- Otwarte środowisko programistyczne do projektowania zaawansowanych i skalowalnych agentów AI.
- Natywne wsparcie dla lokalnego wykonywania na urządzeniach z systemem Android za pośrednictwem Gemini Nano.
- Możliwość organizowania systemów wieloagentowych poprzez łączenie modeli chmurowych i lokalnych.
- Elastyczny ekosystem umożliwiający integrację dostosowanych narzędzi i standardów MCP.
Jeśli interesuje Cię sztuczna inteligencja i programowanie w Kotlinie, przygotuj się, bo Agent Development Kit (ADK) jest tu po to, by uczynić wszystko ciekawszym. Zasadniczo to… zestaw narzędzi open source która umożliwia projektowanie agentów AI z pełną kontrolą, niezależnie od tego, czy działają na Twoim komputerze, w chmurze Google czy bezpośrednio na urządzeniu mobilnym użytkownika.
Najmocniejszym aspektem tych ram jest to, że wybierają podejście „najpierw kod”Zapomnij o żmudnych konfiguracjach w interfejsach zewnętrznych; tutaj definiujesz zachowanie, logikę orkiestracji i użycie narzędzi bezpośrednio w kodzie, dzięki czemu debugowanie i wersjonowanie agentów będzie spacerem po parku w porównaniu do innych metod.
Implementacja w ekosystemie Androida
Wprowadzanie sztucznej inteligencji na urządzenia mobilne to obszar, w którym ADK naprawdę się wyróżnia. Dzięki zoptymalizowanym zależnościom dla środowiska Androida możesz tworzyć doświadczenia, które priorytetowo traktować prywatność i mają bardzo niskie opóźnienia, ponieważ nie wymagają stałego połączenia z Internetem.
Aby rozpocząć, musisz mieć Android Studio i zaktualizowany zestaw SDK Androida (co najmniej compileSdk 34 i minSdk 24W pliku konfiguracyjnym Gradle należy dodać bibliotekę google-adk-kotlin-core-android i procesor adnotacji KSP. Ważnym szczegółem jest to, że Nie należy ich mieszać. Zależność systemu Android od maszyny wirtualnej Java (JVM) jest ograniczona, ponieważ wersja mobilna zawiera już wszystkie niezbędne elementy i zapewnia kompatybilność z konkretnymi modelami urządzeń.
Podczas definiowania agenta składnia jest bardzo intuicyjna. Adnotacje takie jak @Tool y @Param aby wskazać, jakie możliwości ma agent. Na przykład możesz utworzyć usługę, która podaje aktualny czas w mieście i powiązać ją z Agent LLM skonfigurowany z modelem takim jak Gemini Flash. Należy jednak zachować szczególną ostrożność w kwestii bezpieczeństwa: Nigdy nie wprowadzaj kluczy API bezpośrednio w kodzie aplikacji klienckiej; najlepiej jest użyć własnego zaplecza lub Firebase AI Logic, aby uniknąć ujawniania swoich danych uwierzytelniających osobom trzecim.
Aby uruchomić agenta w ramach aktywności Androida lub ViewModel, należy użyć InMemoryRunnerTen komponent pozwala zbierz odpowiedzi od agenta przy użyciu współprogramów Kotlin, co umożliwia aktualizację interfejsu użytkownika w czasie rzeczywistym, podczas gdy agent przetwarza żądanie użytkownika.
Gemini Nano i modele lokalne
Jednym z klejnotów koronnych jest integracja z Bliźnięta Nano poprzez interfejsy API ML Kit. Zamiast wywoływać zdalny model, możesz użyć klasy GenaiPrompt aby można było wyciągnąć wnioski całkowicie na urządzeniuTo prawdziwe złoto dla aplikacji przetwarzających poufne dane lub wymagających działania w trybie samolotowym.
Najciekawsze jest to, że możesz bawić się w architekta sztucznej inteligencji i budować systemy wieloagentoweWyobraź sobie schemat, w którym potężny model oparty na chmurze działa jako mózg koordynujący i deleguje bardziej prywatne lub szybsze zadania lokalni podagenci que corren en el dispositivo. Esta estructura permite escalar verticalmente desde una utilidad sencilla hasta una aplicación compleja de varios agentes.
Rozwój w JVM i zaawansowanych narzędziach
Jeśli nie tworzysz aplikacji na Androida, zestaw ADK sprawdzi się również w JVM. Aby zacząć, potrzebujesz tylko Javy 17 i Gradle 8.0. Przepływ pracy jest podobny: definiujesz agenta i używasz ReplRunner aby wejść z nim w interakcję z poziomu konsoli lub, jeśli wolisz coś bardziej wizualnego, możesz podnieść AdkWebServer aby przetestować wszystko w interfejsie czatu internetowego na porcie 8080.
Możliwości ADK nie ograniczają się wyłącznie do generowania tekstu. narzędzia Umożliwiają agentowi interakcję ze światem rzeczywistym. Są Function ToolsSą to funkcje lokalne i obsługa serwerów MCP (Model Context Protocol), co znacznie rozszerza zakres działań, jakie może wykonywać agent.
Dla tych, którzy poszukują maksymalnej wydajności, dostępne są zaawansowane implementacje integrujące CodeGraph do poruszania się po grafie wywołań kodu, co drastycznie zmniejsza zużycie tokenów podczas eksploracji. Co więcej, możliwość korzystania różni dostawcy LLM (takie jak OpenAI, Anthropic czy Ollama) sprawiają, że struktura ta jest niezwykle wszechstronna i nie jest zależna wyłącznie od jednego ekosystemu.
Zestaw narzędzi Agent Development Kit dla języka Kotlin pozycjonuje się jako solidne rozwiązanie łączące moc modeli językowych z elastycznością języka Kotlin, umożliwiając od szybkie prototypy w JVM w tym złożone i prywatne wdrożenia na systemie Android przy użyciu Gemini Nano oraz inteligentne zarządzanie narzędziami i wieloma agentami.