- Отворени кодни оквир за дизајнирање софистицираних и скалабилних AI агената.
- Изворна подршка за локално извршавање на Андроид уређајима путем Gemini Nano-а.
- Способност оркестрирања вишеагентних система комбиновањем облачних и локалних модела.
- Флексибилан екосистем који омогућава интеграцију прилагођених алата и MCP стандарда.
Ако вас занима вештачка интелигенција и Kotlin програмирање, спремите се јер је Agent Development Kit (ADK) ту да ствари учини занимљивим. У основи, то је... комплет алата отвореног кода што вам омогућава да дизајнирате AI агенте са потпуном контролом, било да се покрећу на вашем рачунару, у Google Cloud-у или директно на мобилном уређају корисника.
Најмоћнији аспект овог оквира је то што се одлучује за приступ „прво код“Заборавите заморне конфигурације у екстерним интерфејсима; овде дефинишете понашање, логику оркестрације и коришћење алата директно у коду, чинећи га дебаговање и верзионисање ваших агената бити шетња парком у поређењу са другим методама.
Имплементација у Андроид екосистему
Доношење вештачке интелигенције на мобилне уређаје је оно у чему ADK заиста блиста. Захваљујући оптимизованим зависностима за Андроид окружење, можете креирати искуства која дати приоритет приватности и имају веома ниску латенцију, јер не зависе од сталне интернет везе.
Да бисте започели, потребан вам је Андроид Студио и ажурирани Андроид СДК (барем compileSdk 34 и minSdk 24У конфигурационој датотеци Градла, потребно је да додате библиотеку google-adk-kotlin-core-android и KSP процесор за анотације. Важан детаљ је да Не би требало да их мешате. Зависност Андроида од JVM-а је ограничена, јер мобилна верзија већ укључује све што је потребно и специфичну компатибилност са моделима уређаја.
Приликом дефинисања агента, синтакса је веома интуитивна. Анотације као што су @Tool y @Param да бисте назначили које могућности агент има. На пример, можете креирати услугу која пружа тренутно време у граду и повезати је са LlmAgent конфигурисан са моделом као што је Gemini Flash. Међутим, будите веома опрезни са безбедношћу: Никада не уносите API кључеве директно у коду клијентске апликације; идеално би било да користите сопствени бекенд или Firebase AI Logic како бисте избегли откривање својих акредитива целом свету.
Да бисте покренули агента унутар Андроид активности или ViewModel-а, користите InMemoryRunnerОва компонента омогућава сакупи одговоре од агента користећи Kotlin корутине, олакшавајући ажурирања корисничког интерфејса у реалном времену док агент обрађује захтев корисника.
Gemini Nano и локални модели
Један од највећих драгуља је интеграција са Гемини Нано путем ML Kit API-ја. Уместо позивања удаљеног модела, можете користити класу GenaiPrompt тако да се може извести закључак потпуно на уређајуОво је чисто злато за апликације које обрађују осетљиве податке или које треба да раде у режиму рада у авиону.
Најзанимљивије је то што можете да се играте улоге архитекте вештачке интелигенције и да градите вишеагентни системиЗамислите шему у којој моћан модел заснован на облаку делује као оркестративни мозак и делегира приватније или брже задатке... локални подагенти који се покрећу на уређају. Ова структура омогућава вертикално скалирање од једноставног услужног програма до сложене вишеагентне апликације.
Развој у JVM-у и напредним алатима
Ако не развијате за Андроид, ADK такође блиста у JVM-у. Да бисте започели, потребни су вам само Java 17 и Gradle 8.0. Ток посла је сличан: дефинишете свог агента и користите ReplRunner да бисте интераговали са њим из конзоле или, ако више волите нешто визуелније, можете подићи АдкВебСервер да тестира све у веб ћаскачком интерфејсу на порту 8080.
Што се тиче могућности, ADK није ограничен само на генерисање текста. алати Они омогућавају агенту да интерагује са стварним светом. Постоје Function ToolsТо су локалне функције и подршка за MCP (Model Context Protocol) сервере, што знатно проширује опсег радњи које агент може да изврши.
За оне који траже максималну ефикасност, постоје напредне имплементације које интегришу CodeGraph да се креће кроз граф позива кода, драстично смањујући потрошњу токена током истраживања. Штавише, могућност коришћења разни добављачи мастер права (LLM) (као што су OpenAI, Anthropic или Ollama) чини оквир изузетно свестраним и не зависним искључиво од једног екосистема.
Комплет за развој агента за Kotlin се позиционира као робусно решење које обједињује моћ језичких модела са флексибилношћу Kotlin-а, омогућавајући од брзи прототипови у JVM-у укључујући сложена и приватна имплементирања на Андроиду користећи Gemini Nano и интелигентно управљање алатима и мулти-агентима.