- Åpen kildekode-rammeverk for design av sofistikerte og skalerbare AI-agenter.
- Innebygd støtte for lokal utførelse på Android-enheter via Gemini Nano.
- Mulighet til å orkestrere systemer med flere agenter ved å kombinere skybaserte og lokale modeller.
- Fleksibelt økosystem som tillater integrering av tilpassede verktøy og MCP-standarder.
Hvis du liker kunstig intelligens og Kotlin-programmering, gjør deg klar, for Agent Development Kit (ADK) er her for å gjøre ting interessante. I bunn og grunn er det en verktøysett med åpen kildekode som lar deg designe AI-agenter med full kontroll, enten de skal kjøres på din egen datamaskin, i Google Cloud eller direkte på en brukers mobilenhet.
Det kraftigste aspektet ved dette rammeverket er at det velger en tilnærming «kode først»Glem kjedelige konfigurasjoner i eksterne grensesnitt; her definerer du oppførsel, orkestreringslogikk og verktøybruk direkte i koden, noe som gjør det feilsøk og versjoner agentene dine være en tur i parken sammenlignet med andre metoder.
Implementering i Android-økosystemet
Å bringe AI til mobile enheter er der ADK virkelig skinner. Takket være de optimaliserte avhengighetene for Android-miljøet kan du skape opplevelser som prioriter personvern og de har veldig lav latens, siden de ikke er avhengige av en konstant internettforbindelse.
For å komme i gang må du ha Android Studio og et oppdatert Android SDK (minst kompiler SDK 34 og min SDK 24I Gradle-konfigurasjonsfilen må du legge til biblioteket google-adk-kotlin-core-android og KSP-annotasjonsprosessoren. En viktig detalj er at Du bør ikke blande dem. Androids avhengighet av JVM er begrenset, ettersom mobilversjonen allerede inkluderer alt nødvendig og spesifikk kompatibilitet med enhetsmodeller.
Når man definerer agenten, er syntaksen svært intuitiv. Annotasjoner som @Tool y @Param for å indikere hvilke muligheter agenten har. Du kan for eksempel opprette en tjeneste som viser gjeldende klokkeslett i en by og koble den til en LlmAgent konfigurert med en modell som Gemini Flash. Vær imidlertid svært forsiktig med sikkerheten: Aldri skriv inn API-nøkler direkte i klientappkoden; ideelt sett bør du bruke din egen backend eller Firebase AI Logic for å unngå å eksponere legitimasjonen din for omverdenen.
For å kjøre agenten i en Android-aktivitet eller ViewModel, bruker du InMemoryRunnerDenne komponenten tillater samle svarene fra agenten ved hjelp av Kotlin-koroutiner, noe som muliggjør oppdateringer av brukergrensesnittet i sanntid mens agenten behandler brukerens forespørsel.
Gemini Nano og lokale modeller
En av kronjuvelene er integrasjonen med Gemini dverg gjennom ML Kit API-ene. I stedet for å kalle en ekstern modell, kan du bruke klassen GenaiPrompt slik at konklusjonen kan trekkes helt på enhetenDette er rent gull for apper som håndterer sensitive data eller som må kjøre i flymodus.
Det mest merkelige er at du kan leke deg som en AI-arkitekt og bygge multiagentsystemerTenk deg et opplegg der en kraftig skybasert modell fungerer som den orkestrerende hjernen og delegerer de mer private eller raskere oppgavene til lokale underagenter som kjører på enheten. Denne strukturen tillater vertikal skalering fra et enkelt verktøy til en kompleks applikasjon med flere agenter.
Utvikling i JVM og avanserte verktøy
Hvis du ikke utvikler for Android, skinner ADK også i JVM. For å komme i gang trenger du bare Java 17 og Gradle 8.0. Arbeidsflyten er lik: du definerer agenten din og bruker ReplRunner å samhandle med den fra konsollen, eller hvis du foretrekker noe mer visuelt, kan du løfte AdkWebServer å teste alt i et webchat-grensesnitt på port 8080.
Når det gjelder muligheter, er ADK ikke begrenset til å generere tekst. verktøy De lar agenten samhandle med den virkelige verden. Det finnes Function ToolsDette er lokale funksjoner og støtte for MCP-servere (Model Context Protocol), noe som i stor grad utvider utvalget av handlinger agenten kan utføre.
For de som søker maksimal effektivitet, finnes det avanserte implementeringer som integrerer Kodegraf å navigere i kodens kallegraf, noe som reduserer tokenforbruket drastisk under utforskning. Videre muligheten til å bruke ulike LLM-leverandører (som OpenAI, Anthropic eller Ollama) gjør rammeverket ekstremt allsidig og ikke utelukkende avhengig av et enkelt økosystem.
Agent Development Kit for Kotlin posisjonerer seg som en robust løsning som forener kraften i språkmodeller med fleksibiliteten til Kotlin, og tillater alt fra raske prototyper i JVM inkludert komplekse og private distribusjoner på Android ved hjelp av Gemini Nano og intelligent administrasjon av verktøy og multiagenter.