adk-java

java 2025-12-22

adk-java

2025-12-22

时间，每天得到的都是二十四小时，可是一天的时间给勤勉的人带来智慧和力量，给懒散的人只留下一片悔恨。——鲁迅

ADK for Java 深度上手：用“代码优先”的方式，构建、评估与部署可控的智能 Agent

仓库：google/adk-java
官网文档：ADK Docs · 示例仓库：adk-samples · Python 版本：adk-python
描述：An open-source, code-first Java toolkit for building, evaluating, and deploying sophisticated AI agents with flexibility and control.
许可证：Apache 2.0（详见仓库 LICENSE）
适用人群：希望以“工程化、版本化、可调试”的方式，把智能 Agent 跑在本地或云端、并与 Google Cloud 深度集成的 Java 开发者与团队

为什么是 ADK（Agent Development Kit）for Java？

来自 README 的核心定位：

代码优先（Code-First）：直接在 Java 代码中定义 Agent 的行为、编排与工具使用；天然可调试、可版本化、可复现。
灵活与可控（Flexibility and Control）：你决定 Agent 如何思考与行动，而不是被“黑盒”行为牵着走。
深度集成 Google 生态：丰富工具生态（预置工具、自定义函数、OpenAPI 规范或已有工具）+ 云服务整合。
可扩展的多 Agent 架构：将多个专长 Agent 组合成可伸缩的层级体系，构建真正“可工程化”的复杂 AI 工作流。
部署“从笔记本到云”：本地调试顺滑，上云部署一致。

一句话总结：ADK for Java 是“给工程师的 Agent SDK”。你以 Java 代码为中心，做清晰的设计、严谨的测试、稳健的部署。

特性速览（摘自 README）

Rich Tool Ecosystem：预置工具 + 自定义函数 + OpenAPI + 既有工具整合，满足各类场景，尤其利于 Google 生态对接。
Code-First Development：用 Java 定义 Agent 逻辑、工具与编排；天然好测、好管控。
Modular Multi-Agent Systems：模块化多 Agent 组合，按需构建灵活层级，扩展复杂业务。

这些能力非常契合企业对“可控性、可调试性、安全合规与可维护性”的长期诉求。

安装与依赖

README 提供了 Maven 依赖方式（当前示例版本为 0.3.0）：

<dependency>
  <groupId>com.google.adk</groupId>
  <artifactId>google-adk</artifactId>
  <version>0.3.0</version>
</dependency>
<!-- Dev UI -->
<dependency>
    <groupId>com.google.adk</groupId>
    <artifactId>google-adk-dev</artifactId>
    <version>0.3.0</version>
</dependency>

若需要“未发布版本”，README 建议参考 JitPack 方案：

地址：https://jitpack.io/#google/adk-java/
示例指引：https://github.com/enola-dev/LearningADK#jitpack
（在生产中请根据组织规范选择稳定版本与仓库来源。）

快速上手路线图

安装依赖

在你的 Java 项目（Maven）中加入上述依赖；或参考 JitPack 指南拉取未发布版本。

阅读官方文档与示例

文档：https://google.github.io/adk-docs/
示例仓库：https://github.com/google/adk-samples

选择你的“第一条路径”

单 Agent：从一个“工具调用 + 明确策略”的小 Agent 起步，验证代码优先的开发体验。
多 Agent：把需求拆解为若干“专长 Agent”，用编排逻辑组织协作（如 Planner/Executor 模式）。
与 Google Cloud 集成：优先确认凭据与权限模型，理清 Agent 能力边界与审计日志。

工程化与可观测

测试优先：为 Agent 的工具调用、边界条件与“任务分解”流程编写单测/集成测试。
版本/变更策略：将 Agent 行为的关键参数与策略纳入版本管理（配置化或代码化）。
部署策略：根据环境（本地/容器/云）选择合适的打包与发布流程。

代码案例

由于 README 并未给出具体 Java API 的类名/方法签名，以下示例仅展示“工程落地形态”的思路（示意代码，不代表实际 API；请以官方文档与 Samples 为准）。

1) Maven 依赖（完整示例）

<!-- pom.xml (示例片段) -->
<project>
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <groupId>com.example</groupId>
  <artifactId>adk-java-starter</artifactId>
  <version>0.1.0</version>

  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.google.adk</groupId>
      <artifactId>google-adk</artifactId>
      <version>0.3.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>com.google.adk</groupId>
      <artifactId>google-adk-dev</artifactId>
      <version>0.3.0</version>
      <!-- 可选：若 Dev UI 仅用于本地开发，可将其设为 <scope>runtime</scope> -->
    </dependency>
    <!-- 你的日志、测试与云 SDK 依赖 -->
  </dependencies>
</project>

