ADK 代理程式模式，搭配記憶體和 MCP

1. 學習目標

歡迎參加 ADK 大師課程 - 踏上多代理系統之旅

您即將踏入精彩的 AI 代理世界。忘掉只能回答問題的簡單聊天機器人吧！我們深入研究 Agent Development Kit (ADK)，建構出精密的自治系統，能夠推論、規劃及使用工具來完成複雜工作。

本程式碼研究室將帶您進行實作練習，這個 GitHub 存放區包含課程的所有程式碼和範例。github 存放區

完成本教學課程後，您將能夠：

• 建構第一個 AI 代理：從無到有，建構出功能齊全的代理，瞭解使用者需求、使用 Google 搜尋等工具，並生成詳細實用的回覆。
• 建構多代理系統：瞭解「代理即工具」模式，這項革命性概念是指代理會將任務委派給其他專用代理，建立共同合作的 AI 專家團隊。
• 協調複雜工作流程：除了簡單的委派作業，您還可以運用路由器、連續鏈結、迴圈和平行執行等進階模式，建構強大、高效且智慧的應用程式，處理幾乎所有要求。
• 為代理提供記憶功能：瞭解對話記憶功能的重要性，讓代理能夠處理後續問題、從意見回饋中學習，並順暢管理多步驟工作。
• 連線至 MCP：連線至 MCP 工具箱。

我們開始吧！🚀

2. 設定 GCP 和 Gemini API 金鑰

設定 GCP 專案和 Gemini API 金鑰

如要為 AI 代理程式提供支援，我們需要兩項資源：提供基礎的 Google Cloud 專案，以及用來存取 Google 強大模型的 Gemini API 金鑰。

步驟 1：啟用帳單帳戶

如要執行本程式碼研究室，您需要有具備部分抵免額的帳單帳戶。請使用本程式碼研究室頂端橫幅中的抵免額開始操作。如果已連結帳單帳戶，可以略過這個步驟。

步驟 2：建立新的 GCP 專案

• 前往 Google Cloud 控制台，建立新專案。

• 前往 Google Cloud 控制台，建立新專案。
• 開啟左側面板，按一下 Billing，確認帳單帳戶是否已連結至這個 GCP 帳戶。

如果看到這個頁面，請檢查 manage billing account，選擇 Google Cloud 試用方案並連結至該方案。

步驟 3：找出 Google Cloud 專案 ID

👉點按 Google Cloud 控制台頂端的「啟用 Cloud Shell」(這是 Cloud Shell 窗格頂端的終端機形狀圖示)

👉按一下「Open Editor」(開啟編輯器) 按鈕 (類似於開啟資料夾和鉛筆的圖示)。視窗中會開啟 Cloud Shell 程式碼編輯器。左側會顯示檔案總管。

👉找出 Google Cloud 專案 ID：

• 開啟 Google Cloud 控制台：連結
• 從頁面頂端的專案下拉式選單中，選取要用於本研討會的專案。
• 專案 ID 會顯示在資訊主頁的「專案資訊」資訊卡中

👉💻 在終端機中，使用下列指令驗證您是否已通過驗證，以及專案是否已設為您的專案 ID：

gcloud auth list

👉💻 從 GitHub 複製啟動程序專案：

git clone https://github.com/cuppibla/adk_tutorial.git

👉💻 執行初始化指令碼，系統會提示您輸入 Google Cloud 專案 ID。並在 setup_venv.sh 指令碼提示時，輸入您在上一個步驟中找到的 Google Cloud 專案 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 堂：在 ADK Web 中建立第一個代理

執行以下指令，開啟 ADK Web：

cd ~/adk_tutorial
source .adk_env/bin/activate
adk web

執行指令後，終端機應會顯示 ADK 網頁伺服器已啟動的輸出內容，類似如下：

+-----------------------------------------------------------------------------+
| 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)

👉 接著，如要從瀏覽器存取 ADK 開發人員使用者介面，請按照下列步驟操作：

在 Cloud Shell 工具列 (通常位於右上角) 中，按一下「網頁預覽」圖示 (通常看起來像眼睛或帶有箭頭的方塊)，然後選取「變更通訊埠」。在彈出式視窗中將通訊埠設為 8000，然後按一下「變更並預覽」。Cloud Shell 隨即會開啟新的瀏覽器分頁或視窗，顯示 ADK 開發 UI。

👉 召喚儀式完成，代理程式現已啟動。瀏覽器中的 ADK 開發人員使用者介面是與 Familiar 的直接連線。

選擇平行工作流程代理程式：在使用者介面頂端的下拉式選單中，選擇 parallel_agent。

選取 single_agent：

您可以在這裡查看追蹤記錄：

👉 測試提示：

Plan a trip from Sunnyvale to San Francisco this weekend, I love food and art.

