- Open source framework voor het ontwerpen van geavanceerde en schaalbare AI-agenten.
- Native ondersteuning voor lokale uitvoering op Android-apparaten via Gemini Nano.
- Mogelijkheid om multi-agentsystemen te orkestreren door cloud- en on-premises modellen te combineren.
- Flexibel ecosysteem dat de integratie van aangepaste tools en MCP-standaarden mogelijk maakt.
Als je geïnteresseerd bent in kunstmatige intelligentie en Kotlin-programmering, maak je dan klaar, want de Agent Development Kit (ADK) gaat het interessant maken. Kort gezegd is het een open source toolkit Dit stelt je in staat om AI-agenten volledig naar eigen inzicht te ontwerpen, of ze nu op je eigen computer, in de Google Cloud of direct op het mobiele apparaat van een gebruiker draaien.
Het krachtigste aspect van dit raamwerk is dat het kiest voor een bepaalde aanpak. "code-first"Vergeet omslachtige configuraties in externe interfaces; hier definieer je het gedrag, de orkestratielogica en het toolgebruik direct in de code, waardoor het Debug en versiebeheer uw agents Het zal een fluitje in een park zijn vergeleken met andere methoden.
Implementatie in het Android-ecosysteem
Het integreren van AI op mobiele apparaten is waar de ADK echt in uitblinkt. Dankzij de geoptimaliseerde afhankelijkheden voor de Android-omgeving kun je ervaringen creëren die privacy prioriteren En ze hebben een zeer lage latentie, omdat ze niet afhankelijk zijn van een constante internetverbinding.
Om te beginnen heb je Android Studio en een bijgewerkte Android SDK nodig (minimaal versie 1). compileSdk 34 en minSdk 24In het Gradle-configuratiebestand moet je de bibliotheek toevoegen. google-adk-kotlin-core-android en de KSP-annotatieprocessor. Een belangrijk detail is dat Je moet ze niet mengen. De afhankelijkheid van Android van de JVM is beperkt, omdat de mobiele versie al alles bevat wat nodig is en specifieke compatibiliteit met apparaatmodellen biedt.
Bij het definiëren van de agent is de syntax zeer intuïtief. Annotaties zoals @Tool y @Param om aan te geven welke mogelijkheden de agent heeft. U kunt bijvoorbeeld een service creëren die de huidige tijd in een stad levert en deze koppelen aan een LlmAgent geconfigureerd met een model zoals de Gemini Flash. Wees echter zeer voorzichtig met de beveiliging: Voer nooit API-sleutels in. rechtstreeks in de code van de client-app; idealiter gebruik je je eigen backend of Firebase AI Logic om te voorkomen dat je inloggegevens openbaar worden gemaakt.
Om de agent binnen een Android-activiteit of ViewModel uit te voeren, gebruikt u de volgende methode: InMemoryRunnerDeze component maakt het mogelijk verzamel de antwoorden De agent maakt gebruik van Kotlin-coroutines om realtime updates van de gebruikersinterface mogelijk te maken terwijl de agent het verzoek van de gebruiker verwerkt.
Gemini Nano en lokale modellen
Een van de kroonjuwelen is de integratie met Tweeling Nano via de ML Kit API's. In plaats van een extern model aan te roepen, kunt u de klasse gebruiken. GenaiPrompt zodat de conclusie getrokken kan worden volledig op het apparaatDit is goud waard voor apps die gevoelige gegevens verwerken of die in vliegtuigmodus moeten draaien.
Het meest bijzondere is dat je kunt spelen dat je een AI-architect bent en dingen kunt bouwen. multi-agentsystemenStel je een systeem voor waarbij een krachtig, cloudgebaseerd model fungeert als het coördinerende brein en de meer privacygevoelige of snellere taken delegeert aan... lokale subagenten die op het apparaat draaien. Deze structuur maakt verticale schaalbaarheid mogelijk, van een eenvoudig hulpprogramma tot een complexe multi-agent applicatie.
Ontwikkeling in JVM en geavanceerde tools
Als je niet voor Android ontwikkelt, blinkt de ADK ook uit in de JVM. Om te beginnen heb je alleen Java 17 en Gradle 8.0 nodig. De workflow is vergelijkbaar: je definieert je agent en gebruikt de ReplRunner Je kunt er via de console mee interageren, of, als je de voorkeur geeft aan een meer visuele aanpak, kun je het apparaat optillen. AdkWebServer Om alles te testen in een webchatinterface op poort 8080.
Wat de mogelijkheden betreft, is de ADK niet beperkt tot het genereren van tekst. hulpmiddelen Ze stellen de agent in staat om met de echte wereld te interageren. Er zijn Function ToolsDit zijn lokale functies en ondersteuning voor MCP-servers (Model Context Protocol), wat het scala aan acties dat de agent kan uitvoeren aanzienlijk uitbreidt.
Voor wie maximale efficiëntie nastreeft, zijn er geavanceerde implementaties die alles integreren. CodeGraph om door de aanroepgrafiek van de code te navigeren, waardoor het tokenverbruik tijdens de verkenning drastisch wordt verminderd. Bovendien biedt de mogelijkheid om gebruik te maken van diverse LLM-aanbieders (zoals OpenAI, Anthropic of Ollama) maakt het framework uiterst veelzijdig en niet uitsluitend afhankelijk van één enkel ecosysteem.
De Agent Development Kit voor Kotlin presenteert zichzelf als een robuuste oplossing die de kracht van taalmodellen combineert met de flexibiliteit van Kotlin, waardoor het mogelijk is om van... snelle prototypes in JVM Inclusief complexe en private implementaties op Android met behulp van Gemini Nano en intelligent beheer van tools en multi-agents.