- Okvir otvorenog koda za dizajniranje sofisticiranih i skalabilnih AI agenata.
- Izvorna podrška za lokalno izvršavanje na Android uređajima putem Gemini Nano-a.
- Sposobnost orkestriranja višeagentskih sistema kombinovanjem cloud i lokalnih modela.
- Fleksibilan ekosistem koji omogućava integraciju prilagođenih alata i MCP standarda.
Ako vas zanima umjetna inteligencija i Kotlin programiranje, pripremite se jer je Agent Development Kit (ADK) tu da stvari učini zanimljivim. U osnovi, to je... alati otvorenog koda što vam omogućava da dizajnirate AI agente s potpunom kontrolom, bilo da se pokreću na vašem računaru, u Google Cloudu ili direktno na mobilnom uređaju korisnika.
Najmoćniji aspekt ovog okvira je to što se odlučuje za pristup "prvo kod"Zaboravite zamorne konfiguracije u eksternim interfejsima; ovdje direktno u kodu definirate ponašanje, logiku orkestracije i korištenje alata, čineći ga... debug i verzije vaših agenata biti šetnja parkom u poređenju s drugim metodama.
Implementacija u Android ekosistemu
Dovođenje umjetne inteligencije na mobilne uređaje je ono u čemu ADK zaista blista. Zahvaljujući optimiziranim zavisnostima za Android okruženje, možete kreirati iskustva koja prioritet privatnosti i imaju vrlo nisku latenciju, jer ne zavise od stalne internet veze.
Za početak, potreban vam je Android Studio i ažurirani Android SDK (barem compileSdk 34 i minSdk 24U konfiguracijskoj datoteci Gradlea, potrebno je dodati biblioteku google-adk-kotlin-core-android i KSP procesor za anotacije. Važan detalj je da Ne biste ih trebali miješati. Androidova ovisnost o JVM-u je ograničena, jer mobilna verzija već uključuje sve potrebno i specifičnu kompatibilnost s modelima uređaja.
Prilikom definiranja agenta, sintaksa je vrlo intuitivna. Anotacije kao što su @Tool y @Param da biste naznačili koje mogućnosti agent ima. Na primjer, možete kreirati uslugu koja pruža trenutno vrijeme u gradu i povezati je sa LlmAgent konfigurisan s modelom kao što je Gemini Flash. Međutim, budite vrlo oprezni sa sigurnošću: Nikada ne unosite API ključeve direktno u kodu klijentske aplikacije; idealno bi bilo da koristite vlastiti backend ili Firebase AI Logic kako biste izbjegli otkrivanje svojih podataka svijetu.
Da biste pokrenuli agenta unutar Android aktivnosti ili ViewModela, koristite InMemoryRunnerOva komponenta omogućava prikupi odgovore od agenta koristeći Kotlin korutine, olakšavajući ažuriranja korisničkog interfejsa u realnom vremenu dok agent obrađuje korisnikov zahtjev.
Gemini Nano i lokalni modeli
Jedan od dragulja u kruni je integracija sa Gemini Nano putem ML Kit API-ja. Umjesto pozivanja udaljenog modela, možete koristiti klasu GenaiPrompt kako bi se mogao izvesti zaključak u potpunosti na uređajuOvo je čisto zlato za aplikacije koje rukuju osjetljivim podacima ili koje moraju raditi u avionskom režimu.
Najzanimljivije je to što se možete igrati uloge arhitekte umjetne inteligencije i graditi višeagentni sistemiZamislite shemu u kojoj moćan model zasnovan na oblaku djeluje kao orkestrirajući mozak i delegira privatnije ili brže zadatke lokalni podagenti koji se pokreću na uređaju. Ova struktura omogućava vertikalno skaliranje od jednostavnog uslužnog programa do složene multi-agentske aplikacije.
Razvoj u JVM-u i naprednim alatima
Ako ne razvijate za Android, ADK također blista u JVM-u. Za početak, potrebni su vam samo Java 17 i Gradle 8.0. Tijek rada je sličan: definirate svog agenta i koristite ReplRunner da biste s njim komunicirali iz konzole ili, ako više volite nešto vizualno, možete podići AdkWebServer testirati sve u web chat interfejsu na portu 8080.
Što se tiče mogućnosti, ADK nije ograničen samo na generiranje teksta. alati Oni omogućavaju agentu interakciju sa stvarnim svijetom. Postoje Function ToolsTo su lokalne funkcije i podrška za MCP (Model Context Protocol) servere, što uveliko proširuje raspon akcija koje agent može izvršiti.
Za one koji traže maksimalnu efikasnost, postoje napredne implementacije koje integrišu CodeGraph za navigaciju kroz graf poziva koda, drastično smanjujući potrošnju tokena tokom istraživanja. Nadalje, mogućnost korištenja različiti pružatelji usluga LLM-a (kao što su OpenAI, Anthropic ili Ollama) čini okvir izuzetno svestranim i neovisnim isključivo o jednom ekosistemu.
Komplet za razvoj agenata za Kotlin pozicionira se kao robusno rješenje koje objedinjuje snagu jezičkih modela s fleksibilnošću Kotlina, omogućavajući od brzi prototipovi u JVM-u uključujući složena i privatna implementacije na Androidu korištenjem Gemini Nano-a i inteligentno upravljanje alatima i multi-agentima.