- Nyílt forráskódú keretrendszer kifinomult és skálázható MI-ügynökök tervezéséhez.
- Natív támogatás a helyi végrehajtáshoz Android eszközökön a Gemini Nano segítségével.
- Lehetőség többügynökös rendszerek összehangolására felhőalapú és helyszíni modellek kombinálásával.
- Rugalmas ökoszisztéma, amely lehetővé teszi a testreszabott eszközök és az MCP szabványok integrációját.
Ha érdekel a mesterséges intelligencia és a Kotlin programozás, készülj fel, mert az Agent Development Kit (ADK) itt van, hogy érdekessé tegye a dolgokat. Alapvetően ez egy nyílt forráskódú eszközkészlet amely lehetővé teszi a mesterséges intelligencia alapú ügynökök teljes kontrollal történő tervezését, akár a saját számítógépén, a Google Cloudban, akár közvetlenül a felhasználó mobileszközén futtatva.
Ennek a keretrendszernek a legerősebb aspektusa, hogy egy olyan megközelítést választ, "kód-első"Felejtse el a külső interfészek unalmas konfigurációját; itt közvetlenül a kódban definiálja a viselkedést, a vezénylési logikát és az eszközhasználatot, így ügynökök hibakeresése és verziózása gyerekjátéknak számít más módszerekhez képest.
Implementáció az Android ökoszisztémában
Az ADK igazi ereje a mesterséges intelligencia mobil eszközökre való átültetése. Az Android környezetre optimalizált függőségeinek köszönhetően olyan élményeket hozhat létre, amelyek… az adatvédelem előtérbe helyezése és nagyon alacsony a késleltetésük, mivel nem függenek állandó internetkapcsolattól.
A kezdéshez szükséged lesz az Android Studio alkalmazásra és egy frissített Android SDK-ra (legalább compileSdk 34 és minSdk 24A Gradle konfigurációs fájljában hozzá kell adnia a könyvtárat google-adk-kotlin-core-android és a KSP annotációs processzor. Fontos részlet, hogy Nem szabad összekeverni őket. Az Android JVM-függősége korlátozott, mivel a mobil verzió már tartalmaz mindent, ami szükséges, és specifikus kompatibilitást biztosít az eszközmodellekkel.
Az ágens definiálásakor a szintaxis nagyon intuitív. Az olyan megjegyzések, mint a @Tool y @Param hogy jelezze, milyen képességekkel rendelkezik az ügynök. Létrehozhat például egy szolgáltatást, amely megadja egy város aktuális idejét, és összekapcsolhatja azt egy LlmAgent egy Gemini Flash-hez hasonló modellel konfigurálva. Azonban legyen nagyon óvatos a biztonsággal: Soha ne adjon meg API-kulcsokat közvetlenül a kliensalkalmazás kódjában; ideális esetben használd a saját backend rendszeredet vagy a Firebase AI Logic-ot, hogy elkerüld a hitelesítő adataid nyilvánosságra hozatalát.
Az ügynök Android-tevékenységen vagy ViewModel-en belüli futtatásához a következőt kell használnia: InMemoryRunnerEz a komponens lehetővé teszi gyűjtsd össze a válaszokat az ügynöktől Kotlin-korutinok használatával, lehetővé téve a valós idejű felhasználói felület frissítéseit, miközben az ügynök feldolgozza a felhasználó kérését.
Gemini Nano és helyi modellek
Az egyik koronaékszer az integráció a Gemini Nano az ML Kit API-kon keresztül. Távoli modell meghívása helyett használhatja az osztályt GenaiPrompt hogy a következtetés levonható legyen teljes mértékben a készülékenEz színtiszta aranyat ér azoknak az alkalmazásoknak, amelyek érzékeny adatokat kezelnek, vagy amelyeknek repülőgép üzemmódban kell futniuk.
A legérdekesebb az egészben, hogy eljátszhatod, hogy MI-építész vagy, és építhetsz többágenses rendszerekKépzelj el egy olyan rendszert, ahol egy nagy teljesítményű felhőalapú modell működik a koordináló agy szerepében, és a privátabb vagy gyorsabb feladatokat delegálja a… helyi alügynökök amelyek az eszközön futnak. Ez a struktúra lehetővé teszi a vertikális skálázást egy egyszerű segédprogramtól egy összetett, több ágensből álló alkalmazásig.
Fejlesztés JVM-ben és haladó eszközökben
Ha nem Androidra fejlesztesz, az ADK a JVM-ben is remekel. A kezdéshez csak Java 17 és Gradle 8.0 szükséges. A munkafolyamat hasonló: definiálod az ügynöködet, és használod a ReplRunner hogy a konzolról interakcióba léphessen vele, vagy ha valami vizuálisabbat szeretne, felemelheti a AdkWebServer hogy mindent teszteljünk egy webes csevegőfelületen a 8080-as porton.
Képességeit tekintve az ADK nem korlátozódik szöveg generálására. eszközök Lehetővé teszik az ágens számára, hogy kapcsolatba lépjen a való világgal. Vannak Function ToolsEzek lokális függvények, és támogatják az MCP (Model Context Protocol) szervereket, ami jelentősen kibővíti az ügynök által végrehajtható műveletek körét.
Azok számára, akik a maximális hatékonyságot keresik, fejlett megoldások állnak rendelkezésre, amelyek integrálják a következőket: KódGraph a kód hívási gráfjának navigálásához, drasztikusan csökkentve a tokenfogyasztást a böngészés során. Továbbá a használat lehetősége különböző LLM szolgáltatók (mint például az OpenAI, az Anthropic vagy az Ollama) rendkívül sokoldalúvá teszi a keretrendszert, és nem függ kizárólag egyetlen ökoszisztémától.
A Kotlin Agent Development Kit egy robusztus megoldásként pozicionálja magát, amely egyesíti a nyelvi modellek erejét a Kotlin rugalmasságával, lehetővé téve a következőket: gyors prototípusok JVM-ben beleértve az összetett és privát telepítéseket Androidon a Gemini Nano használatával, valamint az eszközök és a multi-agentek intelligens kezelését.