- Atvērtā pirmkoda ietvars sarežģītu un mērogojamu mākslīgā intelekta aģentu izstrādei.
- Vietējais atbalsts lokālai izpildei Android ierīcēs, izmantojot Gemini Nano.
- Spēja organizēt vairāku aģentu sistēmas, apvienojot mākoņa un lokālos modeļus.
- Elastīga ekosistēma, kas ļauj integrēt pielāgotus rīkus un MCP standartus.
Ja jūs interesē mākslīgais intelekts un Kotlin programmēšana, sagatavojieties, jo aģentu izstrādes komplekts (ADK) ir šeit, lai padarītu lietas interesantas. Būtībā tas ir atvērtā pirmkoda rīkkopa kas ļauj jums izstrādāt mākslīgā intelekta aģentus ar pilnīgu kontroli neatkarīgi no tā, vai tie darbojas jūsu datorā, Google mākonī vai tieši lietotāja mobilajā ierīcē.
Šīs sistēmas spēcīgākais aspekts ir tā, ka tā izvēlas pieeju "kods pirmais"Aizmirstiet par garlaicīgām konfigurācijām ārējās saskarnēs; šeit jūs definējat uzvedību, orķestrēšanas loģiku un rīku lietojumu tieši kodā, padarot to atkļūdot un versijas veidot saviem aģentiem būs pastaiga parkā, salīdzinot ar citām metodēm.
Ieviešana Android ekosistēmā
ADK patiesi izceļas, ieviešot mākslīgo intelektu mobilajās ierīcēs. Pateicoties optimizētajām atkarībām Android videi, jūs varat radīt pieredzi, kas… prioritāte privātumam un tiem ir ļoti zema latentuma pakāpe, jo tie nav atkarīgi no pastāvīga interneta savienojuma.
Lai sāktu darbu, jums ir nepieciešama Android Studio un atjaunināts Android SDK (vismaz compileSdk 34 un minSdk 24Gradle konfigurācijas failā jums būs jāpievieno bibliotēka google-adk-kotlin-core-android un KSP anotāciju procesoru. Svarīga detaļa ir tā, ka Tev nevajadzētu tos jaukt. Android atkarība no JVM ir ierobežota, jo mobilajā versijā jau ir iekļauts viss nepieciešamais un specifiska saderība ar ierīču modeļiem.
Definējot aģentu, sintakse ir ļoti intuitīva. Anotācijas, piemēram, @Tool y @Param lai norādītu aģenta iespējas. Piemēram, varat izveidot pakalpojumu, kas nodrošina pašreizējo laiku pilsētā, un saistīt to ar LlmAgent konfigurēts ar tādu modeli kā Gemini Flash. Tomēr esiet ļoti uzmanīgi ar drošību: Nekad neievadiet API atslēgas tieši klienta lietotnes kodā; ideālā gadījumā izmantojiet savu aizmugursistēmu vai Firebase AI Logic, lai jūsu akreditācijas dati netiktu atklāti pasaulei.
Lai palaistu aģentu Android aktivitātē vai ViewModel, izmantojiet InMemoryRunnerŠis komponents ļauj apkopot atbildes no aģenta, izmantojot Kotlin korutīnas, atvieglojot lietotāja saskarnes atjauninājumus reāllaikā, kamēr aģents apstrādā lietotāja pieprasījumu.
Gemini Nano un vietējie modeļi
Viens no kronis dārgakmeņiem ir integrācija ar Dvīņi Nano izmantojot ML Kit API. Tā vietā, lai izsauktu attālinātu modeli, varat izmantot klasi GenaiPrompt lai varētu izdarīt secinājumu pilnībā uz ierīcesTas ir tīrs zelts lietotnēm, kas apstrādā sensitīvus datus vai kurām jādarbojas lidmašīnas režīmā.
Visinteresantākais ir tas, ka jūs varat spēlēt mākslīgā intelekta arhitekta lomu un būvēt daudzaģentu sistēmasIedomājieties shēmu, kurā jaudīgs mākonī balstīts modelis darbojas kā orķestrējošās smadzenes un deleģē privātākus vai ātrākus uzdevumus vietējie apakšaģenti kas darbojas ierīcē. Šī struktūra ļauj vertikāli mērogot no vienkāršas utilītas līdz sarežģītai vairāku aģentu lietojumprogrammai.
Izstrāde JVM un uzlabotos rīkos
Ja neveicat izstrādi operētājsistēmai Android, ADK lieliski darbojas arī JVM. Lai sāktu darbu, nepieciešama tikai Java 17 un Gradle 8.0. Darbplūsma ir līdzīga: jūs definējat savu aģentu un izmantojat ReplRunner lai mijiedarbotos ar to no konsoles vai, ja vēlaties kaut ko vizuālāku, varat pacelt AdkWebServer lai pārbaudītu visu tīmekļa tērzēšanas saskarnē 8080. portā.
Runājot par iespējām, ADK neaprobežojas tikai ar teksta ģenerēšanu. instrumenti Tie ļauj aģentam mijiedarboties ar reālo pasauli. Ir Function ToolsTās ir lokālas funkcijas un atbalsts MCP (Model Context Protocol) serveriem, kas ievērojami paplašina aģenta veicamo darbību klāstu.
Tiem, kas meklē maksimālu efektivitāti, ir pieejamas uzlabotas ieviešanas iespējas, kas integrē CodeGraph lai pārvietotos koda izsaukumu grafikā, ievērojami samazinot žetonu patēriņu izpētes laikā. Turklāt iespēja izmantot dažādi LLM pakalpojumu sniedzēji (piemēram, OpenAI, Anthropic vai Ollama) padara ietvaru ārkārtīgi daudzpusīgu un neatkarīgu tikai no vienas ekosistēmas.
Kotlin aģentu izstrādes komplekts sevi pozicionē kā stabilu risinājumu, kas apvieno valodu modeļu jaudu ar Kotlin elastību, ļaujot no ātrie prototipi JVM vidē tostarp sarežģītas un privātas izvietošanas operētājsistēmā Android, izmantojot Gemini Nano, un rīku un vairāku aģentu inteliģentu pārvaldību.