ADK.js AI代理开发指南：构建自定义智能代理系统

ADK.js AI代理开发指南：构建自定义智能代理系统

【免费下载链接】adk-jsAn open-source, code-first Typescript toolkit for building, evaluating, and deploying sophisticated AI agents with flexibility and control.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ad/adk-js

如何理解ADK.js的AI代理架构

ADK.js是一个代码优先的TypeScript工具包，专为构建复杂AI代理而设计。与传统的低代码AI平台不同，ADK.js提供了细粒度的控制能力，允许开发者通过编程方式定制AI代理的每一个环节。其核心优势在于模块化设计和灵活的扩展机制，使构建生产级AI代理变得更加可控和可维护。

ADK.js核心概念解析

AI代理（AI Agent）：能够自主完成复杂任务的智能系统，通过与环境交互、使用工具和推理决策来达成目标。在ADK.js中，代理是由多个协同工作的组件构成的有机体。

核心组件图解： ADK.js的AI代理架构采用分层设计，主要包含以下核心组件：

• Agent层：代理核心协调器（如LlmAgent、LoopAgent等）
• Processor层：请求/响应处理器
• Tool层：外部工具集成系统
• Memory层：状态和历史管理
• Model层：LLM模型连接与管理

核心概念对比表：ADK.js vs 其他AI框架

如何实现ADK.js的核心组件

基础代理构建：从LlmAgent开始

LlmAgent是ADK.js中最基础也最常用的代理类型，负责与大型语言模型(LLM)交互并处理响应。构建一个基础LlmAgent需要以下步骤：

import { LlmAgent } from './core/src/agents/llm_agent.ts'; import { GoogleLlm } from './core/src/models/google_llm.ts'; import { BuiltInCodeExecutor } from './core/src/code_executors/built_in_code_executor.ts'; // 创建LLM实例 const llm = new GoogleLlm({ model: 'gemini-pro', temperature: 0.7, maxTokens: 1000 }); // 创建代码执行器 const codeExecutor = new BuiltInCodeExecutor({ timeout: 30000, // 30秒超时 allowedLanguages: ['javascript', 'python'] }); // 构建基础LlmAgent const basicAgent = new LlmAgent({ name: 'basic-assistant', model: llm, instruction: '你是一个帮助用户解答技术问题的AI助手', codeExecutor: codeExecutor, // 启用工具调用能力 tools: [] // 后续添加工具 });

这个基础代理已经具备了与LLM交互的能力，但要实现更复杂的功能，还需要添加工具和自定义处理器。

工具系统实现：扩展代理能力

工具是ADK.js代理与外部世界交互的桥梁。创建自定义工具需要实现BaseTool接口：

import { BaseTool, ToolContext, ToolResult } from './core/src/tools/base_tool.ts'; import { z } from 'zod'; // 定义天气查询工具 class WeatherTool extends BaseTool { // 工具元数据 name = 'weather'; description = '查询指定城市的天气信息'; // 输入参数 schema parameters = z.object({ city: z.string().describe('城市名称'), date: z.string().optional().describe('查询日期，格式YYYY-MM-DD，默认今天') }); // 工具执行逻辑 async run( input: z.infer<typeof this.parameters>, context: ToolContext ): Promise<ToolResult> { try { // 实际项目中这里会调用天气API const mockWeatherData = { city: input.city, date: input.date || new Date().toISOString().split('T')[0], temperature: '18-25°C', condition: '晴朗' }; return { success: true, content: JSON.stringify(mockWeatherData, null, 2), metadata: { source: 'mock_weather_api' } }; } catch (error) { return { success: false, content: `查询天气失败: ${error.message}`, metadata: { error: true } }; } } } // 注册工具到代理 basicAgent.tools.push(new WeatherTool());

内存系统集成：实现状态持久化

ADK.js提供了内存服务接口，使代理能够记住对话历史和上下文信息：

import { InMemoryMemoryService } from './core/src/memory/in_memory_memory_service.ts'; import { MemoryEntry } from './core/src/memory/memory_entry.ts'; // 创建内存服务 const memoryService = new InMemoryMemoryService(); // 配置代理使用内存服务 const agentWithMemory = new LlmAgent({ // ...其他配置 memoryService: memoryService, memoryOptions: { maxHistorySize: 20, // 保留最近20条对话 persistenceKey: 'user-session-123' // 会话标识 } }); // 手动添加记忆（通常由代理自动管理） async function addMemoryExample() { const memoryEntry: MemoryEntry = { type: 'user_message', content: '我住在北京', timestamp: new Date(), metadata: { importance: 'high' } }; await memoryService.addEntry('user-session-123', memoryEntry); }

