### Google выпустил Agent Development Kit (ADK) — фреймворк с открытым исходным кодом для разработки мультиагентных систем
Google представил Agent Development Kit (ADK) — открытую платформу, упрощающую создание, управление и развёртывание мультиагентных систем. ADK написан на Python и ориентирован на модульность и гибкость, что делает его подходящим как для простых, так и для сложных сценариев с участием нескольких взаимодействующих агентов.
**Краткое описание:**
* Настройка базовой мультиагентной системы менее чем за 100 строк Python.
* Настройка агентов и инструментов с помощью гибкого API.
* В настоящее время основан на Python, в будущем планируется поддержка других языков.
**Что такое ADK?**
ADK — это ориентированная на разработчиков платформа для создания мультиагентных систем. Она предоставляет набор компонентов, таких как агенты, инструменты, оркестраторы и модули памяти, которые можно расширять или заменять. Идея заключается в том, чтобы дать разработчикам контроль над взаимодействием агентов и управлением их внутренним состоянием, а также предоставить понятную и удобную для работы структуру.
**Основные функции:**
* Подход, ориентированный на код: вы пишете обычный Python для определения поведения.
* Поддержка мультиагентности: запуск и координация нескольких агентов.
* Пользовательские инструменты и память: расширение функциональности с помощью собственной логики и управления состоянием.
* Поддержка потоковой передачи: агенты могут обмениваться информацией в реальном времени.
**Пример базовой настройки мультиагентной системы:**
from adk import Agent, Orchestrator, Tool
class EchoTool(Tool):
def run(self, input: str) -> str:
return f”Echo: {input}”
echo_agent = Agent(name=”EchoAgent”, tools=[EchoTool()])
relay_agent = Agent(name=”RelayAgent”)
orchestrator = Orchestrator(agents=[echo_agent, relay_agent])
if __name__ == “__main__”:
input_text = “Hello from ADK!”
result = orchestrator.run(input_text)
print(result)
Этот скрипт создаёт двух агентов и простой пользовательский инструмент. Один агент использует инструмент для обработки ввода, а оркестратор управляет взаимодействием между ними.
**Рабочий процесс разработки:**
ADK разработан с учётом стандартных рабочих процессов разработки. Вы можете:
* Логировать и отлаживать поведение агентов.
* Управлять кратковременной и долговременной памятью.
* Расширять агентов с помощью пользовательских инструментов и API.
**Добавление пользовательского инструмента:**
Вы можете определить свои собственные инструменты, чтобы агенты могли вызывать API или выполнять логику. Например:
class SearchTool(Tool):
def run(self, query: str) -> str:
# Заполнитель для логики API
return f”Results for ‘{query}'”
Прикрепите инструмент к агенту и включите его в оркестратор, чтобы ваша система могла выполнять поиск или внешние задачи.
**Интеграции и инструменты:**
ADK хорошо интегрируется с более широкой экосистемой искусственного интеллекта Google. Он поддерживает модели Gemini и подключается к Vertex AI, обеспечивая доступ к моделям от таких поставщиков, как Anthropic, Meta, Mistral и других. Разработчики могут выбирать лучшие модели для своих приложений.
Google также представил Agent Engine — управляемую среду выполнения для развёртывания агентов в рабочей среде. Она занимается управлением контекстом, масштабированием, безопасностью, оценкой и мониторингом. Хотя Agent Engine дополняет ADK, он также совместим с другими платформами для разработки агентов, такими как LangGraph и CrewAI.
Чтобы помочь разработчикам начать работу, Google предоставляет Agent Garden — коллекцию готовых агентов и инструментов. Эта библиотека позволяет командам быстрее создавать прототипы, повторно используя существующие компоненты, вместо того чтобы начинать с нуля.
**Безопасность и управление:**
Для приложений корпоративного уровня ADK и сопутствующие инструменты предлагают несколько встроенных защитных механизмов:
* Управление выводом для модерации ответов агентов.
* Права идентификации для ограничения доступа агентов или выполняемых ими действий.
* Проверка ввода для обнаружения проблемных входных данных.
* Мониторинг поведения для регистрации и аудита действий агентов.
Эти функции помогают командам развёртывать агентов искусственного интеллекта с большей уверенностью в безопасных или чувствительных средах.
**Дальнейшие планы:**
На данный момент ADK поддерживает Python, и команда разработчиков поделилась планами по поддержке других языков в будущем. Поскольку проект является открытым, приветствуются вклады и расширения, и фреймворк может эволюционировать в зависимости от того, как разработчики используют его в реальных условиях.
**Заключение:**
ADK предлагает структурированный, но гибкий способ создания мультиагентных систем. Он особенно полезен, если вы хотите поэкспериментировать с рабочими процессами агентов, не создавая всё с нуля. Благодаря возможностям интеграции, готовым библиотекам и инструментам для рабочей среды ADK может стать практичной отправной точкой для команд, разрабатывающих приложения на основе искусственного интеллекта.