- 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 alati otvorenog koda što vam omogućuje dizajniranje AI agenata s potpunom kontrolom, bilo da se pokreću na vašem računalu, u Google Cloudu ili izravno na mobilnom uređaju korisnika.
Najmoćniji aspekt ovog okvira je to što se odlučuje za pristup "prvo kod"Zaboravite zamorne konfiguracije u vanjskim sučeljima; ovdje definirate ponašanje, logiku orkestracije i korištenje alata izravno u kodu, čineći ga ispravljanje pogrešaka i verzije vaših agenata biti šetnja parkom 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 koja prioritet privatnosti i imaju vrlo nisku latenciju, budući da ne ovise o stalnoj internetskoj vezi.
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 arhitekta umjetne inteligencije i graditi višeagentni sustaviZamislite shemu u kojoj moćan model u oblaku djeluje kao orkestrirajući mozak i delegira privatnije ili brže zadatke lokalni podagenti koji se izvode na uređaju. Ova struktura omogućuje vertikalno skaliranje od jednostavnog uslužnog programa do složene višeagentne 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 razni pružatelji usluga LLM-a (kao što su OpenAI, Anthropic ili Ollama) čini okvir izuzetno svestranim i neovisnim isključivo o jednom ekosustavu.
Komplet za razvoj agenata za Kotlin pozicionira se kao robusno rješenje koje ujedinjuje snagu jezičnih modela s fleksibilnošću Kotlina, omogućujući od brzi prototipovi u JVM-u uključujući složene i privatne implementacije na Androidu pomoću Gemini Nano-a i inteligentno upravljanje alatima i multi-agentima.