Google ADK 技術概述
技術架構
框架定位：ADK（Agent Development Kit）是 Google 開源的 AI 智能代理開發框架，模組化設計、支援 Gemini 與 Google 生態系，但對模型與部署方式無嚴格綁定 (Agent Development Kit)。它讓開發者以軟體工程方式設計、部署及編排多智能體架構，從簡單任務到複雜工作流程皆適用。
核心元件：ADK 核心由「代理（Agent）」、「工具（Tool）」、「會話/狀態（Session/State）」、「記憶（Memory）」等構成。Agent 可使用大型語言模型（LlmAgent）執行推理，也可用流程式控制型代理（工作流程代理：SequentialAgent、ParallelAgent、LoopAgent）實作確定性流程。工具則賦予代理非對話能力，例如執行 API 請求、資料庫查詢、程式碼執行等。
工作流程與多代理協同：ADK 支援複雜流程編排，可組合多種工作流程代理（序列、並行、循環）和 LLM 驅動的動態路由，使代理能以分層式隊伍方式運作。例如，主代理可根據任務自動轉介給不同子代理；代理說明欄位（description）提供清晰角色資訊，LLM 以此做代理間任務分配。
會話與記憶管理：ADK 透過會話（Session）與狀態（State）維護單次對話歷史與上下文，並提供長期記憶（Memory）功能，在多次會話間保存用戶資料或狀態。執行引擎（Runner）負責管理事件（Event）流、觸發工具調用、協調代理互動，並與後端（如 Gemini API）通訊。
豐富工具生態：ADK 內建多樣化工具，包括程式碼執行、網頁搜尋、資料庫存取等；也支援第三方工具（LangChain、CrewAI），以及使用其他代理作為工具（AgentTool）。例如天氣代理示例中，主代理配合自訂 `get_weather` 函式完成天氣查詢。
與 Google 服務整合：ADK 可無縫整合 Google Cloud 生態，如 Gemini 模型與 Vertex AI 部署等。代理能透過預建連接器存取企業資料（例如 AlloyDB、BigQuery、NetApp 等）與 Apigee 管理的既有 API，而且支援應用整合工作流程（Application Integration）串連各種服務。
開發者工具：ADK 提供指令列工具（CLI）與開發者 UI，可本地開發、檢視代理定義、追蹤事件、單步除錯等。並內建評估功能，可建立多回合測試集，系統化評估代理回應與過程表現。整體而言，ADK 將智能代理開發流程化，支援從程式撰寫、除錯到容器化部署（如在 Cloud Run、GKE 或 Vertex AI Agent Engine 上）。
通訊協定與介面
代理間通信（A2A 協定）：ADK 支援 Google 主導的 Agent2Agent（A2A）開放協定，使不同系統間的代理可互通。A2A 協定以 HTTP/JSON 為基礎，透過 REST API（如 /tasks/send）發起任務，並使用 Server-Sent Events （SSE）向客戶端推送任務狀態更新和產出。A2A 定義「代理卡」元資料、任務（Task）及訊息（Message）結構，使代理能宣告能力、發起請求、傳遞多種內容類型（文字、檔案、表單資料）。
實時串流：ADK 原生支援雙向串流，適用於語音、文字或多媒體交互。透過 WebSocket 通道，客戶端與代理可即時傳送文字及音頻資訊。例如開發者示例使用 FastAPI 建立 /ws/{session_id} WebSocket 端點，客戶端與代理雙向交換訊息，代理端透過 WebSocket 將回應和狀態更新串流回客戶端。這底層通常與 Gemini Multimodal Live API 相連，採用 WebSocket 對話，每則請求/回應皆以 JSON 事件傳遞。
外部系統整合：代理與外部服務或裝置互動時多半使用標準協定，例如 HTTPS/REST 或 gRPC。ADK 的工具（FunctionTool、OpenAPI Tool 等）可呼叫各種外部 API 執行任務，如查詢資料庫、讀寫檔案、控制裝置等。開發者亦可編寫自訂工具，透過現有 SDK 或協定（如 MQTT、WebHook）對接物聯網裝置。透過 Apigee 或 Google Cloud 連接器，代理能安全地與內部系統通訊，實現跨域資料存取與服務調用。
