在AI代理技术日益成熟的今天，开发者需要一套灵活且高效的工具来将创意转化为实际应用。Google推出的Agent Development Kit（ADK）for Go正是为满足这一需求而生，它以Go语言为基础，融合软件工程最佳实践，让构建、部署和扩展AI智能体变得简单可控。我将结合官方快速入门指南，带你从基础开始，逐步掌握ADK for Go的核心用法，亲手打造属于自己的AI智能体。

一、ADK for Go：为何值得选择？

在深入实践之前，我们先明确ADK for Go的核心价值。作为一款开源工具包，它最显著的特点是“代码优先”开发者无需依赖复杂的配置文件，直接用Go代码定义智能体逻辑、工具集和工作流。这种方式不仅符合Go语言“简洁、高效”的设计哲学，还能充分利用Go的并发能力和类型安全特性，让AI代理具备生产级的稳定性。

ADK for Go的另一大优势是跨平台兼容性。它虽然对Google Gemini模型进行了优化，但并非局限于特定模型，开发者可以轻松集成GPT、Claude等其他主流大语言模型。在部署方面，无论是本地服务器、Docker容器，还是Google Cloud Run等云原生环境，都能无缝适配，真正实现“一次编写，多处运行”。

此外，ADK的模块化设计让智能体协作变得简单。你可以像搭积木一样组合多个专业智能体，列如用“数据采集智能体”+“分析智能体”+“报告生成智能体”构建完整的数据处理流程。这种灵活性使其适用于从简单问答到复杂自动化的各类场景。

二、快速入门：搭建你的第一个AI智能体

接下来，我们结合官方快速入门指南，一步步构建一个能查询天气和时间的基础智能体。整个过程只需三个步骤，即使是Go新手也能轻松上手。

步骤1：安装ADK for Go

第一确保你的环境已安装Go 1.21或更高版本，然后通过go get命令引入ADK包：

go get google.golang.org/adk

这条命令会自动下载ADK核心库及其依赖，无需额外配置，体现了Go生态“开箱即用”的优势。

步骤2：编写基础代理代码

创建一个main.go文件，我们将实现一个能调用Google搜索工具查询天气和时间的智能体。代码结构如下：

package main

import (
    "context"
    "log"
    "os"

    "google.golang.org/adk/agent"
    "google.golang.org/adk/agent/llmagent"
    "google.golang.org/adk/cmd/launcher/adk"
    "google.golang.org/adk/cmd/launcher/full"
    "google.golang.org/adk/model/gemini"
    "google.golang.org/adk/server/restapi/services"
    "google.golang.org/adk/tool/geminitool"
    "google.golang.org/genai"
)

func main() {
    ctx := context.Background()

    // 初始化Gemini模型（需提前设置GOOGLE_API_KEY环境变量）
    model, err := gemini.NewModel(ctx, "gemini-2.5-flash", &genai.ClientConfig{
        APIKey: os.Getenv("GOOGLE_API_KEY"),
    })
    if err != nil {
        log.Fatalf("初始化模型失败: %v", err)
    }

    // 创建天气查询智能体
    weatherAgent, err := llmagent.New(llmagent.Config{
        Name:        "weather_time_agent",
        Model:       model,
        Description: "用于查询城市的天气和时间",
        Instruction: "我能回答关于城市天气和时间的问题",
        Tools: []tool.Tool{
            geminitool.GoogleSearch{}, // 集成Google搜索工具
        },
    })
    if err != nil {
        log.Fatalf("创建代理失败: %v", err)
    }

    // 启动智能体服务
    config := &adk.Config{
        AgentLoader: services.NewSingleAgentLoader(weatherAgent),
    }
    launcher := full.NewLauncher()
    if err := launcher.Execute(ctx, config, os.Args[1:]); err != nil {
        log.Fatalf("服务启动失败: %v", err)
    }
}

