- מסגרת קוד פתוח לתכנון סוכני בינה מלאכותית מתוחכמים וניתנים להרחבה.
- תמיכה מקורית לביצוע מקומי במכשירי אנדרואיד דרך Gemini Nano.
- יכולת לתזמר מערכות מרובות סוכנים על ידי שילוב של מודלים בענן ומודלים מקומיים.
- מערכת אקולוגית גמישה המאפשרת שילוב של כלים מותאמים אישית ותקני MCP.
אם אתם מתעניינים בבינה מלאכותית ותכנות קוטלין, התכוננו כי ערכת פיתוח הסוכנים (ADK) כאן כדי להפוך את הדברים למעניינים. בעיקרון, זה... ערכת כלים בקוד פתוח מה שמאפשר לך לעצב סוכני בינה מלאכותית עם שליטה מלאה, בין אם לרוץ במחשב שלך, ב-Google Cloud, או ישירות במכשיר הנייד של המשתמש.
ההיבט החזק ביותר של מסגרת זו הוא שהיא בוחרת בגישה "קוד קודם"שכחו מתצורות מייגעות בממשקים חיצוניים; כאן אתם מגדירים את ההתנהגות, לוגיקת התזמור והשימוש בכלים ישירות בקוד, מה שהופך אותו... ניפוי באגים וגירסה של הסוכנים שלך להיות טיול בפארק בהשוואה לשיטות אחרות.
הטמעה במערכת האקולוגית של אנדרואיד
הבאת בינה מלאכותית למכשירים ניידים היא המקום שבו ה-ADK באמת זורח. הודות לתלויות המותאמות לסביבת אנדרואיד, ניתן ליצור חוויות ש לתעדף את הפרטיות ויש להם השהייה נמוכה מאוד, מכיוון שהם אינם תלויים בחיבור אינטרנט קבוע.
כדי להתחיל, עליך להשתמש ב-Android Studio וב-SDK מעודכן של Android (לפחות קומפילציה של SDK 34 ו- minSDK 24בקובץ התצורה של Gradle, תצטרכו להוסיף את הספרייה google-adk-kotlin-core-android ומעבד הביאורים של KSP. פרט חשוב הוא ש לא כדאי לך לערבב ביניהם. התלות של אנדרואיד ב-JVM מוגבלת, שכן גרסת המובייל כבר כוללת את כל מה שצריך ותאימות ספציפית לדגמי מכשירים.
בעת הגדרת הסוכן, התחביר הוא אינטואיטיבי מאוד. הערות כגון @Tool y @Param כדי לציין אילו יכולות יש לסוכן. לדוגמה, ניתן ליצור שירות המספק את השעה הנוכחית בעיר ולקשר אותה ל... סוכן Llm מוגדר עם דגם כמו Gemini Flash. עם זאת, יש להיזהר מאוד באבטחה: לעולם אל תזין מפתחות API ישירות בקוד אפליקציית הלקוח; באופן אידיאלי, השתמשו בקצה האחורי שלכם או ב-Firebase AI Logic כדי להימנע מחשיפת האישורים שלכם לעולם.
כדי להפעיל את הסוכן בתוך פעילות אנדרואיד או ViewModel, עליך להשתמש ב- InMemoryRunnerרכיב זה מאפשר לאסוף את התשובות מהסוכן באמצעות קורוטינות של קוטלין, מה שמאפשר עדכוני ממשק משתמש בזמן אמת בזמן שהסוכן מעבד את בקשת המשתמש.
ג'מיני ננו ומודלים מקומיים
אחד מיתכשיטי הכתר הוא השילוב עם תאומים ננו דרך ממשקי ה-API של ערכת ML. במקום לקרוא למודל מרוחק, ניתן להשתמש במחלקה GenaiPrompt כך שניתן יהיה להסיק את המסקנה לגמרי על המכשירזה זהב טהור עבור אפליקציות שמטפלות במידע רגיש או שצריכות לפעול במצב טיסה.
הדבר הכי מוזר הוא שאתה יכול לשחק בתור ארכיטקט בינה מלאכותית ולבנות מערכות מרובות סוכניםדמיינו תוכנית שבה מודל מבוסס ענן רב עוצמה משמש כמוח מתזמר ומעביר את המשימות הפרטיות או המהירות יותר ל... סוכני משנה מקומיים שרצים על המכשיר. מבנה זה מאפשר קנה מידה אנכי מכלי עזר פשוט ליישום מורכב מרוב סוכנים.
פיתוח ב-JVM ובכלים מתקדמים
אם אתם לא מפתחים עבור אנדרואיד, ה-ADK זורח גם ב-JVM. כדי להתחיל, אתם צריכים רק את Java 17 ו-Gradle 8.0. תהליך העבודה דומה: אתם מגדירים את הסוכן שלכם ומשתמשים ב- ReplRunner כדי לתקשר איתו מהקונסולה, או אם אתם מעדיפים משהו ויזואלי יותר, תוכלו להרים את שרת אינטרנט של Adk כדי לבדוק הכל בממשק צ'אט אינטרנטי בפורט 8080.
מבחינת יכולות, ה-ADK אינו מוגבל ליצירת טקסט. כְּלֵי עֲבוֹדָה הם מאפשרים לסוכן לתקשר עם העולם האמיתי. ישנם Function Toolsאלו הן פונקציות מקומיות, ותמיכה בשרתי MCP (Model Context Protocol), מה שמרחיב מאוד את טווח הפעולות שהסוכן יכול לבצע.
עבור אלו המחפשים יעילות מקסימלית, קיימות יישומים מתקדמים המשלבים קודגרף כדי לנווט בגרף הקריאה של הקוד, ובכך להפחית באופן דרסטי את צריכת האסימונים במהלך החקירה. יתר על כן, היכולת להשתמש ספקי תואר שני שונים (כגון OpenAI, Anthropic או Ollama) הופכת את המסגרת לגיוון ביותר ואינה תלויה אך ורק במערכת אקולוגית אחת.
ערכת פיתוח הסוכנים עבור קוטלין ממצבת את עצמה כפתרון חזק המאחד את כוחם של מודלי שפה עם הגמישות של קוטלין, ומאפשר החל מ... אבות טיפוס מהירים ב-JVM כולל פריסות מורכבות ופרטיות באנדרואיד באמצעות Gemini Nano וניהול חכם של כלים וסוכנים מרובים.