- Kerangka kerja sumber terbuka untuk mendesain agen AI yang canggih dan skalabel.
- Dukungan asli untuk eksekusi lokal pada perangkat Android melalui Gemini Nano.
- Kemampuan untuk mengatur sistem multi-agen dengan menggabungkan model cloud dan on-premises.
- Ekosistem fleksibel yang memungkinkan integrasi alat yang disesuaikan dan standar MCP.
Jika Anda tertarik dengan kecerdasan buatan dan pemrograman Kotlin, bersiaplah karena Agent Development Kit (ADK) hadir untuk membuat segalanya lebih menarik. Pada dasarnya, ini adalah sebuah perangkat lunak sumber terbuka yang memungkinkan Anda mendesain agen AI dengan kendali penuh, baik untuk dijalankan di komputer Anda sendiri, di Google Cloud, atau langsung di perangkat seluler pengguna.
Aspek paling kuat dari kerangka kerja ini adalah bahwa ia memilih pendekatan tertentu. "kode-pertama"Lupakan konfigurasi yang membosankan di antarmuka eksternal; di sini Anda mendefinisikan perilaku, logika orkestrasi, dan penggunaan alat langsung dalam kode, sehingga membuatnya lebih mudah. Lakukan debugging dan buat versi agen Anda. Akan jauh lebih mudah dibandingkan metode lain.
Implementasi dalam Ekosistem Android
Membawa AI ke perangkat seluler adalah di mana ADK benar-benar bersinar. Berkat dependensi yang dioptimalkan untuk lingkungan Android, Anda dapat menciptakan pengalaman yang memprioritaskan privasi dan mereka memiliki latensi yang sangat rendah, karena mereka tidak bergantung pada koneksi internet yang konstan.
Untuk memulai, Anda perlu memiliki Android Studio dan Android SDK yang terbaru (setidaknya versi 10). compileSdk 34 dan minSdk 24Di dalam file konfigurasi Gradle, Anda perlu menambahkan library tersebut. google-adk-kotlin-core-android dan prosesor anotasi KSP. Detail pentingnya adalah bahwa Anda tidak boleh mencampurnya. Ketergantungan Android pada JVM terbatas, karena versi seluler sudah menyertakan semua yang diperlukan dan kompatibilitas khusus dengan model perangkat.
Saat mendefinisikan agen, sintaksnya sangat intuitif. Anotasi seperti @Tool y @Param untuk menunjukkan kemampuan apa yang dimiliki agen tersebut. Misalnya, Anda dapat membuat layanan yang menyediakan waktu terkini di suatu kota dan menghubungkannya dengan Agen Llm dikonfigurasi dengan model seperti Gemini Flash. Namun, berhati-hatilah dengan keamanannya: Jangan pernah memasukkan kunci API. Langsung di kode aplikasi klien; idealnya, gunakan backend Anda sendiri atau Firebase AI Logic untuk menghindari pengungkapan kredensial Anda kepada publik.
Untuk menjalankan agen di dalam activity atau ViewModel Android, Anda menggunakan InMemoryRunnerKomponen ini memungkinkan kumpulkan jawabannya dari agen menggunakan coroutine Kotlin, memfasilitasi pembaruan antarmuka pengguna secara real-time saat agen memproses permintaan pengguna.
Gemini Nano dan Model Lokal
Salah satu aset terpentingnya adalah integrasi dengan Kurcaci Gemini melalui API ML Kit. Alih-alih memanggil model jarak jauh, Anda dapat menggunakan kelas tersebut. GenaiPrompt agar kesimpulan dapat dibuat sepenuhnya di perangkatIni sangat berharga bagi aplikasi yang menangani data sensitif atau yang perlu berjalan dalam mode pesawat.
Hal yang paling menarik adalah Anda bisa bermain peran sebagai arsitek AI dan membangunnya. sistem multi-agenBayangkan sebuah skema di mana model berbasis cloud yang canggih bertindak sebagai otak pengatur dan mendelegasikan tugas-tugas yang lebih pribadi atau lebih cepat kepada... sub-agen lokal yang berjalan di perangkat. Struktur ini memungkinkan penskalaan vertikal dari utilitas sederhana hingga aplikasi multi-agen yang kompleks.
Pengembangan di JVM dan Alat-alat Canggih
Jika Anda tidak mengembangkan untuk Android, ADK juga unggul di JVM. Untuk memulai, Anda hanya membutuhkan Java 17 dan Gradle 8.0. Alur kerjanya serupa: Anda mendefinisikan agen Anda dan menggunakannya. ReplRunner untuk berinteraksi dengannya dari konsol atau, jika Anda lebih menyukai sesuatu yang lebih visual, Anda dapat mengangkatnya AdkWebServer untuk menguji semuanya melalui antarmuka obrolan web di port 8080.
Dari segi kemampuan, ADK tidak terbatas pada pembuatan teks saja. peralatan Hal ini memungkinkan agen untuk berinteraksi dengan dunia nyata. Ada Function ToolsIni adalah fungsi lokal, dan dukungan untuk server MCP (Model Context Protocol), yang sangat memperluas jangkauan tindakan yang dapat dilakukan oleh agen.
Bagi mereka yang menginginkan efisiensi maksimal, terdapat implementasi canggih yang terintegrasi. Grafik Kode untuk menavigasi grafik panggilan kode, secara drastis mengurangi konsumsi token selama eksplorasi. Selain itu, kemampuan untuk menggunakan berbagai penyedia LLM (seperti OpenAI, Anthropic atau Ollama) membuat kerangka kerja menjadi sangat fleksibel dan tidak bergantung secara eksklusif pada satu ekosistem saja.
Agent Development Kit for Kotlin memposisikan dirinya sebagai solusi tangguh yang menyatukan kekuatan model bahasa dengan fleksibilitas Kotlin, memungkinkan dari prototipe cepat di JVM termasuk penerapan yang kompleks dan privat di Android menggunakan Gemini Nano dan manajemen cerdas dari alat dan multi-agen.