- Open source-framework til design af sofistikerede og skalerbare AI-agenter.
- Indbygget understøttelse af lokal udførelse på Android-enheder via Gemini Nano.
- Mulighed for at orkestrere systemer med flere agenter ved at kombinere cloud- og lokale modeller.
- Fleksibelt økosystem, der muliggør integration af tilpassede værktøjer og MCP-standarder.
Hvis du er interesseret i kunstig intelligens og Kotlin-programmering, så gør dig klar, for Agent Development Kit (ADK) er her for at gøre tingene interessante. Dybest set er det en open source-værktøjssæt hvilket giver dig mulighed for at designe AI-agenter med total kontrol, uanset om de skal køre på din egen computer, i Google Cloud eller direkte på en brugers mobilenhed.
Det mest kraftfulde aspekt ved denne ramme er, at den vælger en tilgang "kode først"Glem kedelige konfigurationer i eksterne grænseflader; her definerer du adfærd, orkestreringslogik og værktøjsbrug direkte i koden, hvilket gør det fejlfind og versionsér dine agenter være en tur i parken sammenlignet med andre metoder.
Implementering i Android-økosystemet
At bringe AI til mobile enheder er hvor ADK virkelig skinner. Takket være dens optimerede afhængigheder til Android-miljøet kan du skabe oplevelser, der prioritér privatliv og de har meget lav latenstid, da de ikke er afhængige af en konstant internetforbindelse.
For at komme i gang skal du have Android Studio og et opdateret Android SDK (mindst compileSdk 34 og minSDK 24I Gradle-konfigurationsfilen skal du tilføje biblioteket google-adk-kotlin-core-android og KSP-annotationsprocessoren. En vigtig detalje er, at Du bør ikke blande dem. Androids afhængighed af JVM er begrænset, da mobilversionen allerede inkluderer alt nødvendigt og specifik kompatibilitet med enhedsmodeller.
Når man definerer agenten, er syntaksen meget intuitiv. Annotationer som f.eks. @Tool y @Param for at angive, hvilke funktioner agenten har. For eksempel kan du oprette en tjeneste, der viser det aktuelle klokkeslæt i en by, og linke den til en LlmAgent konfigureret med en model som Gemini Flash. Vær dog meget forsigtig med sikkerheden: Indtast aldrig API-nøgler direkte i klient-app-koden; ideelt set skal du bruge din egen backend eller Firebase AI Logic for at undgå at eksponere dine legitimationsoplysninger for omverdenen.
For at køre agenten i en Android-aktivitet eller ViewModel skal du bruge InMemoryRunnerDenne komponent tillader saml svarene fra agenten ved hjælp af Kotlin-koroutiner, hvilket muliggør opdateringer af brugergrænsefladen i realtid, mens agenten behandler brugerens anmodning.
Gemini Nano og lokale modeller
En af kronjuvelerne er integrationen med Gemini Nano gennem ML Kit API'erne. I stedet for at kalde en fjernmodel kan du bruge klassen GenaiPrompt så konklusionen kan drages helt på enhedenDette er rent guld for apps, der håndterer følsomme data, eller som skal køre i flytilstand.
Det mest kuriøse er, at man kan lege AI-arkitekt og bygge multiagentsystemerForestil dig et system, hvor en kraftfuld cloudbaseret model fungerer som den orkestrerende hjerne og delegerer de mere private eller hurtigere opgaver til lokale underagenter der kører på enheden. Denne struktur muliggør vertikal skalering fra et simpelt værktøj til en kompleks applikation med flere agenter.
Udvikling i JVM og avancerede værktøjer
Hvis du ikke udvikler til Android, skinner ADK også i JVM. For at komme i gang behøver du kun Java 17 og Gradle 8.0. Arbejdsgangen er den samme: du definerer din agent og bruger ReplRunner at interagere med den fra konsollen, eller hvis du foretrækker noget mere visuelt, kan du løfte AdkWebServer at teste alt i en webchat-grænseflade på port 8080.
Med hensyn til funktioner er ADK ikke begrænset til at generere tekst. værktøjer De giver agenten mulighed for at interagere med den virkelige verden. Der er Function ToolsDette er lokale funktioner og understøttelse af MCP-servere (Model Context Protocol), hvilket i høj grad udvider udvalget af handlinger, som agenten kan udføre.
For dem, der søger maksimal effektivitet, findes der avancerede implementeringer, der integrerer Kodegraf at navigere i kodens kaldgraf, hvilket drastisk reducerer tokenforbruget under udforskning. Desuden muligheden for at bruge forskellige LLM-udbydere (såsom OpenAI, Anthropic eller Ollama) gør frameworket ekstremt alsidigt og ikke udelukkende afhængigt af et enkelt økosystem.
Agent Development Kit til Kotlin positionerer sig som en robust løsning, der forener sprogmodellernes kraft med Kotlins fleksibilitet, hvilket giver mulighed for alt fra hurtige prototyper i JVM herunder komplekse og private implementeringer på Android ved hjælp af Gemini Nano og intelligent styring af værktøjer og multiagenter.