这段代码的核心逻辑可拆解为三部分：

1. 模型初始化：通过gemini.NewModel连接Gemini-2.5-Flash模型，需提前在环境变量中配置Google API密钥（可在Google Cloud控制台获取）。
2. 代理定义：使用llmagent.New创建智能体，通过Instruction指定其功能，通过Tools添加Google搜索能力，这是ADK“工具即插即用”特性的体现。
3. 服务启动：通过full.NewLauncher启动包含REST API的服务，方便外部调用。

步骤3：运行与测试智能体

设置API密钥并启动服务：

export GOOGLE_API_KEY="你的API密钥"
go run main.go

服务启动后，可通过curl发送请求测试：

curl -X POST http://localhost:8080/v1/invocations 
  -H "Content-Type: application/json" 
  -d '{"user_id": "test", "content": {"parts": [{"text": "北京目前的天气如何"}]}}'

智能体会自动调用Google搜索获取实时天气，并返回自然语言结果。整个过程无需手动处理API调用细节，ADK已封装了工具调用、结果解析等逻辑。

三、核心概念：理解ADK的工作原理

要充分发挥ADK的能力，需掌握几个核心概念，它们是构建复杂智能体系统的基础。

1. 智能体（Agent）：AI能力的载体

在ADK中，“智能体”是实现特定功能的独立组件，通过Agent接口定义其行为。最常用的是llmagent（基于大语言模型的智能体），它通过Instruction设定角色（如“代码审查员”），通过Tools赋予交互能力（如调用数据库、发送HTTP请求）。

例如，在代码生成场景中，我们可以定义一个“代码审查智能体”，其指令为：“检查代码是否符合PEP 8规范，找出语法错误和性能问题”，并搭配代码解析工具，实现自动化审查。

2. 工具（Tool）：智能体的“双手”

工具是智能体与外部世界交互的桥梁。ADK提供了丰富的内置工具，如geminitool.GoogleSearch（搜索）、functiontool（自定义函数）等，也支持开发者通过tool.Tool接口扩展新工具。

自定义工具的关键是实现Run方法，定义输入输出格式。例如，一个发送邮件的工具可设计为：

// 输入参数结构
type SendEmailInput struct {
    To      string `json:"to"`
    Subject string `json:"subject"`
    Body    string `json:"body"`
}

// 工具实现
func (t *SendEmailTool) Run(ctx tool.Context, args any) (map[string]any, error) {
    input := args.(*SendEmailInput)
    // 发送邮件逻辑...
    return map[string]any{"status": "success"}, nil
}

代理会根据用户请求自动判断是否需要调用工具，并按定义的格式传递参数，极大简化了集成流程。

3. 工作流（Workflow）：多智能体协作的核心

对于复杂任务，单一智能体往往力不从心。ADK的工作流组件（如sequentialagent）支持按顺序、条件或并行方式组合多个智能体，形成流水线式的处理流程。

以“代码生成-审查-重构”工作流为例（来自ADK示例）：

1. 代码编写智能体：根据用户需求生成初始Python代码；
2. 代码审查智能体：检查代码规范性并提出修改提议；
3. 代码重构智能体：根据审查意见优化代码。

通过sequentialagent.New可将三者串联：

codePipeline, err := sequentialagent.New(sequentialagent.Config{
    AgentConfig: agent.Config{
        Name: "code_pipeline",
        SubAgents: []agent.Agent{
            codeWriter,   // 代码编写智能体
            codeReviewer, // 代码审查智能体
            codeRefactor, // 代码重构智能体
        },
    },
})