2) 项目骨架（示例目录）

src/
├─ main/
│  ├─ java/
│  │  └─ com/example/adk/
│  │     ├─ App.java                 # 入口
│  │     ├─ agent/
│  │     │  ├─ PlannerAgent.java     # 负责规划的Agent（示意）
│  │     │  └─ ExecutorAgent.java    # 负责执行的Agent（示意）
│  │     ├─ tools/
│  │     │  ├─ SearchTool.java       # OpenAPI或自定义函数（示意）
│  │     │  └─ StorageTool.java
│  │     └─ orchestration/
│  │        └─ Orchestrator.java     # 多Agent编排逻辑（示意）
│  └─ resources/
│     └─ openapi/xxx.yaml            # 工具的OpenAPI定义（示意）
└─ test/
   └─ java/...                        # 单测与集成测试

3) 多 Agent 编排（伪代码示意）

// 仅为示意：演示“代码优先”的组织方式（非真实 API，实际请参考官方 Docs/Samples）

public class Orchestrator {

  private final PlannerAgent planner;
  private final ExecutorAgent executor;
  private final ToolRegistry tools;

  public Orchestrator(PlannerAgent planner, ExecutorAgent executor, ToolRegistry tools) {
    this.planner = planner;
    this.executor = executor;
    this.tools = tools;
  }

  public Result handleUserTask(String userQuery) {
    // 1) 让 Planner 生成步骤计划
    Plan plan = planner.plan(userQuery);

    // 2) 逐步执行：每个步骤选择合适的 Tool
    for (Plan.Step step : plan.steps()) {
      Tool tool = tools.pick(step);
      ToolResult r = executor.invoke(tool, step.params());
      if (!r.success()) {
        // 错误处理/回退/重试策略
        return Result.failure(r.error());
      }
      // 计划更新/记忆/上下文管理（可选）
    }
    // 3) 汇总输出
    return Result.success(plan.finalOutput());
  }
}

上面展示的是“如何以代码组织 Agent 行为与工具调用”的一种工程化思路：把“计划（Planner）—执行（Executor）—工具（Tool）—编排（Orchestrator）”清晰隔离，便于调试、测试与演进。

设计建议：把“代码即策略”落到实处

明确边界与能力：在工具定义（OpenAPI 或自定义函数）上，明确输入输出、错误类型与权限范围。
可测试可回归：为“计划生成”“工具调用”“异常/失败路径”“上下文管理”编写单元与集成测试。
策略可配置化：把 Agent 的“温度、思考深度、工具调用阈值、重试策略”等做成配置项，便于灰度与观测。
多 Agent 合作：考虑 Planner/Executor/Reviewer/Router 等角色划分，按需拆解。
日志与可观测：对关键决策点、工具输入输出、失败重试记录结构化日志，便于审计与迭代。

与 Google Cloud 的结合（场景示意）

数据/搜索：把现有数据源以工具形式暴露（OpenAPI/函数），允许 Agent 在权限控制下查询与写入。
存储与向量检索：将检索/嵌入/索引封装为工具，确保资源访问控制与成本可观测。
工作流与触发器：结合云端任务编排服务，构建“可审计、可溯源”的生产流程。

以上为通用工程建议；具体的 SDK 与服务整合，请以官方文档与示例为准。

版本与发布

Maven Central：com.google.adk:google-adk 与 com.google.adk:google-adk-dev（示例版本 0.3.0）
未发布版本：JitPack（见 README 提示与示例链接）

在团队里建议：

将 ADK 版本锁定在“可重复构建”的范围，并在 CI 中固定工具链版本。
对“Agent 行为变更”建立发布说明与回滚策略。

常见实践与踩坑提示

本地先跑通“单 Agent + 一个工具”的最小链路，再扩到多 Agent 协作。
所有外部工具调用（尤其是写操作）必须明确鉴权与审计。
不要忽略“失败路径”的设计（网络波动、接口限流、工具异常、上下文截断等）。
用真数据之前先用“脱敏/仿真”数据跑通流程；评测通过后再上线。
持续评测：用同一批 Benchmark 任务回归 Agent 行为，确保升级不退化。

结语

ADK for Java 把“Agent 能力”带回到工程师熟悉的领域：代码。
它倡导“代码即策略”，让你的 Agent 可调试、可版本、可控管，既能小步快跑，也能支撑严肃场景的长期演进。
无论你是在做智能客服、RAG 助手、自动化运营，还是面向更复杂的多 Agent 协作，ADK for Java 都是值得尝试的底座。

仓库与 README：google/adk-java
文档与指南：https://google.github.io/adk-docs/
示例项目：https://github.com/google/adk-samples

从添加 Maven 依赖开始，把第一个“代码优先”的 Agent 跑起来吧。接下来的一切——规划、工具、协作、部署——都将清晰且可控。