एआई एजेंट आधुनिक एआई विकास के सबसे रोमांचक क्षेत्रों में से एक हैं. वे साधारण चैटबोटों की तुलना में अधिक शक्तिशाली हैं क्योंकि एजेंट उपकरणों का उपयोग कर सकते हैं, कोड चला सकते हैं, वेब खोज कर सकते हैं, चरणों की योजना बना सकते हैं, और जटिल कार्यों को पूरा करने के लिए अन्य एजेंटों के साथ भी काम कर सकते हैं। इस लेख में, मैं आपको दिखाऊंगा कि Google के एजेंट डेवलपमेंट किट (एडीके) का उपयोग करके अपने पहले एआई एजेंट को शून्य से कैसे बनाएं यह एक ओपन-सॉर्ड फ्रेमवर्क है जो एजेंट बनाने, उन्हें परीक्षण करने, उपकरणों को जोड़ने और यहां तक कि मल्टी-एजेंट सिस्टम का निर्माण करना आसान बनाता है। आप सब कुछ मुफ्त में और कुछ ही मिनटों में बना सकते हैं यदि आपके पास पहले से ही पायथन स्थापित है। चलो शुरू करते हैं। एक एजेंट क्या है (Simple Explanation) शुरू करने से पहले, चलो जल्दी से एक एआई एजेंट वास्तव में क्या है की समीक्षा करते हैं। एक सामान्य एआई मॉडल (जैसे चैटजीपीटी या जुड़वां) आपको केवल पाठ उत्तर देता है। एक यह अलग है - यह हो सकता है: AI agent 
 
 
 
 
 कार्यों को पूरा करें, न केवल सवालों का जवाब दें उपकरणों का उपयोग करें, जैसे कि Google खोज, गणना, एपीआई, या डेटाबेस निर्णय लेने और कदमों की योजना कम से कम मानव सहायता के साथ स्वतंत्र रूप से काम करें आप एक एआई एजेंट को एक छोटे से "आईआई कार्यकर्ता" के रूप में सोच सकते हैं जो आपके लिए कार्य कर सकता है। इस ट्यूटोरियल में, हम पहले एक सरल एजेंट का निर्माण करेंगे, फिर इसे अनुसंधान, संक्षेप और समन्वय के लिए अलग एजेंटों के साथ एक बहु एजेंट प्रणाली में अपग्रेड करेंगे। शुरू करने से पहले आपको क्या चाहिए इस ट्यूटोरियल का पालन करने के लिए, आपको बस की आवश्यकता है: 
 
 
 
 
 Python आपके कंप्यूटर पर स्थापित है किसी भी कोड एडिटर, जैसे VS कोड (या यदि आप चाहें तो Google एंटीग्राविटी आईडीई) Google ADK - हम स्थापित करेंगे खुले स्रोत फ्रेमवर्क एक मिथुन एपीआई कुंजी, जो उत्पन्न करने के लिए स्वतंत्र है Google एंटीग्राविटी आईडी Google Ads के बारे में Google Ads के बारे में यदि आपके पास सब कुछ तैयार है, तो चलिए बनाते हैं! स्क्रैच से एजेंट बनाएं चरण 1: एक परियोजना फ़ोल्डर और आभासी वातावरण बनाने के लिए सबसे पहले, अपने टर्मिनल को खोलें और एक फ़ोल्डर बनाएं: mkdir my_first_agent
cd my_first_agent
 अब एक आभासी वातावरण बनाएं: python -m venv .venv
 इसे सक्रिय करें: source .venv/bin/activate  # macOS / Linux
# or
.\venv\Scripts\activate    # Windows
 एक आभासी वातावरण आपके प्रोजेक्ट को साफ रखता है और संस्करण संघर्ष से बचता है। चरण 2: Google ADK स्थापित करें अब एजेंट विकास किट स्थापित करें: pip install google-adk
 चरण 3: अपने एजेंट परियोजना बनाएं अपने टर्मिनल के अंदर, चलाएं: adk create my_agent
 मॉडल का चयन करें (आप जिमनी 2.5 या जिमनी फ्लैश चुन सकते हैं)। इसके बाद, एक फ़ोल्डर संरचना दिखाई देती है: my_agent/
 ├── agent.py
 ├── .env
 └── __init__.py
 
 
 
