Создание AI-агента с помощью Google ADK: пошаговое руководство для бизнеса

Пошаговое руководство по созданию AI-агента с использованием Google ADK

Набор инструментов для разработки агентов (ADK) — это открытая платформа на Python, которая позволяет разработчикам создавать, управлять и разворачивать многопользовательские системы. Его модульный и гибкий дизайн делает его подходящим как для простых, так и для сложных приложений на основе агентов.

Создание простого AI-агента

В этом руководстве мы создадим простой AI-агент с доступом к двум инструментам: get_company_overview и get_earnings.

Шаг 1: Настройка зависимостей

API ключ Google

Чтобы использовать AI-сервисы Google, вам понадобится API ключ:

1. Посетите Google AI Studio.
2. Войдите и сгенерируйте свой API ключ.
3. Скопируйте и храните его в надежном месте для дальнейшего использования.

API ключ AlphaVantage

Для доступа к финансовым данным мы будем использовать API Alpha Vantage:

1. Перейдите на сайт Alpha Vantage.
2. Нажмите «Получите свой бесплатный API ключ» или перейдите по прямой ссылке.
3. Введите свой email и следуйте инструкциям.
4. После получения API ключа скопируйте и сохраните его для аутентификации.

Библиотеки Python

Необходимо установить следующий пакет:

pip install google-adk

Шаг 2: Создание структуры папок

Настройте папку проекта со следующей структурой:

parent_folder/
│
└───multi_agent/
    ├── __init__.py
    ├── agent.py
    └── .env
  

__init__.py

Вставьте следующий код в файл multi_agent/__init__.py:

from . import agent

.env

Создайте файл .env внутри папки multi_agent и вставьте следующее:

GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=FALSE
GOOGLE_API_KEY="

Замените заполнители на ваши реальные API ключи.

agent.py

Вставьте следующий код в файл agent.py:

from google.adk.agents import Agent
import requests
import os
from typing import Optional

ALPHA_VANTAGE_API_KEY = os.getenv("ALPHA_VANTAGE_API_KEY")

def get_company_overview(symbol: str) -> dict:
    # Код для получения информации о компании
    # ...
    
def get_earnings(symbol: str) -> dict:
    # Код для получения данных о доходах
    # ...
    
root_agent = Agent(
    name="Financial_analyst_agent",
    model="gemini-2.0-flash",
    description=(
        "Агент для предоставления обзоров компаний с ключевыми финансовыми показателями."
    ),
    instruction=(
        "Вы полезный AI-агент, который предоставляет обзоры компаний и информацию о доходах."
    ),
    tools=[get_company_overview, get_earnings],
)
  

Шаг 3: Запуск агента

Чтобы запустить агента, перейдите в родительский каталог вашего проекта агента:

parent_folder/      ← Перейдите в этот каталог в терминале
│
└───multi_agent/
    ├── __init__.py
    ├── agent.py
    └── .env
  

После перехода выполните следующую команду:

adk web

Откройте предоставленный URL (обычно http://localhost:8000 или http://127.0.0.1:8000) в вашем браузере. Вы увидите простой интерфейс чата, где сможете взаимодействовать с вашим агентом.

Дополнительные ресурсы

Вы можете найти весь код и структуру папок по этой ссылке на GitHub.

Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут изменить ваш подход к работе. Если вам нужна помощь в управлении AI в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей AI, подписывайтесь на наш Telegram https://t.me/itinai.

Посмотрите на практический пример решения на базе AI: бот продаж с https://itinai.ru/aisales, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.