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谷歌发布开放源代码的多代理人工智能应用开发工具包
内容提要
谷歌在2025年云峰会上发布了开放源代码的代理开发工具包（ADK），旨在简化智能多代理应用的开发。ADK支持代理系统的设计、调试和部署，允许开发者创建模块化代理并组合成更大系统，兼容多种模型，支持音视频双向流，并提供本地测试和评估工具。尽管技术前景广阔，但也引发了代理设计责任的问题。ADK现已在GitHub上发布。
关键要点
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谷歌在2025年云峰会上发布了开放源代码的代理开发工具包（ADK），旨在简化智能多代理应用的开发。
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ADK支持代理系统的设计、调试和部署，允许开发者创建模块化代理并组合成更大系统。
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ADK兼容多种模型，支持音视频双向流，并提供本地测试和评估工具。
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ADK已在谷歌内部应用于Agentspace和客户参与套件（CES）等系统。
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开发者可以使用ADK定义专门化的模块化代理，并通过内置工作流组件组合成更大系统。
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ADK通过谷歌的Vertex AI模型花园处理模型集成，兼容多种外部模型。
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ADK支持通过预构建工具和外部库使用工具，增强开发灵活性。
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ADK包括音视频双向流支持，促进更自然的多模态交互。
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集成的评估工具可以评估系统行为，开发者可以创建自定义测试用例。
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AI研究员Cherokee Schill指出，ADK的发布引发了代理设计责任的问题。
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需要超越任务成功的评估指标，关注偏见、韧性和新兴行为的测试。
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ADK的开放源代码特性被认为有助于社区驱动的基础设施建设。
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ADK现已在GitHub上发布，开发者可以访问和使用。
延伸解读
多代理应用的开发灵活性
谷歌的代理开发工具包（ADK）为开发者提供了高度的灵活性，支持模块化代理的创建和组合。这种设计允许开发者根据具体需求定制代理系统，适应不同的应用场景，提升了开发效率。开发者可以利用内置的工作流组件，快速构建复杂的多代理系统，满足多样化的业务需求。
责任与评估的挑战
ADK的发布引发了关于代理设计责任的讨论。随着代理系统的自主性增强，开发者需要关注如何定义和审计代理的行为。Cherokee Schill提到，传统的成功指标不足以评估代理的复杂性，开发者应关注偏见、韧性和新兴行为的测试，以确保系统的安全性和可靠性。
开源的社区驱动潜力
ADK的开源特性为社区提供了参与和贡献的机会，促进了基础设施的共同建设。通过社区的反馈和协作，开发者可以不断改进工具包，增加文档和教程，帮助新用户更快上手。这种开放的生态系统有助于推动多代理应用的发展，形成良性的技术循环。
延伸问答
谷歌的代理开发工具包（ADK）有什么主要功能？
ADK支持代理系统的设计、调试和部署，允许开发者创建模块化代理并组合成更大系统，兼容多种模型，支持音视频双向流，并提供本地测试和评估工具。
ADK如何支持多种模型的集成？
ADK通过谷歌的Vertex AI模型花园处理模型集成，兼容多种外部模型，如Anthropic、Meta和Mistral AI等。
开发者如何使用ADK进行本地测试？
开发者可以使用命令行界面和基于网页的可视化界面进行本地测试，检查状态、跟踪执行步骤并实时调试代理决策。
ADK的开放源代码特性有什么意义？
ADK的开放源代码特性有助于支持社区驱动的基础设施建设，促进开发者的参与和贡献。
ADK发布后引发了哪些责任问题？
ADK的发布引发了关于代理设计责任的问题，特别是在系统自主行动时，如何定义编排逻辑和审计输出。
ADK支持哪些类型的交互？
ADK支持音视频双向流，促进更自然的多模态交互。
