Google ha lanzado el Kit de desarrollo de agentes (ADK)un marco de código abierto destinado a facilitar que los desarrolladores construyan, administren e implementen sistemas de agentes múltiples. ADK está escrito en Python y se centra en la modularidad y la flexibilidad, lo que lo hace adecuado para casos de uso simples y más complejos que involucran múltiples agentes interactivos.
Resumen
- Configure un sistema básico de agente múltiple con menos de 100 líneas de Python.
- Personalizar agentes y herramientas utilizando una API flexible.
- Actualmente con sede en Python, con planes para apoyar otros idiomas en el futuro.
¿Qué es ADK?
ADK es un marco orientado al desarrollador para crear sistemas de múltiples agentes. Proporciona un conjunto de componentes como agentes, herramientas, orquestadores y módulos de memoria, todos los cuales se pueden extender o reemplazar. La idea es dar a los desarrolladores control sobre cómo los agentes interactúan y administran su estado interno, al tiempo que proporciona una estructura que es fácil de entender y trabajar.
Características del núcleo
- Enfoque de código primero: Escribes pitón simple para definir el comportamiento.
- Soporte de múltiples agentes: Ejecutar y coordinar múltiples agentes.
- Herramientas y memoria personalizadas: Extender con su propia lógica y gestión estatal.
- Soporte de transmisión: Los agentes pueden intercambiar información en tiempo real.
Ejemplo: una configuración básica de múltiples agentes
Aquí hay un breve script que muestra cómo definir y ejecutar un sistema de múltiples agentes usando ADK:
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)Este guión crea dos agentes y una herramienta personalizada simple. Un agente utiliza la herramienta para procesar la entrada, y el orquestador gestiona la interacción entre ellos.
Flujo de trabajo de desarrollo
ADK está diseñado para encajar en los flujos de trabajo de desarrollo estándar. Puede:
- Comportamiento del agente de registro y depuración.
- Administre la memoria a corto y largo plazo.
- Extienda agentes con herramientas y API personalizadas.
Agregar una herramienta personalizada
Puede definir sus propias herramientas para permitir que los agentes llamen a API o ejecutar lógica. Por ejemplo:
class SearchTool(Tool):
def run(self, query: str) -> str:
# Placeholder for API logic
return f"Results for '{query}'"Adjunte la herramienta a un agente e incluya en el orquestador para que su sistema realice búsquedas o tareas externas.
Integraciones y herramientas
ADK se integra bien con el ecosistema de IA más amplio de Google. Admite modelos Gemini y se conecta a Vertex AI, permitiendo el acceso a modelos de proveedores como Anthrope, Meta, Mistral y otros. Los desarrolladores pueden elegir los mejores modelos para sus necesidades de aplicación.
Google también introdujo Motor de agenteun tiempo de ejecución administrado para desplegar agentes en la producción. Maneja la gestión del contexto, la escala, la seguridad, la evaluación y el monitoreo. Aunque complementa ADK, Agent Engine también es compatible con otros marcos de agentes como Langgraph y Crewai.
Para ayudar a los desarrolladores a comenzar, Google proporciona Jardín de agentesuna colección de agentes y herramientas preconstruidas. Esta biblioteca permite a los equipos prototipos más rápido al reutilizar los componentes existentes en lugar de comenzar desde cero.
Seguridad y gobernanza
Para aplicaciones de grado empresarial, ADK y sus herramientas de soporte ofrecen varias salvaguardas incorporadas:
- Control de salida a respuestas de agente moderadas.
- Permisos de identidad Para restringir a qué pueden acceder o realizar los agentes.
- Detección de insumos Para atrapar entradas problemáticas.
- Monitoreo del comportamiento Para registrar y auditar acciones del agente.
Estas características ayudan a los equipos a implementar agentes de IA con más confianza en entornos seguros o sensibles.
¿Qué sigue?
En este momento, ADK apoya a Python, y el equipo detrás de él ha compartido planes para apoyar otros idiomas con el tiempo. Dado que el proyecto es de código abierto, se fomentan las contribuciones y las extensiones, y el marco puede evolucionar en función de cómo los desarrolladores lo usan en la configuración del mundo real.
Conclusión
ADK ofrece una forma estructurada pero flexible de construir sistemas de múltiples agentes. Es especialmente útil si desea experimentar con flujos de trabajo de agentes sin tener que construir todo desde cero. Con opciones de integración, bibliotecas preconstruidas y herramientas de grado de producción, ADK puede ser un punto de partida práctico para los equipos que desarrollan aplicaciones impulsadas por IA.
Ya sea que esté experimentando con flujos de trabajo de agentes pequeños o explorando sistemas más involucrados, ADK es una herramienta práctica a considerar.
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Nikhil es consultor interno en MarktechPost. Está buscando un doble grado integrado en materiales en el Instituto Indio de Tecnología, Kharagpur. Nikhil es un entusiasta de AI/ML que siempre está investigando aplicaciones en campos como biomateriales y ciencias biomédicas. Con una sólida experiencia en la ciencia material, está explorando nuevos avances y creando oportunidades para contribuir.
