Google ADK（Agent Development Kit）

from google.adk.agents import LlmAgent

# 定义工具：普通 Python 函数，ADK 通过 docstring 自动识别参数
def get_weather(city: str) -> str:
    """查询指定城市的天气

    Args:
        city: 城市名称
    """
    return f"{city}：晴，25°C"

# 创建 Agent
weather_agent = LlmAgent(
    name="weather_agent",
    model="gemini-2.5-flash",
    instruction="你是天气查询助手，使用 get_weather 工具回答用户的天气问题。",
    tools=[get_weather],
)

from google.adk.agents import SequentialAgent, LlmAgent

# 分析 Agent：负责分析用户需求
analyzer = LlmAgent(
    name="analyzer",
    model="gemini-2.5-flash",
    instruction="分析用户输入，提取核心需求。",
    output_key="analysis_result"
)

# 执行 Agent：基于分析结果执行任务
executor = LlmAgent(
    name="executor",
    model="gemini-2.5-flash",
    instruction="根据 {analysis_result} 执行具体任务，给出最终结果。",
)

# 顺序流水线：先分析后执行
pipeline = SequentialAgent(
    name="pipeline",
    description="先分析需求，再执行任务",
    sub_agents=[analyzer, executor]
)

pip install google-adk

export GOOGLE_API_KEY="你的API密钥"

import asyncio
from google.adk.agents import LlmAgent
from google.adk.runners import InMemoryRunner

# 1. 定义工具
def add(a: int, b: int) -> dict:
    """计算两个整数的和

    Args:
        a: 第一个整数
        b: 第二个整数
    """
    return {"result": a + b}

# 2. 定义 Agent
math_agent = LlmAgent(
    name="math_agent",
    model="gemini-2.5-flash",
    instruction="你是数学计算助手，使用 add 工具回答加法问题。",
    tools=[add],
)

# 3. 通过 InMemoryRunner 运行
async def main():
    runner = InMemoryRunner(agent=math_agent)
    events = await runner.run_debug("请计算 15 加 27")
    # run_debug 会自动打印 Agent 的回复

asyncio.run(main())

[math_agent] 15 加 27 的结果是 42。

# 在包含 agent.py 的目录下运行
adk run math_agent

# 启动带 Web UI 的调试界面
adk web