Практичні нотатки: Вступ до агентського ШІ з Google ADK
Покрокове керівництво з практичних нотаток: Вступ до агентного ШІ з Google ADK: контракти, перевірки та слоти для коду для команд, які використовують цю модель.
У цьому посібнику описано процес створення системи від сировини до готового продукту для курсу «Вступ до агентних ШІ з Google ADK». Основна увага приділяється конкретним крокам виконання, чітким перевіркам та коду, який можна без проблем додати до репозиторію, не здогадуючись про його призначення. На етапі огляду необхідно визначити вхідні дані, відповідальну особу за крок та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не здогадуючись про прихований стан системи. Розглядайте цей етап як угоду між вхідними даними та перевіреними результатами. Позначте всі елементи, визначте критерії успіху та не допускайте безповідомного часткового завершення роботи.
Перехід від чат-ботів до агентів
Під час роботи над етапом «Перехід від чат-ботів» спочатку запишіть умови використання: необхідні дані вхіду, сигнал про успішне виконання та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Такий перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Запишіть час виконання та витрати на токени або запити поруч із результатами функціональності. Чітке бачення витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам під час переходу від демо-версії до спільних середовищ. Робіть контрольні пункти після дорогих кроків. Система повторного запуску не повинна знову стягувати плату за один і той самий виклик LLM, коли оператор перезапускає пізніший етап.
Розуміння основної ідеї агентського ШІ
Під час виконання етапу «Розуміння основної ідеї» спочатку запишіть умови виконання: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Такий перелік допомагає зберігати чесність подальших змін у коді. Тримайте конфігурацію окремо від коду додатку. Файли середовища, сховища конфіденційних даних та флаги функцій мають знаходитися в одному місці, де оператори можуть їх перевіряти, не читаючи весь код. Робіть контрольні пункти після дорогих операцій. Система відновлення не повинна знову стягувати плату за один і той самий виклик LLM, коли оператор перезапускає пізнішу ланку.
from google.adk.agents import Agent
root_agent = Agent(
name="assistant",
model="gemini-2.5-flash",
instruction="You are a helpful assistant"
)
Надання агенту справжніх можливостей за допомогою інструментів
Під час роботи над етапом «Надання агенту реальних можливостей» спочатку запишіть умови контракту: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Цей перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Одночасно задокументуйте шлях успішного виконання та шлях відновлення. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої доробки. Фіксуйте назву інструменту, хеш аргументів, час виконання та результат кожного виклику. Без цих записів налагодження ланцюгів дій агента займає години. Під час роботи над етапом «Надання агенту реальних можливостей» спочатку запишіть умови контракту: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Цей перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Розглядайте цей етап як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Назвіть створювані елементи, визначте критерії успіху та не допускайте безповідомного часткового виконання.
from google.adk.agents import Agent
def calculator(a: float, b: float, operation: str) -> float:
if operation == "add":
return a + b
if operation == "subtract":
return a - b
if operation == "multiply":
return a * b
if operation == "divide":
if b == 0:
raise Exception("Cannot divide by zero")
return a / b
raise Exception("Unsupported operation")
root_agent = Agent(
name="assistant",
model="gemini-2.5-flash",
instruction=(
"You are a helpful assistant with calculator capabilities. "
"Use the calculator tool for arithmetic. "
"Supported operations are add, subtract, multiply, divide."
),
tools=[calculator]
)
Створення багатофункціональних агентів
Механізм Multi-Tool Agents працює найкраще, якщо його розглядати як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітку про скасування перед розширенням обсягу завдань. Записуйте час виконання та витрати на токени чи запити поруч із функціональними результатами. Візуалізація витрат на ранньому етапі запобігає несподіваним рахункам під час переходу від демо-середовищ до спільних.
from google.adk.agents import Agent
def calculator(a: float, b: float, operation: str) -> float:
if operation == "add":
return a + b
if operation == "subtract":
return a - b
if operation == "multiply":
return a * b
if operation == "divide":
if b == 0:
raise ValueError("Cannot divide by zero.")
return a / b
raise ValueError("Unsupported operation.")
def convert_units(value: float, from_unit: str, to_unit: str) -> float:
from_unit = from_unit.lower()
to_unit = to_unit.lower()
if from_unit == "km" and to_unit == "miles":
return value * 0.621371
if from_unit == "miles" and to_unit == "km":
return value / 0.621371
if from_unit == "celsius" and to_unit == "fahrenheit":
return value * 9 / 5 + 32
if from_unit == "fahrenheit" and to_unit == "celsius":
return (value - 32) * 5 / 9
raise ValueError("Unsupported unit conversion.")
def get_weather_mock(city: str) -> dict:
weather_data = {
"bucharest": {
"temperature_celsius": 23,
"condition": "sunny",
"wind_speed_kmh": 10,
},
"london": {
"temperature_celsius": 16,
"condition": "rain",
"wind_speed_kmh": 18,
},
}
key = city.lower()
if key not in weather_data:
return {
"city": city,
"error": "Weather data not available."