如何扩展ADK.js代理能力

自定义处理器：深度定制LLM交互

处理器允许开发者在LLM请求生命周期的不同阶段介入和修改数据。以下是一个多模态请求处理器的实现，用于处理图像和文本混合输入：

import { BaseLlmRequestProcessor } from './core/src/agents/base_llm_processor.ts'; import { LlmRequest } from './core/src/models/llm_request.ts'; import { InvocationContext } from './core/src/agents/invocation_context.ts'; import { Event } from './core/src/events/event.ts'; class MultimodalRequestProcessor extends BaseLlmRequestProcessor { async *runAsync( invocationContext: InvocationContext, llmRequest: LlmRequest ): AsyncGenerator<Event, void, void> { // 检查是否有图像输入 const hasImageContent = llmRequest.contents.some( content => content.parts?.some(part => part.image) ); if (hasImageContent) { // 添加多模态处理指令 llmRequest.contents.unshift({ role: 'system', parts: [{ text: '你现在需要分析提供的图像内容，并结合文本信息进行回答。' + '请先描述图像内容，再回答相关问题。' }] }); yield { type: 'processor_info', invocationId: invocationContext.invocationId, content: '已添加多模态处理指令', timestamp: new Date() }; } // 将处理后的请求传递给下一个处理器 yield* this.nextProcessor.runAsync(invocationContext, llmRequest); } } // 在代理中注册处理器 const multimodalAgent = new LlmAgent({ // ...其他配置 requestProcessors: [ BASIC_LLM_REQUEST_PROCESSOR, new MultimodalRequestProcessor(), // 添加多模态处理器 INSTRUCTIONS_LLM_REQUEST_PROCESSOR ] });

钩子系统应用：干预代理生命周期

钩子提供了在代理运行关键节点执行自定义逻辑的能力。以下示例展示如何使用钩子实现代理行为的动态调整：

// 创建具有动态行为调整的代理 const adaptiveAgent = new LlmAgent({ // ...其他配置 // LLM调用前执行 beforeModelCallback: async ({ context, request }) => { // 根据对话长度动态调整temperature const对话历史长度 = await context.memoryService?.getEntryCount(context.sessionId) || 0; if (对话历史长度 > 10) { // 长对话时降低temperature，使回答更集中 request.parameters = { ...request.parameters, temperature: 0.3 }; } return request; }, // 工具调用前执行 beforeToolCallback: async ({ tool, args, context }) => { // 记录所有工具调用 console.log(`工具调用: ${tool.name}`, args); // 安全检查：限制敏感工具的使用频率 if (tool.name === 'code_execution') { const recentCalls = await context.memoryService?.searchEntries( context.sessionId, { type: 'tool_call', toolName: 'code_execution' }, { limit: 5, timeWindow: 5 * 60 * 1000 } // 最近5分钟 ); if (recentCalls?.length >= 5) { return { cancel: true, message: '代码执行频率过高，请稍后再试' }; } } } });

高级应用场景：构建多模态处理代理

场景介绍：智能图像分析与报告生成代理

本场景将构建一个能够分析图像内容、提取关键信息并生成结构化报告的多模态AI代理。该代理将结合视觉分析、自然语言处理和数据可视化能力。

实现思路

1. 创建图像分析工具，能够处理图像输入并提取视觉特征
2. 实现报告生成处理器，将分析结果组织为结构化报告
3. 添加数据可视化工具，将分析数据转换为图表
4. 使用钩子系统实现自动化报告优化