这种模式不仅提高了任务处理质量，还让每个代理专注于单一职责，便于维护和扩展。

四、进阶实践：构建多智能体协作系统

掌握基础后，我们可以尝试构建更复杂的多智能体系统。以“智能内容创作”为例，该系统包含三个子代理：

1. 选题智能体：通过分析热点趋势生成文章选题；
2. 写作智能体：根据选题撰写初稿；
3. 编辑智能体：优化初稿的语言表达和逻辑结构。

实现步骤

1. 定义子智能体：
2. 选题智能体：集成Google Trends工具，生成热点选题；
3. 写作智能体：基于选题生成初稿，无需工具；
4. 编辑智能体：使用语法检查工具优化内容。
5. 构建工作流：
   使用sequentialagent按“选题→写作→编辑”顺序执行：

// 构建选题智能体
topicAgent, _ := llmagent.New(llmagent.Config{
    Name:        "topic_agent",
    Model:       model,
    Instruction: "基于Google Trends生成3个科技领域热点选题",
    Tools:       []tool.Tool{geminitool.GoogleTrends{}},
})

// 构建写作智能体
writerAgent, _ := llmagent.New(llmagent.Config{
    Name:        "writer_agent",
    Model:       model,
    Instruction: "根据选题撰写800字文章，风格简洁易懂",
})

// 构建编辑智能体
editorAgent, _ := llmagent.New(llmagent.Config{
    Name:        "editor_agent",
    Model:       model,
    Instruction: "优化文章结构，修正语法错误，增强可读性",
    Tools:       []tool.Tool{grammartool.Check{}}, // 假设的语法检查工具
})

// 组合工作流
contentPipeline, _ := sequentialagent.New(sequentialagent.Config{
    AgentConfig: agent.Config{
        Name:      "content_pipeline",
        SubAgents: []agent.Agent{topicAgent, writerAgent, editorAgent},
    },
})

3. 部署与监控：
   通过ADK的launcher组件部署为HTTP服务，并集成OpenTelemetry监控各代理的运行状态，例如：

config := &adk.Config{
    AgentLoader:    services.NewSingleAgentLoader(contentPipeline),
    TraceExporter:  // 配置追踪 exporter
}
full.NewLauncher().Execute(ctx, config, os.Args[1:])

优势体现

这种多智能体协作模式的优势在于：

• 分工明确：每个智能体专注于单一任务，提升专业性；
• 可扩展性：如需添加“配图智能体”，只需在工作流中插入新智能体；
• 可维护性：单个智能体的逻辑变更不影响整体系统。

五、部署与扩展：从开发到生产

ADK for Go天生支持云原生部署，让你的智能体从本地开发平滑过渡到生产环境。

容器化部署

将代理打包为Docker镜像，示例Dockerfile：

FROM golang:1.21-alpine AS builder
WORKDIR /app
COPY go.mod go.sum ./
RUN go mod download
COPY . .
RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -o agent-service

FROM alpine:latest
WORKDIR /app
COPY --from=builder /app/agent-service .
ENV GOOGLE_API_KEY=your_key
EXPOSE 8080
CMD ["./agent-service"]

构建并运行：

docker build -t adk-agent .
docker run -p 8080:8080 adk-agent

云平台部署

对于Google Cloud用户，可直接部署到Cloud Run：

gcloud run deploy adk-agent 
  --image gcr.io/your-project/adk-agent 
  --platform managed 
  --set-env-vars GOOGLE_API_KEY=your_key

ADK会自动适配云环境的资源配置，确保高可用性和弹性扩展。

性能优化

• 模型缓存：对高频请求的模型响应进行缓存，减少API调用；
• 并发处理：利用Go的goroutine并行处理多个代理任务；
• 工具超时控制：为工具调用设置超时时间，避免阻塞整体流程。

六、总结与展望

ADK for Go以其“代码优先”的设计、灵活的工具生态和强劲的工作流能力，为AI智能体开发提供了全新范式。无论是快速搭建一个查询工具，还是构建复杂的多智能体协作系统，它都能大幅降低开发门槛，让开发者专注于业务逻辑而非底层细节。

如果你是Go开发者，想要探索AI代理的潜力，ADK for Go无疑是最佳起点。