- Framework open source pentru proiectarea de agenți IA sofisticați și scalabili.
- Suport nativ pentru execuție locală pe dispozitive Android prin Gemini Nano.
- Capacitatea de a orchestra sisteme multi-agent prin combinarea modelelor cloud și on-premises.
- Ecosistem flexibil care permite integrarea instrumentelor personalizate și a standardelor MCP.
Dacă ești pasionat de inteligența artificială și programarea Kotlin, pregătește-te pentru că Agent Development Kit (ADK) este aici pentru a face lucrurile interesante. Practic, este un... set de instrumente open source ceea ce vă permite să proiectați agenți AI cu control total, fie că vor rula pe propriul computer, în Google Cloud sau direct pe dispozitivul mobil al unui utilizator.
Cel mai puternic aspect al acestui cadru este că optează pentru o abordare „cod pe primul loc”Uitați de configurațiile plictisitoare din interfețele externe; aici definiți comportamentul, logica de orchestrare și utilizarea instrumentelor direct în cod, ceea ce îl face... depanați și versionați agenții fi o plimbare în parc în comparație cu alte metode.
Implementare în ecosistemul Android
Aducerea inteligenței artificiale pe dispozitivele mobile este punctul în care ADK strălucește cu adevărat. Datorită dependențelor sale optimizate pentru mediul Android, puteți crea experiențe care prioritizează confidențialitatea și au o latență foarte scăzută, deoarece nu depind de o conexiune constantă la internet.
Pentru a începe, trebuie să aveți Android Studio și un SDK Android actualizat (cel puțin compileSdk 34 și minSdk 24În fișierul de configurare Gradle, va trebui să adăugați biblioteca google-adk-kotlin-core-android și procesorul de adnotare KSP. Un detaliu important este că nu trebuie să amesteci Dependența Android de JVM este limitată, deoarece versiunea mobilă include deja tot ce este necesar și compatibilitate specifică cu modelele de dispozitive.
La definirea agentului, sintaxa este foarte intuitivă. Adnotări precum @Tool y @Param pentru a indica ce capabilități are agentul. De exemplu, puteți crea un serviciu care oferă ora curentă într-un oraș și îl puteți lega de un LlmAgent configurat cu un model precum Gemini Flash. Totuși, fiți foarte atenți la securitate: Nu introduceți niciodată chei API direct în codul aplicației client; în mod ideal, folosește propriul backend sau Firebase AI Logic pentru a evita expunerea acreditărilor tale către restul lumii.
Pentru a rula agentul în cadrul unei activități Android sau ViewModel, utilizați InMemoryRunnerAceastă componentă permite adună răspunsurile de la agent folosind corutine Kotlin, facilitând actualizările interfeței utilizatorului în timp real în timp ce agentul procesează solicitarea utilizatorului.
Gemini Nano și Modele Locale
Una dintre bijuteriile coroanei este integrarea cu Gemeni Nano prin API-urile ML Kit. În loc să apelați un model la distanță, puteți utiliza clasa GenaiPrompt astfel încât să se poată face deducția în întregime pe dispozitivAceasta este o minune pură pentru aplicațiile care gestionează date sensibile sau care trebuie să ruleze în modul avion.
Cel mai curios lucru este că te poți juca de-a arhitectul cu inteligență artificială și poți construi sisteme multi-agentImaginați-vă o schemă în care un model puternic bazat pe cloud acționează ca un creier orchestrator și deleagă sarcinile mai private sau mai rapide către... subagenți locali care rulează pe dispozitiv. Această structură permite scalarea verticală de la o simplă utilitate la o aplicație complexă cu mai mulți agenți.
Dezvoltare în JVM și instrumente avansate
Dacă nu dezvolți pentru Android, ADK-ul este excelent și în JVM. Pentru început, ai nevoie doar de Java 17 și Gradle 8.0. Fluxul de lucru este similar: îți definești agentul și folosești ReplRunner pentru a interacționa cu acesta din consolă sau, dacă preferați ceva mai vizual, puteți ridica AdkWebServer pentru a testa totul într-o interfață de chat web pe portul 8080.
În ceea ce privește capacitățile, ADK-ul nu se limitează la generarea de text. unelte Acestea permit agentului să interacționeze cu lumea reală. Există Function ToolsAcestea sunt funcții locale și suport pentru serverele MCP (Model Context Protocol), ceea ce extinde considerabil gama de acțiuni pe care le poate efectua agentul.
Pentru cei care caută eficiență maximă, există implementări avansate care integrează CodeGraph pentru a naviga prin graful de apeluri al codului, reducând drastic consumul de tokenuri în timpul explorării. În plus, capacitatea de a utiliza diverși furnizori de LLM (cum ar fi OpenAI, Anthropic sau Ollama) face ca framework-ul să fie extrem de versatil și să nu depindă exclusiv de un singur ecosistem.
Kitul de dezvoltare a agenților pentru Kotlin se poziționează ca o soluție robustă care unifică puterea modelelor lingvistice cu flexibilitatea Kotlin, permițând de la prototipuri rapide în JVM inclusiv implementări complexe și private pe Android folosind Gemini Nano și gestionarea inteligentă a instrumentelor și a agenților multipli.