完整实现代码

import { LlmAgent } from './core/src/agents/llm_agent.ts'; import { GoogleLlm } from './core/src/models/google_llm.ts'; import { BaseTool, ToolContext, ToolResult } from './core/src/tools/base_tool.ts'; import { BaseLlmRequestProcessor } from './core/src/agents/base_llm_processor.ts'; import { z } from 'zod'; import { InMemoryMemoryService } from './core/src/memory/in_memory_memory_service.ts'; // 1. 图像分析工具 class ImageAnalysisTool extends BaseTool { name = 'image_analyzer'; description = '分析图像内容并提取视觉信息'; parameters = z.object({ imageUrl: z.string().describe('图像的URL或本地路径'), analysisType: z.enum(['object_detection', 'text_recognition', 'scene_classification']) .describe('分析类型：物体检测、文本识别或场景分类') }); async run( input: z.infer<typeof this.parameters>, context: ToolContext ): Promise<ToolResult> { try { // 在实际实现中，这里会调用计算机视觉API // 以下为模拟结果 const mockResults = { imageUrl: input.imageUrl, analysisType: input.analysisType, timestamp: new Date().toISOString(), results: input.analysisType === 'object_detection' ? [ { object: 'person', confidence: 0.92, boundingBox: { x: 100, y: 200, width: 80, height: 170 } }, { object: 'laptop', confidence: 0.88, boundingBox: { x: 300, y: 350, width: 150, height: 100 } } ] : input.analysisType === 'text_recognition' ? { text: 'ADK.js AI代理开发指南', language: 'zh', confidence: 0.95 } : { scene: 'office', confidence: 0.91, objects: ['computer', 'desk', 'chair'] } }; return { success: true, content: JSON.stringify(mockResults, null, 2), metadata: { analysisType: input.analysisType } }; } catch (error) { return { success: false, content: `图像分析失败: ${error.message}` }; } } } // 2. 报告生成处理器 class ReportGenerationProcessor extends BaseLlmRequestProcessor { async *runAsync(invocationContext: InvocationContext, llmRequest: LlmRequest) { // 添加报告生成指令 llmRequest.contents.push({ role: 'system', parts: [{ text: `请基于提供的图像分析结果，生成一份结构化报告，包含: 1. 执行摘要（关键发现） 2. 详细分析结果 3. 建议与洞察 4. 可视化建议 报告应使用专业但简洁的语言，适合技术和非技术人员阅读。` }] }); yield* this.nextProcessor.runAsync(invocationContext, llmRequest); } } // 3. 构建完整的多模态代理 const imageAnalysisAgent = new LlmAgent({ name: 'image-analysis-agent', model: new GoogleLlm({ model: 'gemini-pro-vision', // 使用支持图像的模型 temperature: 0.4, // 报告生成使用较低temperature确保一致性 maxTokens: 2048 }), instruction: '你是一名专业图像分析师，能够从图像中提取有价值的信息并生成专业报告。', tools: [new ImageAnalysisTool()], requestProcessors: [ BASIC_LLM_REQUEST_PROCESSOR, new ReportGenerationProcessor(), INSTRUCTIONS_LLM_REQUEST_PROCESSOR ], memoryService: new InMemoryMemoryService(), afterToolCallback: async ({ tool, response }) => { if (tool.name === 'image_analyzer' && response.success) { // 分析结果后处理：提取关键数据用于可视化 const analysisResult = JSON.parse(response.content); // 将关键数据存储到内存 if (invocationContext.memoryService) { await invocationContext.memoryService.addEntry( invocationContext.sessionId, { type: 'analysis_result', content: JSON.stringify(analysisResult.results), timestamp: new Date(), metadata: { analysisType: analysisResult.analysisType } } ); } } return response; } }); // 4. 使用代理分析图像并生成报告 async function analyzeImageAndGenerateReport(imagePath: string, analysisType: string) { const sessionId = `image-analysis-${Date.now()}`; const result = await imageAnalysisAgent.run({ sessionId: sessionId, input: `分析这张图像并生成报告: ${imagePath}`, toolCalls: [ { tool: 'image_analyzer', args: { imageUrl: imagePath, analysisType: analysisType as any } } ] }); return result.response; }

ADK.js AI代理开发最佳实践

架构设计原则

1. 单一职责原则：每个处理器和工具应专注于单一功能，提高可维护性和复用性。

2. 依赖注入：通过构造函数注入依赖（如LLM、内存服务），便于测试和替换实现。

3. 渐进式增强：从基础代理开始，逐步添加处理器和钩子，避免过早复杂化。

性能优化策略

1. 内存管理：合理设置记忆保留策略，避免无限制存储历史对话导致性能下降。

2. 批量处理：对于需要多次工具调用的任务，设计批处理机制减少LLM调用次数。

3. 缓存机制：对重复的工具调用结果实施缓存，特别是外部API调用。

// 工具结果缓存示例 class CachedWeatherTool extends WeatherTool { private cache = new Map<string, ToolResult>(); private cacheTTL = 15 * 60 * 1000; // 15分钟缓存 async run(input, context): Promise<ToolResult> { const cacheKey = JSON.stringify(input); const cached = this.cache.get(cacheKey); // 检查缓存是否有效 if (cached && Date.now() - cached.timestamp < this.cacheTTL) { return cached; } // 缓存未命中，执行实际调用 const result = await super.run(input, context); result.timestamp = Date.now(); // 存入缓存 this.cache.set(cacheKey, result); // 定期清理过期缓存（实际项目中可使用定时任务） this.cleanupCache(); return result; } private cleanupCache() { const now = Date.now(); for (const [key, value] of this.cache.entries()) { if (now - value.timestamp > this.cacheTTL) { this.cache.delete(key); } } } }

调试与监控建议

1. 事件跟踪：充分利用ADK.js的事件系统，记录代理运行的关键节点。

2. 结构化日志：实现详细的日志记录，包括输入输出、工具调用和错误信息。

3. 性能分析：监控LLM响应时间、工具调用频率和内存使用情况。

扩展学习路径

进阶主题

1. 分布式代理协调：学习如何构建多个代理协同工作的系统，通过[core/src/agents/parallel_agent.ts]实现并行任务处理。

2. 多模型集成：探索如何在一个代理中集成多个不同类型的模型，结合各自优势解决复杂问题。

3. 安全与合规：深入了解ADK.js的安全机制，实现符合隐私法规的数据处理流程，参考[core/src/plugins/security_plugin.ts]。

实践项目

1. 智能文档分析系统：构建能够解析多种格式文档、提取关键信息并回答问题的代理。

2. 自动化开发助手：创建辅助编码的AI代理，能够理解需求、生成代码并进行基本测试。

3. 多模态内容创作代理：开发能结合文本、图像和数据生成富媒体内容的创作助手。

ADK.js提供了构建企业级AI代理所需的全部核心组件和扩展机制。通过掌握本文介绍的基础组件、扩展机制和最佳实践，开发者可以构建出高度定制化、可靠且高效的AI代理系统，满足各种复杂业务需求。随着AI技术的不断发展，ADK.js将持续提供更多高级特性，帮助开发者在AI应用开发中保持领先。

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