}
return {
"city": city,
**weather_data[key],
}
root_agent = Agent(
name="multi_tool_agent",
model="gemini-2.5-flash",
instruction=(
"You are a practical assistant. "
"Use the available tools when the user asks for calculations, "
"unit conversions, or weather information."
),
tools=[
calculator,
convert_units,
get_weather_mock,
],
)
Багатоагентні системи: агенти, які використовують інші агенти
Системи багатьох агентів, що використовують етапи роботи, працюють найкраще, коли їх розглядають як вимірювану поверхню. Зафіксуйте один ідеальний приклад виконання, один випадок збою та примітки щодо скасування дій перед розширенням обсягу роботи. Зберігайте конфігурацію окремо від коду додатку. Файли середовища, сховища конфіденційних даних та флаги функцій мають знаходитися в одному місці, де оператори можуть їх перевіряти, не читаючи весь граф. Зберігайте стан графа у вигляді плоскої структури з чіткими типами даних. Вкладені структури приховують інформацію про те, який вузол заповнив яке поле, і ускладнюють продовження роботи після перерв.
from google.adk.agents import LlmAgent
from google.adk.tools import google_search
from google.adk.tools import google_maps_grounding
from google.adk.tools.agent_tool import AgentTool
routing_agent = LlmAgent(
name="routing_agent",
model="gemini-2.5-pro",
instruction="""
You are a routing agent.
Use google_maps_grounding to estimate routes and travel times.
""",
tools=[google_maps_grounding],
)
discovery_agent = LlmAgent(
name="discovery_agent",
model="gemini-2.5-pro",
instruction="""
You are a travel discovery agent.
Use Google Search to find interesting places.
""",
tools=[google_search]
)
composer_agent = LlmAgent(
name="composer_agent",
model="gemini-2.5-pro",
instruction="""
Write a friendly travel itinerary based on the collected information.
""",
tools=[]
)
root_agent = LlmAgent(
name="travel_agent",
model="gemini-2.5-pro",
instruction="""
You are a travel assistant.
Coordinate discovery, routing, and itinerary composition.
""",
tools=[
AgentTool(discovery_agent),
AgentTool(routing_agent),
AgentTool(composer_agent)
]
)
Послідовні робочі потоки та детермінована оркестрація
Етап послідовних робочих процесів та детерміністичних операцій працює найкраще, коли його розглядають як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Документуйте як успішний, так і відновлювальний сценарії роботи разом. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої оптимізації. Зберігайте стан графу у простій та типованій формі. Вкладені структури приховують інформацію про те, який вузол заповнив яке поле, що ускладнює продовження роботи після перерв. Етап послідовних робочих процесів та детерміністичних операцій працює найкраще, коли його розглядають як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Розглядайте цей етап як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Позначте всі елементи, визначте критерії успіху та не допускайте безповідомного часткового завершення роботи.
from google.adk.agents import Agent, SequentialAgent
from google.adk.tools import AgentTool
planner_agent = Agent(
name="planner_agent",
model="gemini-2.5-flash",
instruction="""
Read the user request and create a short execution plan.
"""
)
executor_agent = Agent(
name="executor_agent",
model="gemini-2.5-flash",
instruction="""
Execute the plan and delegate specialist work.
""",
tools=[]
)
report_agent = Agent(
name="report_agent",
model="gemini-2.5-flash",
instruction="""
Produce the final report based on execution results.
"""
)
root_agent = SequentialAgent(
name="planner_executor_report_workflow",
sub_agents=[
planner_agent,
executor_agent,
report_agent,
],
)
Запуск агента ADK локально
На етапі запуску агента ADK необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись визначити прихований стан. Записуйте час виконання та витрати на токени чи запити поруч із функціональними результатами. Візуалізація витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам під час переходу з демо-середовища у спільні середовища. Встановіть людське схвалення для кроків, які витрачають гроші чи змінюють дані в продакшені. Підключення під час компіляції не є гарантією повноти бізнес-функціоналу.
GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID
GOOGLE_CLOUD_LOCATION=us-central1
GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
adk web
Розгортання агента у Google Cloud Run
Щоб розгорнути агента на певному етапі, необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись здогадатися про прихований стан. Зберігайте конфігурацію окремо від коду додатку. Файли середовища, сховища конфіденційних даних та флаги функціоналу мають знаходитися в одному місці, яке оператори можуть перевіряти, не читаючи весь код. Встановіть людське схвалення для кроків, які спричиняють витрати грошей або змінюють дані в продакшені. Підключення на етапі компіляції не є гарантією повноти бізнес-функціоналу.
FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
CMD ["adk", "web", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8080"]
gcloud run deploy simple-agent \
--source . \
--region us-central1 \
--allow-unauthenticated \
--set-env-vars GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=TRUE \
--set-env-vars GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID \
--set-env-vars GOOGLE_CLOUD_LOCATION=us-central1
gcloud run services describe simple-agent \
--region us-central1 \
--format='value(status.url)'
Використання FastAPI для доступу до агента
Для етапу «Розкриття агента через» необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення ще до зміни коду. Оператори мають мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Необхідно документувати як шлях успішного виконання, так і шлях відновлення. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої оптимізації. Встановлюйте людське схвалення для операцій, які призводять до витрат грошей чи змінюють дані у продакшені. Підключення на етапі компіляції не є гарантією повності функціоналу продукту. Для етапу «Розкриття агента через» необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення ще до зміни коду. Оператори мають мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Розглядайте цей етап як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Позначте всі елементи, визначте критерії успіху та не допускайте безповідомного часткового завершення роботи.
import uuid
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from google.adk.runners import Runner
from google.adk.sessions import InMemorySessionService
from google.genai import types
from agent import root_agent
app = FastAPI()
session_service = InMemorySessionService()
runner = Runner(
agent=root_agent,
app_name="weather_agent_service",
session_service=session_service,
)
class QueryRequest(BaseModel):
message: str
@app.post("/weather")
async def weather(request: QueryRequest):
user_id = "api_user"
session_id = str(uuid.uuid4())
await session_service.create_session(
app_name="weather_agent_service",
user_id=user_id,
session_id=session_id,
)
content = types.Content(
role="user",
parts=[
types.Part(text=request.message)
],
)
final_answer = ""
async for event in runner.run_async(
user_id=user_id,
session_id=session_id,
new_message=content,
):
if event.is_final_response():
final_answer = event.content.parts[0].text
return {
"response": final_answer
}
FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8080"]
Розгортання в Agent Engine
Під час виконання етапу розгортання в Agent Engine спочатку запишіть умови використання: необхідні дані вхіду, сигнал про успіх та наслідки часткової невдачі. Такий перелік допоможе зберегти чесність подальших змін у коді. Запишіть час виконання та витрати на токени або запити поруч із результатами функціональності. Чітке бачення витрат заздалегідь убереже від несподіваних рахунків під час переходу від демо-середовища до спільних. Створюйте контрольні точки після дорогих кроків. Функція відновлення не повинна знову стягувати плату за один і той самий виклик LLM, коли оператор перезапускає пізніший етап.
gcloud services enable \
aiplatform.googleapis.com \
storage.googleapis.com
export STAGING_BUCKET="gs://${PROJECT_ID}-agent-staging"
gsutil mb -l us-central1 $STAGING_BUCKET
adk deploy agent_engine \
--project=$PROJECT_ID \
--region=us-central1 \
--staging_bucket=$STAGING_BUCKET \
basic_agent
Заключні міркування
Під час роботи на етапі „Заключні міркування“ спочатку запишіть умови контракту: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Такий перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Тримайте конфігурацію окремо від коду додатку. Файли середовища, сховища секретних даних та флаги функцій мають знаходитися в одному місці, де оператори можуть їх перевіряти, не читаючи весь код. Робіть контрольні позначки після дорогих кроків. Функція відновлення не повинна знову стягувати плату за один і той самий виклик LLM, коли оператор перезапускає пізнішу ланку.
Чек-лист для експлуатації
Етап чек-листу для експлуатації працює найкраще, якщо його розглядати як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний запис, один випадок невдачі та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи.
Віддавайте перевагу невеликим, тестованим одиницям коду перед об’ємними скриптами. Коли якийсь крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану послідовність операцій.
Зберігайте стан графа у вигляді плоскої структури з визначеними типами даних. Вкладені блоки приховують інформацію про те, який вузол заповнив певне поле, що ускладнює продовження роботи після перерв.
Додайте тест на базову функціональність, який перевіряє критичний шлях у процесі інтеграційного тестування за допомогою фікстур, а не реальних платних API, коли це дозволяють бюджетні обмеження.
Розглядайте цей етап як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Назвіть створювані артефакти, визначте критерії успіху та не допускайте мовчазного часткового завершення роботи.
Зберігайте стан графа у вигляді плоскої структури з визначеними типами даних. Вкладені блоки приховують інформацію про те, який вузол заповнив певне поле, що ускладнює продовження роботи після перерв.
Перед підвищенням версії стека заморозьте поточні версії, зафіксуйте ідеальний запис дій для критичного шляху та підтвердьте кроки для відкату. У спільних середовищах необхідні обмеження на швидкість виконання операцій, перевірки прав доступу та чіткий власник для зміни секретних даних. Віддавайте перевагу надійності перед креативними одноразовими демонстраціями.
Примітка до пакету 18b8374abe5a: не включайте ключі постачальника до репозиторію, встановіть ліміт токенів на сеанс та зберігайте транскрипції поруч із фіксами для оцінки, щоб подальша заміна моделей залишалася порівнянною.