- Okvir otvorenog koda za dizajn sofisticiranih i skalabilnih AI agenata.
- Izvorna podrška za lokalno izvršavanje na Android uređajima putem Gemini Nano-a.
- Sposobnost orkestriranja višeagentskih sustava kombiniranjem cloud i lokalnih modela.
- Fleksibilan ekosustav koji omogućuje 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 zanimljivima. U osnovi, to je skup alata otvorenog koda koji vam omogućuje dizajniranje AI agenata s potpunom kontrolom, bez obzira pokreću li se na vašem računalu, u Google Cloudu ili izravno na mobilnom uređaju korisnika.
Najmoćniji aspekt ovog okvira je njegov pristup "kod prvo" . Zaboravite zamorne konfiguracije u vanjskim sučeljima; ovdje definirate ponašanje, logiku orkestracije i korištenje alata izravno u kodu, što otklanjanje pogrešaka i verzioniranje vaših agenata čini lakim u usporedbi s drugim metodama.
Implementacija u Android ekosustavu
Donošenje umjetne inteligencije na mobilne uređaje je ono u čemu ADK zaista blista. Zahvaljujući optimiziranim ovisnostima za Android okruženje, možete stvoriti iskustva usmjerena na privatnost s nevjerojatno niskom latencijom, jer se ne oslanjaju na stalnu internetsku vezu.
Za početak, potreban vam je Android Studio i ažurirani Android SDK (barem compileSdk 34 i minSdk 24U konfiguracijskoj datoteci Gradlea morat ćete 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 poput @Tool y @Param kako biste naznačili koje mogućnosti agent ima. Na primjer, možete stvoriti uslugu koja pruža trenutno vrijeme u gradu i povezati je s LlmAgent konfiguriran s modelom poput Gemini Flasha. Međutim, budite vrlo oprezni sa sigurnošću: Nikada ne unosite API ključeve izravno u kodu klijentske aplikacije; idealno bi bilo koristiti vlastiti backend ili Firebase AI Logic kako biste izbjegli otkrivanje svojih vjerodajnica svijetu.
Za pokretanje agenta unutar Android aktivnosti ili ViewModela, koristite InMemoryRunnerOva komponenta omogućuje prikupiti odgovore od agenta pomoću Kotlin korutina, olakšavajući ažuriranja korisničkog sučelja u stvarnom vremenu dok agent obrađuje korisnikov zahtjev.
Gemini Nano i lokalni modeli
Jedan od dragulja u kruni je integracija s Blizanci 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 obrađuju osjetljive podatke ili koje se moraju pokretati u zrakoplovnom načinu rada.
Najzanimljivije je to što se možete igrati uloge AI arhitekta i graditi multi-agentske sustave . Zamislite shemu u kojoj moćan model u oblaku djeluje kao orkestrirajući mozak i delegira privatnije ili brže zadatke lokalnim podagentima koji se izvode na uređaju. Ova struktura omogućuje vam 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 briljira u JVM-u. Za početak vam trebaju samo Java 17 i Gradle 8.0. Tijek rada je sličan: definirate svog agenta i koristite ReplRunner za interakciju s njim iz konzole ili, ako više volite nešto vizualno, možete podići AdkWebServer testirati sve u web chat sučelju na portu 8080.
Što se tiče mogućnosti, ADK nije ograničen samo na generiranje teksta. alati Omogućuju agentu interakciju sa stvarnim svijetom. Postoje Function ToolsTo su lokalne funkcije i podrška za MCP (Model Context Protocol) poslužitelje, što uvelike proširuje raspon radnji koje agent može izvršiti.
Za one koji traže maksimalnu učinkovitost, postoje napredne implementacije koje integriraju CodeGraph za navigaciju grafom poziva koda, drastično smanjujući potrošnju tokena tijekom istraživanja. Nadalje, mogućnost korištenja različitih LLM pružatelja usluga (kao što su OpenAI, Anthropic ili Ollama) čini okvir izuzetno svestranim i ne isključivo ovisnim o jednom ekosustavu.
Komplet za razvoj agenata za Kotlin pozicionira se kao robusno rješenje koje objedinjuje snagu jezičnih modela s fleksibilnošću Kotlina, omogućujući sve od brzog prototipiranja u JVM-u do složenih i privatnih implementacija na Androidu pomoću Gemini Nano-a i inteligentnog upravljanja alatima i multi-agentima.