Мастерство создания масштабируемых мультиагентных систем с Google ADK: практическое руководство

Создание мультиагентной системы с Google ADK

В этом руководстве рассматриваются расширенные возможности Google Agent Development Kit (ADK) на примере создания системы из нескольких агентов с специализированными ролями, такими как веб-исследования, математические вычисления, анализ данных и создание контента. Интеграция с Google Search, асинхронное выполнение и модульная архитектура позволяют организовать мощный и готовый к производству рабочий процесс с использованием модели Gemini.

Настройка и аутентификация

Первым шагом является установка пакета google-adk и импорт необходимых библиотек. Для аутентификации ключ API Google извлекается из окружения или запрашивается у пользователя с помощью безопасного ввода, что обеспечивает беспрепятственное взаимодействие с сервисами Google.

!pip install google-adk
 
import os
import asyncio
import json
from typing import List, Dict, Any
from dataclasses import dataclass
from google.adk.agents import Agent, LlmAgent
from google.adk.tools import google_search
 
 
def get_api_key():
   """Получить API ключ от пользователя или из переменной окружения"""
   api_key = os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
   if not api_key:
       from getpass import getpass
       api_key = getpass("Введите ваш Google API ключ: ")
       if not api_key:
           raise ValueError("Для запуска этого руководства необходим API ключ")
       os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = api_key
   return api_key

Определение специализированных агентов

Создаются четыре агента с уникальными инструкциями и ролями:

• Исследователь: использует Google Search для поиска точной и актуальной информации.
• Калькулятор: выполняет пошаговые математические вычисления.
• Аналитик: проводит статистический анализ данных и предоставляет бизнес-инсайты.
• Писатель: создает профессиональный и структурированный контент.

Демонстрация возможностей агентов

Асинхронные методы показывают способности каждого агента:

• Проведение актуальных веб-исследований.
• Решение сложных финансовых задач, например расчет CAGR.
• Анализ квартальных данных о продажах для выявления трендов и инсайтов.
• Генерация исполнительных резюме, объединяющих исследования и данные.

Итоговое резюме и готовность к производству

Руководство завершает подробное резюме с показателями выполнения, возможностями агентов, особенностями ADK, результатами задач и готовностью к развертыванию в облаках, таких как Cloud Run и Vertex AI Agent Engine. Подчеркивается модульная, масштабируемая архитектура и надежная обработка ошибок.

Запуск руководства

Основная функция управляет получением API ключа, созданием агентов, демонстрациями и выводом резюме. Обеспечивается поддержка как скриптового, так и ноутбучного окружения, что делает руководство универсальным для разработки и экспериментов.

Это практическое руководство поможет вам создавать масштабируемые и интеллектуальные мультиагентные системы с использованием Google ADK, подходящие для корпоративных приложений и дальнейшей кастомизации.

Полный код доступен в оригинальном руководстве.