 agent.py → यह मुख्य फ़ाइल है जहां आपका कोड रहता है .env → यह है जहां आपका API कुंजी जाता है फ़ोल्डर को VS Code या किसी भी IDE में खोलें। चरण 4: अपने मुफ्त Gemini API कुंजी प्राप्त करें जाइए : https://aistudio.google.com https://aistudio.google.com अपने Google खाते के साथ साइन इन करें → नीचे बाएं साइड बार → . Get API key क्लिक करें , इसे एक नाम दें, एक परियोजना का चयन करें (या एक बनाएं), और कुंजी को कॉपी करें। Create API Key Now open your  फाइल करें और जोड़ें: .env GOOGLE_API_KEY="your-key-here"
 चरण 5: डिफ़ॉल्ट एजेंट का परीक्षण करें खुले आप डिफ़ॉल्ट बॉयलरप्लेट कोड देखेंगे। agent.py इसे चलाने से पहले, मॉडल नाम को अपडेट करें। AI स्टूडियो पर जाएं → मॉडल → एक मॉडल का चयन करें → इसका आंतरिक नाम कॉपी करें (उदाहरण के लिए: या ) gemini-2.0-flash gemini-3-pro-preview अपने कोड में स्थानिक मॉडल नाम को प्रतिस्थापित करें। अब अपने एजेंट का परीक्षण करें. टर्मिनल के अंदर इस कमांड को चलाएं: adk run my_agent
 यदि सब कुछ काम करता है, तो आपको एक उत्तर मिलना चाहिए। यदि आप एक मॉडल के लिए मुफ्त सीमा को छूते हैं, तो एक हल्के, मुफ्त स्तर मॉडल पर स्विच करें। चरण 6: कई एजेंट बनाएं (रिसर्च + संक्षेपकार + समन्वयक) अब हम एक वास्तविक . multi-agent system यह एजेंट वेब की खोज करेगा और परिणाम को बचाएगा। 1. Research Agent. यह शोध परिणाम लेता है और एक संक्षेप लिखता है। 2. Summarizer Agent. यह एजेंट तय करता है कि कौन पहले काम करना चाहिए और फिर अंतिम जवाब का निर्माण करता है। 3. Coordinator Agent (Root Agent). प्रत्येक एजेंट की जरूरत है: 
 
 
 
 
 अपना नाम अपने स्वयं के निर्देश वैकल्पिक उपकरण (जैसे Google खोज) स्पष्ट रूप से अपेक्षित व्यवहार आप अपने agen.py फ़ाइल के अंदर इस कोड का उपयोग कर सकते हैं: from google.adk.agents.llm_agent import Agent
from google.adk.tools import google_search, AgentTool


research_agent = Agent(
    name="Researcher",
    model="gemini-2.5-flash-lite",
    instruction="""You are a specialized research agent. Your only job is to use the
    google_search tool to find top 5 AI news for a give topic. Do not answer any user questions directly.""",
    tools=[google_search],
    output_key="research_result",
)

print("Resereach Agent created successfully.")

summarizert = Agent(
    name="Summarizert",
    model="gemini-2.5-flash-lite",
    instruction="""
    Read the research findings {research_result} and create a summary for each topic with the link to read more
    """,
    output_key="summary_result",
)
print("Summarizert Agent created successfully.")


# Root Coordinator:
root_agent = Agent(
    model='gemini-2.5-flash-lite',
    name='root_agent',
    description='A helpful assistant for user questions.',
    instruction="""
    You are coordinator. First your job is to delegate user questions to the 'research_agent' to gather information. Second pass the findings to the 'summarizert' agent to create a summary. Finally, compile the summaries into a final response for the user.
    """,
    tools=[
        AgentTool(research_agent),
        AgentTool(summarizert),
    ]
)
 This is now a real multi-agent pipeline. चरण 7: मल्टी-एजेंट सिस्टम चलाएं अपने टर्मिनल के अंदर इस कमांड को चलाएं: adk run my_agent
 फिर अनुसंधान के लिए विषय लिखें. एजेंटों को चलाने के बाद, आप देखेंगे: 
 
 
 
 अनुसंधान एजेंट जानकारी इकट्ठा एक संक्षेप का उत्पादन करने वाले संक्षेप एजेंट समन्वयक उत्पादन संयोजन सब कुछ एक साथ काम करता है! चरण 8: वेब इंटरफ़ेस का उपयोग करना (बहुत आसान) ADK में एक वेब यूआई शामिल है। टर्मिनल के अंदर, इस कमांड को चलाएं: adk web --port 8000
 यदि सब कुछ ठीक है, तो आप सर्वर URL देखेंगे: अपने ब्राउज़र में लिंक खोलें. मेनू से अपने एजेंट का चयन करें. Now you can see: 
 
 
 
 संदेश प्रवाह किस एजेंट को बुलाया गया जिन कदमों से उन्होंने यह कई एजेंट सिस्टम को डिबग करने में बहुत मदद करता है। All the code is available on my GitHub repository:  https://github.com/proflead/how-to-build-ai-agents-from-scratch https://github.com/proflead/how-to-build-ai-agents-from-scratch https://github.com/proflead/how-to-build-ai-agents-from-scratch वीडियो ट्यूटोरियल: AI एजेंटों का निर्माण कैसे करें यदि आप दृश्य निर्देश चाहते हैं, तो कृपया मेरी कदम-दर-चरण वीडियो ट्यूटोरियल देखें। https://youtu.be/lh8LBRXHnGE?si=dCpXkbwk5n1M8fn6&embedable=true YouTube पर देखें: एक एआई एजेंट को शून्य से कैसे बनाएं एक एआई एजेंट को शून्य से कैसे बनाएं एक एआई एजेंट को शून्य से कैसे बनाएं निष्कर्ष अधिकांश लोग सोचते हैं की तुलना में एआई एजेंटों का निर्माण आसान है. Google एडीके के साथ, आप मिनटों में सरल या यहां तक कि बहु-एजेंट सिस्टम बना सकते हैं, उन्हें वेब इंटरफ़ेस में परीक्षण कर सकते हैं, और उन्हें उपकरणों, कार्य प्रवाहों और वास्तविक दुनिया के एकीकरणों के साथ विस्तार कर सकते हैं. इसे एक शॉट दें, और कृपया नीचे टिप्पणियों में मेरे साथ अपना अनुभव साझा करें. बधाई ! 😉

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आप 10 मिनट से भी कम समय में एक एआई एजेंट का निर्माण कर सकते हैं (यहां है कैसे)

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