Введение
Google выпустил набор инструментов для разработки агентов (ADK) — открытый фреймворк, который упрощает создание, управление и развертывание многопользовательских систем на основе искусственного интеллекта. Этот набор инструментов написан на Python и предлагает модульную и гибкую структуру, подходящую как для простых, так и для более сложных случаев использования.
Основные возможности
- Создание базовой многопользовательской системы с помощью менее чем 100 строк кода на Python.
- Настройка агентов и инструментов с помощью гибкого API.
- Поддержка Python с планами на будущее для других языков программирования.
Что такое ADK?
ADK — это фреймворк, ориентированный на разработчиков для создания многопользовательских систем. Он предоставляет набор компонентов, таких как агенты, инструменты, организаторы и модули памяти, которые можно расширять или заменять. Это дает разработчикам контроль над тем, как агенты взаимодействуют и управляют своим внутренним состоянием, при этом предлагая простую для понимания структуру.
Пример создания многопользовательского агента
Ниже приведен короткий скрипт, демонстрирующий, как определить и запустить многопользовательскую систему с помощью ADK:
from adk import Agent, Orchestrator, Tool
class EchoTool(Tool):
def run(self, input: str) -> str:
return f"Echo: {input}"
echo_agent = Agent(name="EchoAgent", tools=[EchoTool()])
relay_agent = Agent(name="RelayAgent")
orchestrator = Orchestrator(agents=[echo_agent, relay_agent])
if __name__ == "__main__":
input_text = "Hello from ADK!"
result = (input_text)
print(result)
Процесс разработки
ADK разработан для интеграции в стандартные рабочие процессы разработки. Вы можете:
- Логировать и отлаживать поведение агентов.
- Управлять краткосрочной и долгосрочной памятью.
- Расширять агентов с помощью пользовательских инструментов и API.
Интеграции и инструменты
ADK хорошо интегрируется с более широкой экосистемой ИИ от Google. Он поддерживает модели Gemini и подключается к Vertex AI, позволяя выбирать модели от различных поставщиков. Google также представил Agent Engine — управляемую среду выполнения для развертывания агентов в производственной среде.
Безопасность и управление
Для корпоративных приложений ADK и его инструменты предлагают несколько встроенных средств защиты:
- Контроль вывода для регулирования ответов агентов.
- Разрешения на идентификацию для ограничения доступа агентов.
- Отбор ввода для выявления проблемных данных.
- Мониторинг поведения для логирования и аудита действий агентов.
Что дальше?
ADK уже поддерживает Python, и в будущем планируется поддержка других языков. Поскольку проект является открытым исходным кодом, вклад и расширения приветствуются, и структура может эволюционировать в зависимости от реального использования.
Заключение
ADK предлагает структурированный, но гибкий способ создания многопользовательских систем. Это особенно полезно для тех, кто хочет экспериментировать с рабочими процессами агентов, не создавая все с нуля. С возможностями интеграции и наборами библиотек, ADK может стать практической отправной точкой для команд, разрабатывающих приложения на основе ИИ.
Практические рекомендации
Рассмотрите следующие шаги для эффективного внедрения ИИ в ваше предприятие:
- Изучите процессы, которые можно автоматизировать, и определите моменты взаимодействия с клиентами, где ИИ может добавить максимальную ценность.
- Идентифицируйте ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки воздействия ваших инвестиций в ИИ.
- Выберите инструменты, соответствующие вашим требованиям, и позвольте себе индивидуализировать их.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте применение ИИ.
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подпишитесь на наши обновления в Telegram.
Ознакомьтесь с примером решения на базе ИИ — ботом для продаж, созданным для автоматизации общения с клиентами и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути, на сайте itinai.ru.
