1. 学习内容
欢迎参加 ADK 大师班 - 多智能体系统之旅
您即将踏入令人兴奋的 AI 智能体世界。忘掉只能回答问题的简单聊天机器人吧。我们正在深入研究 Agent Development Kit (ADK)，以构建精密的自主系统，这些系统可以进行推理、规划和使用工具来完成复杂的任务。
学完本教程后，您将能够：
- 构建您的第一个 AI 代理：从零开始构建一个功能齐全的代理，该代理可以理解用户需求、使用 Google 搜索等工具，并生成详细且实用的回答。
- 构建多智能体系统：了解“智能体即工具”模式，这是一种革命性的概念，其中智能体将任务委托给其他专业智能体，从而创建一个协同工作的 AI 专家团队。
- 编排复杂的工作流：除了简单的委托之外，还可以掌握路由器、顺序链、循环和并行执行等高级模式，从而构建强大、高效且智能的应用，以处理几乎所有请求。
- 为智能体提供记忆功能：了解对话记忆的关键作用，使智能体能够处理后续问题、从反馈中学习，并顺畅地管理多步骤任务。
- 通过 MCP 连接：通过 MCP 工具箱连接。
现在就开始吧！🚀
2. 设置 GCP 和 Gemini API 密钥
设置 GCP 项目和 Gemini API 密钥
为了让 AI 代理正常运行，我们需要两样东西：一个提供基础的 Google Cloud 项目和一个用于访问 Google 强大模型的 Gemini API 密钥。
第 1 步：启用结算账号
- 您需要声明拥有 5 美元赠金的结算账号，以便进行部署。请务必使用您的 Gmail 账号。
第 2 步：创建新的 GCP 项目
- 前往 Google Cloud 控制台并创建一个新项目。
- 前往 Google Cloud 控制台并创建一个新项目。
- 打开左侧面板，点击
Billing，检查结算账号是否与此 GCP 账号相关联。
如果您看到此页面，请选中 manage billing account，选择 Google Cloud 试用版并将其关联。
第 3 步：查找您的 Google Cloud 项目 ID
👉点击 Google Cloud 控制台顶部的“激活 Cloud Shell”（这是 Cloud Shell 窗格顶部的终端形状图标），
👉点击“打开编辑器”按钮（看起来像一个打开的文件夹，上面有一支铅笔）。此操作会在窗口中打开 Cloud Shell 代码编辑器。您会在左侧看到文件浏览器。
👉查找您的 Google Cloud 项目 ID：
- 打开 Google Cloud 控制台：链接
- 从页面顶部的项目下拉菜单中选择要用于本次研讨会的项目。
- 您的项目 ID 会显示在信息中心的项目信息卡片中
👉💻 在终端中，使用以下命令验证您是否已通过身份验证，以及项目是否已设置为您的项目 ID：
gcloud auth list
👉💻 从 GitHub 克隆引导项目：
git clone https://github.com/cuppibla/adk_tutorial.git
👉💻 运行初始化脚本，此脚本会提示您输入 Google Cloud 项目 ID。当 setup_venv.sh 脚本提示时，输入您在上一步中找到的 Google Cloud 项目 ID。
cd ~/adk_tutorial
./setup_venv.sh
gcloud services enable compute.googleapis.com \
artifactregistry.googleapis.com \
run.googleapis.com \
iam.googleapis.com \
aiplatform.googleapis.com \
cloudresourcemanager.googleapis.com
3. 第 1 次会话：在 ADK Web 中创建您的首个智能体
通过运行以下命令打开 ADK Web：
cd ~/adk_tutorial
source .adk_env/bin/activate
adk web
运行命令后，您应该会在终端中看到表明 ADK Web 服务器已启动的输出，如下所示：
+-----------------------------------------------------------------------------+
| ADK Web Server started |
| |
| For local testing, access at http://localhost:8000. |
+-----------------------------------------------------------------------------+
INFO: Application startup complete.
INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit)
👉 接下来，如需通过浏览器访问 ADK 开发者界面，请执行以下操作：
在 Cloud Shell 工具栏（通常位于右上角）中，点击“网页预览”图标（通常看起来像眼睛或带有箭头的正方形），然后选择“更改端口”。在弹出式窗口中，将端口设置为 8000，然后点击“更改并预览”。然后，Cloud Shell 会打开一个新的浏览器标签页或窗口，其中显示 ADK Dev 界面。
👉 召唤仪式已完成，代理现已运行。浏览器中的 ADK Dev 界面是您与 Familiar 的直接连接。
选择并行工作流代理：在界面顶部的下拉菜单中，选择 parallel_agent。
您可以在此处选择 single_agent：
您可以在此处查看轨迹：
👉 测试提示：
Plan a trip from Sunnyvale to San Francisco this weekend, I love food and art.
4. 第 2 次会话：工作流智能体：串行智能体、并行智能体、循环智能体
并行代理
选择并行工作流代理：在界面顶部的下拉菜单中，选择 parallel_agent。
👉 测试提示：
Plan my trip to San Francisco, I want to find some good concert, restaurant and museum.
您可以在此处选择 parallel_agent：
您可以在此处查看轨迹：
串行智能体
选择顺序工作流代理：在界面顶部的下拉菜单中，选择 sequential_agent。
👉 测试提示：
Find a good sushi near Standford and tell me how to get there.
您可以在此处选择 sequential_agent：
您可以在此处查看轨迹：
Loop Agent
选择 Loop 工作流代理：在界面顶部的下拉菜单中，选择 loop_agent。
👉 测试提示：
Plan a trip from Sunnyvale to San Francisco today.
您可以在此处选择 loop_agent：
您可以在此处查看轨迹：
5. 会话 3：自定义代理
打开 ADK Web 界面后，您可以选择 Custom_Agent 代理。
👉 测试提示：
Plan a trip from Sunnyvale to San Francisco this weekend, I love food and art. Make sure within budget of 100 dollars.
您可以在此处选择 Custom_Agent：
您可以在此处查看轨迹：
6. 会话 4：编排器模式 - 路由代理
打开 ADK Web 界面后，您可以选择 routing_agent。
👉 测试提示：
Plan a trip from Sunnyvale to San Francisco this weekend, I love concert, restaurant and museum.
您可以在此处选择 routing_agent：
您可以在此处查看轨迹：
7. 会议 5：将代理作为工具
打开 ADK Web 界面后，您可以选择 Agent_as_tool 代理。
👉 测试提示：
Plan a trip from Sunnyvale to San Francisco this weekend, I love concert, restaurant and museum.
您可以在此处选择 agent_as_tool：
您可以在此处查看轨迹：
8. 会议 6：具有长期记忆的代理
👉💻 前往文件夹并使用 runner 为智能体赋能，测试您的长期记忆：
cd ~/adk_tutorial
source .adk_env/bin/activate
cd ~/adk_tutorial/f_agent_with_memory
python main.py
👉 测试提示：
I like Art and Italian food.
然后按“Ctrl+C”结束会话。重启会话：
cd ~/adk_tutorial
source .adk_env/bin/activate
cd ~/adk_tutorial/f_agent_with_memory
python main.py
👉 测试提示：
Plan a trip to San Francisco based on my preference.
9. 第 7 次会话：使用 MCP 增强智能体的能力
第 1 步：准备本地数据库
👉💻 在终端中运行以下命令
cd ~/adk_tutorial
source .adk_env/bin/activate
chmod +x setup_trip_database.py
./setup_trip_database.py
第 2 步：安装并运行 MCP Toolbox 服务器
👉💻 在终端中运行以下命令
cd ~/adk_tutorial/mcp_tool_box
export VERSION=0.16.0
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/v$VERSION/linux/amd64/toolbox
下载完成后，运行
chmod +x toolbox
第 3 步
在一个终端中运行以下命令
cd ~/adk_tutorial
source .adk_env/bin/activate
cd ~/adk_tutorial/mcp_tool_box
./toolbox --tools-file "trip_tools.yaml" --port 7001
在另一个终端中运行以下命令
cd ~/adk_tutorial
source .adk_env/bin/activate
cd ~/adk_tutorial/g_agents_mcp
python main.py