- Odprtokodni okvir za načrtovanje sofisticiranih in skalabilnih agentov umetne inteligence.
- Izvorna podpora za lokalno izvajanje na napravah Android prek Gemini Nano.
- Sposobnost orkestriranja večagentnih sistemov z združevanjem modelov v oblaku in na lokaciji.
- Prilagodljiv ekosistem, ki omogoča integracijo prilagojenih orodij in standardov MCP.
Če vas zanima umetna inteligenca in programiranje v Kotlinu, se pripravite, saj je komplet za razvoj agentov (ADK) tukaj, da stvari naredi zanimive. V bistvu gre za komplet orodij odprte kode ki vam omogoča oblikovanje agentov umetne inteligence s popolnim nadzorom, ne glede na to, ali se izvajajo na vašem računalniku, v Google Cloudu ali neposredno na uporabnikovi mobilni napravi.
Najmočnejši vidik tega okvira je, da se odloči za pristop "najprej koda"Pozabite na dolgočasne konfiguracije v zunanjih vmesnikih; tukaj določite vedenje, logiko orkestracije in uporabo orodij neposredno v kodi, s čimer postane odpravljanje napak in odpravljanje različic vaših agentov biti sprehod v parku v primerjavi z drugimi metodami.
Implementacija v ekosistemu Android
Prinašanje umetne inteligence na mobilne naprave je tisto, kar ADK resnično izstopa. Zahvaljujoč optimiziranim odvisnostim za okolje Android lahko ustvarite izkušnje, ki dati prednost zasebnosti in imajo zelo nizko zakasnitev, saj niso odvisni od stalne internetne povezave.
Za začetek potrebujete Android Studio in posodobljen Android SDK (vsaj compileSdk 34 in minSdk 24V konfiguracijski datoteki Gradle boste morali dodati knjižnico google-adk-kotlin-core-android in procesor za anotacije KSP. Pomembna podrobnost je, da Ne bi jih smeli mešati. Odvisnost Androida od JVM je omejena, saj mobilna različica že vključuje vse potrebno in specifično združljivost z modeli naprav.
Pri definiranju agenta je sintaksa zelo intuitivna. Opombe, kot so @Tool y @Param da navedete, katere zmogljivosti ima agent. Na primer, lahko ustvarite storitev, ki zagotavlja trenutni čas v mestu in jo povežete z LlmAgent konfiguriran z modelom, kot je Gemini Flash. Vendar bodite zelo previdni pri varnosti: jamás metas las claves de API neposredno v kodi odjemalske aplikacije; idealno je, da uporabite svoj backend ali Firebase AI Logic, da se izognete razkritju svojih poverilnic svetu.
Za zagon agenta znotraj dejavnosti Android ali ViewModel uporabite InMemoryRunnerTa komponenta omogoča zberite odgovore od agenta z uporabo Kotlinovih korutin, kar omogoča posodobitve uporabniškega vmesnika v realnem času, medtem ko agent obdeluje uporabnikovo zahtevo.
Gemini Nano in lokalni modeli
Eden od kronskih draguljev je integracija z Gemini Nano prek API-jev ML Kit. Namesto klicanja oddaljenega modela lahko uporabite razred GenaiPrompt da se lahko sklepa v celoti na napraviTo je čisto zlato za aplikacije, ki obdelujejo občutljive podatke ali ki morajo delovati v letalskem načinu.
Najbolj zanimivo je, da se lahko igraš kot arhitekt umetne inteligence in gradiš večagentni sistemiPredstavljajte si shemo, kjer zmogljiv model v oblaku deluje kot orkestrski možgani in delegira bolj zasebne ali hitrejše naloge lokalni podagenti ki se izvajajo na napravi. Ta struktura omogoča vertikalno skaliranje od preprostega pripomočka do kompleksne večagentne aplikacije.
Razvoj v JVM in naprednih orodjih
Če ne razvijate za Android, se ADK odlično obnese tudi v JVM. Za začetek potrebujete le Java 17 in Gradle 8.0. Delovni tok je podoben: definirate svojega agenta in uporabite ReplRunner za interakcijo iz konzole ali, če imate raje nekaj bolj vizualnega, lahko dvignete AdkWebServer preizkusiti vse v spletnem klepetalnem vmesniku na vratih 8080.
Kar zadeva zmogljivosti, ADK ni omejen na ustvarjanje besedila. orodja Omogočajo agentu interakcijo z resničnim svetom. Obstajajo Function ToolsTo so lokalne funkcije in podpora za strežnike MCP (Model Context Protocol), kar močno razširi nabor dejanj, ki jih lahko agent izvede.
Za tiste, ki iščejo maksimalno učinkovitost, obstajajo napredne implementacije, ki integrirajo CodeGraph za navigacijo po grafu klicev kode, kar drastično zmanjša porabo žetonov med raziskovanjem. Poleg tega je možnost uporabe različni ponudniki LLM (kot so OpenAI, Anthropic ali Ollama) naredi ogrodje izjemno vsestransko in ni odvisno izključno od enega samega ekosistema.
Komplet za razvoj agentov za Kotlin se pozicionira kot robustna rešitev, ki združuje moč jezikovnih modelov s prilagodljivostjo Kotlina in omogoča od hitri prototipi v JVM vključno s kompleksnimi in zasebnimi uvajanji v sistemu Android z uporabo Gemini Nano ter inteligentnim upravljanjem orodij in večagentnih sistemov.