4. 第 2 節：工作流程代理：Sequential Agent、Parallel Agent、Loop Agent

按照工作階段 1 的步驟開啟 ADK 網頁式 UI。

Parallel Agent

選擇平行工作流程代理程式：在使用者介面頂端的下拉式選單中，選擇 parallel_agent。

👉 測試提示：

Plan my trip to San Francisco, I want to find some good concert, restaurant and museum.

選取 parallel_agent：

您可以在這裡查看追蹤記錄：

Sequential Agent

選擇循序工作流程代理程式：在 UI 頂端的下拉式選單中，選擇 sequential_agent。

👉 測試提示：

Find a good sushi near Standford and tell me how to get there.

選取 sequential_agent：

您可以在這裡查看追蹤記錄：

Loop Agent

選擇迴圈工作流程代理程式：在 UI 頂端的下拉式選單中，選擇 loop_agent。

👉 測試提示：

Plan a trip from Sunnyvale to San Francisco today.

選取 loop_agent：

您可以在這裡查看追蹤記錄：

5. 工作階段 3：自訂代理程式

按照工作階段 1 的步驟開啟 ADK 網頁式 UI。

開啟 ADK 網頁 UI 後，即可選取 Custom_Agent 代理程式。

👉 測試提示：

Plan a trip from Sunnyvale to San Francisco this weekend, I love food and art. Make sure within budget of 100 dollars.

選取 Custom_Agent：

您可以在這裡查看追蹤記錄：

6. 工作階段 4：自動化調度管理模式 - 路由代理程式

按照工作階段 1 的步驟開啟 ADK 網頁式 UI。

開啟 ADK 網頁介面後，即可選取 routing_agent。

👉 測試提示：

Plan a trip from Sunnyvale to San Francisco this weekend, I love concert, restaurant and museum.

選取 routing_agent：

您可以在這裡查看追蹤記錄：

7. 議程 5：代理即工具

按照工作階段 1 的步驟開啟 ADK 網頁式 UI。

開啟 ADK 網頁 UI 後，即可選取 Agent_as_tool 代理程式。

👉 測試提示：

Plan a trip from Sunnyvale to San Francisco this weekend, I love concert, restaurant and museum.

選取 agent_as_tool：

您可以在這裡查看追蹤記錄：

8. 第 6 堂：具備長期記憶的代理程式

👉💻 前往資料夾並使用執行元件補強代理程式，測試長期記憶：

cd ~/adk_tutorial
source .adk_env/bin/activate
cd ~/adk_tutorial/f_agent_with_memory
python main.py

👉 測試提示：

I like Art and Italian food.

然後按下「crtl+C」結束工作階段。重新啟動工作階段：

cd ~/adk_tutorial
source .adk_env/bin/activate
cd ~/adk_tutorial/f_agent_with_memory
python main.py

👉 測試提示：

Plan a trip to San Francisco based on my preference.

9. 第 7 堂：使用 MCP 強化代理

步驟 1：準備本機資料庫

👉💻 在終端機中執行下列指令

cd ~/adk_tutorial
source .adk_env/bin/activate
chmod +x setup_trip_database.py
./setup_trip_database.py

步驟 2：安裝及執行 MCP Toolbox 伺服器

👉💻 在終端機中執行下列指令

cd ~/adk_tutorial/mcp_tool_box
export VERSION=0.16.0
curl -O https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/v$VERSION/linux/amd64/toolbox

下載完成後，執行

chmod +x toolbox

步驟 3

在一個終端機中執行下列指令

cd ~/adk_tutorial
source .adk_env/bin/activate
cd ~/adk_tutorial/mcp_tool_box
./toolbox --tools-file "trip_tools.yaml" --port 7001

在另一個終端機中執行下列指令

cd ~/adk_tutorial
source .adk_env/bin/activate
cd ~/adk_tutorial/g_agents_mcp
python main.py