實際應用範例
- 虛擬助理：ADK 可構建自然對話式助理，支援文字、語音或影片交互。利用 Gemini 多模態串流能力，開發者幾行程式碼即可實現雙向音視訊聊天，創造人性化互動體驗。例如 Google Cloud Next 2025 展示的互動型影片助理即基於 ADK 及 Gemini 建構。
- 智慧客服／聯絡中心：ADK 架構用於客戶支持情境，可與企業 CRM、知識庫等系統整合。例如 Google 客戶互動套件（Customer Engagement Suite, CES）的代理人即使用 ADK 開發 (Build and manage multi-system agents with Vertex AI | Google Cloud Blog)。透過多智能體協作，系統能將一般問候或多輪詢問自動委派給專門代理，並接入後端資料（如客戶記錄、訂單狀態）回應查詢
。 - 多代理協作任務：在複雜任務中，ADK 可建立專用子代理來分工。例如示例中「天氣代理（WeatherAgent）」負責查詢天氣資訊，其說明欄位已設定「使用 get_weather 工具提供天氣資訊」，而簡單問候則自動轉給「GreetingAgent」處理
。此分層架構讓每位代理聚焦任務，增強系統可維護性與擴充性。 - 物聯網自動化：ADK 可以連接並控制 IoT 裝置。透過自訂工具或 Google Cloud IoT API，智能代理可接收語音指令並調用設備 API 完成操作（如開關燈具、調整溫度）。其後端可整合雲端服務（例如通過 Apigee 管理的 IoT 服務），從而在非同步的物聯網環境中維持安全通信
（無需複製數據即可直接訪問企業資料來源）。
開發者入門指南
- 環境建置：使用 Python（建議 3.10 以上）並建立虛擬環境。官方推薦使用
python -m venv或類似工具，並在虛擬環境中執行安裝。安裝 ADK 套件只需執行：pip install google-adk。確認安裝後，可使用pip show google-adk檢視版本。 - 雲端設定：若要使用 Google 模型或部署到 Vertex AI，需先在 Google Cloud 建立專案、啟用 Vertex AI API，並設置服務帳戶金鑰或預設憑證。取得 Gemini Developer API 金鑰、OpenAI API 金鑰等（視選用模型而定），並將其加入環境變數或 ADK 配置檔。若使用範例代理，通常會在代理目錄下放置
.env文件（參考.env.example），內含 API 金鑰、專案 ID、區域等設定。 - 範例專案：Google 官方提供多個 ADK 範例代理（GitHub 存放庫
google/adk-samples），涵蓋各種常見場景。開發者可 clone 這些範例，並依照 README 填寫.env檔後執行。每個範例包含必要的工具定義、代理配置與測試集，可作為開發參考。初學者亦可依循官方快速上手教學（Quickstart），建立第一個簡單代理並測試對話流程。 - 使用 CLI 與工具：ADK 提供命令列工具，可快速啟動與測試代理。常見命令包括
adk run <agent>（在終端執行代理），adk web（啟動 Web UI 介面檢視事件與狀態），以及adk eval（執行評估測試）等。在本地環境執行時，開發者可透過 CLI 即時觀察代理的對話歷程、狀態變化與工具輸出。開發者 UI 則可視覺化代理架構與交互流程，方便除錯。 - 常見問題與排錯：開發過程中可能遇到依賴錯誤或憑證問題，建議檢查 Python 版本與套件相容性（是否安裝最新版 ADK），以及各種憑證是否正確設定。若使用 Gemini 或 Vertex，需確認 IAM 權限及 API 已啟用。參考官方文件提供的範例指令與模式（model 名稱、調用方式），並以 ADK CLI 的詳細除錯輸出定位問題。GitHub 社群和 Issue 追蹤系統也提供常見錯誤的解決方案。
參考：
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