فرعيون محليون والتي تعمل على الجهاز. يسمح هذا الهيكل بالتوسع الرأسي من أداة بسيطة إلى تطبيق معقد متعدد العوامل.
التطوير في JVM والأدوات المتقدمة
إذا لم تكن تُطوّر تطبيقات لنظام Android، فإنّ ADK يتألق أيضًا في بيئة JVM. للبدء، تحتاج فقط إلى Java 17 و Gradle 8.0. سير العمل مُتشابه: تُعرّف وكيلك وتستخدمه ReplRunner للتفاعل معه من وحدة التحكم، أو إذا كنت تفضل شيئًا أكثر وضوحًا، يمكنك رفع خادم الويب Adk لاختبار كل شيء في واجهة دردشة الويب على المنفذ 8080.
من حيث القدرات، فإن ADK لا يقتصر على توليد النصوص. أدوات فهي تسمح للوكيل بالتفاعل مع العالم الحقيقي. هناك Function Toolsهذه وظائف محلية، ودعم لخوادم MCP (بروتوكول سياق النموذج)، مما يوسع نطاق الإجراءات التي يمكن للوكيل تنفيذها بشكل كبير.
أما بالنسبة لأولئك الذين يسعون إلى تحقيق أقصى قدر من الكفاءة، فهناك تطبيقات متقدمة تدمج كودغراف للتنقل في مخطط استدعاءات الكود، مما يقلل بشكل كبير من استهلاك الرموز المميزة أثناء الاستكشاف. علاوة على ذلك، القدرة على استخدام مقدمو برامج الماجستير في القانون من مختلف الجهات (مثل OpenAI أو Anthropic أو Ollama) يجعل الإطار متعدد الاستخدامات للغاية ولا يعتمد بشكل حصري على نظام بيئي واحد.
تُقدّم مجموعة أدوات تطوير الوكلاء للغة كوتلين نفسها كحل قوي يجمع بين قوة نماذج اللغة ومرونة كوتلين، مما يسمح بـ النماذج الأولية السريعة في JVM بما في ذلك عمليات النشر المعقدة والخاصة على نظام Android باستخدام Gemini Nano والإدارة الذكية للأدوات والوكلاء المتعددين.