Oni su snažniji od jednostavnih chatbota jer agenti mogu koristiti alate, pokrenuti kod, pretraživati web, planirati korake, pa čak i raditi zajedno s drugim agentima kako bi dovršili složene zadatke. U ovom članku ću vam pokazati kako izgraditi svog prvog AI agenta od nule koristeći Googleov ADK (Agent Development Kit). Ovo je okvir otvorenog koda koji olakšava stvaranje agenata, testiranje, dodavanje alata, pa čak i izgradnju multi-agent sustava. Možete izgraditi sve besplatno i za samo nekoliko minuta ako već imate instaliran Python. Hajde da počnemo. Što je AI agent? (Jednostavno objašnjenje) Prije nego što počnemo, brzo ćemo pregledati što je zapravo AI agent. Normalan AI model (kao što je ChatGPT ili Gemini) daje vam samo tekstualne odgovore. i To je drugačije - može: AI agent 
 
 
 
 
 Izvršite zadatke, a ne samo odgovorite na pitanja Koristite alate, kao što su Google pretraživanje, kalkulatori, API-ji ili baze podataka donositi odluke i planirati korake Radite samostalno uz minimalnu ljudsku pomoć Možete misliti o AI agentu kao malom "AI radniku" koji može obavljati zadatke umjesto vas. U ovom tutorial, mi ćemo izgraditi jednostavan agent prvo, a zatim ga nadograditi na multi-agent sustav s odvojenim agenata za istraživanje, sažetak i koordinaciju. Što trebate prije početka Da biste pratili ovaj tutorial, trebate samo: 
 
 
 
 
 Python instaliran na vašem računalu Bilo koji urednik koda, kao što je VS Code (ili Google Antigravity IDE ako želite) Google ADK – okvir otvorenog koda koji ćemo instalirati Gemini API ključ, koji je slobodan za generiranje Google Antigravity IDE Google AdWords Google AdWords Ako imate sve spremno, budimo! Izgradite AI agente od nule Korak 1: Stvaranje projektne mape i virtualnog okruženja Prvo, otvorite svoj terminal i kreirajte mapu: mkdir my_first_agent
cd my_first_agent
 Stvorite virtualno okruženje: python -m venv .venv
 Aktivirajte ga: source .venv/bin/activate  # macOS / Linux
# or
.\venv\Scripts\activate    # Windows
 Virtualno okruženje čuva vaš projekt i izbjegava sukobe verzija. Korak 2: Instalirajte Google ADK Sada instalirajte Agent Development Kit: pip install google-adk
 Korak 3: Stvorite svoj agentski projekt Unutar vašeg terminala, pokrenite: adk create my_agent
 Odaberite model (možete odabrati Gemini 2.5 ili Gemini Flash). Nakon toga pojavljuje se struktura mape: my_agent/
 ├── agent.py
 ├── .env
 └── __init__.py
 
 
 
 agent.py → Ovo je glavna datoteka u kojoj vaš kod živi .env → Ovo je mjesto gdje vaš API ključ ide Otvorite mapu u VS Kodu ili bilo kojem IDE-u. Korak 4: Uzmite svoj besplatan Gemini API ključ Idite na: https://aistudio.google.com https://aistudio.google.com Prijavite se s Google računom → donja lijeva bočna traka → . Get API key Klikni , dajte mu ime, odaberite projekt (ili ga kreirajte) i kopirajte ključ. Create API Key Sada otvorite svoj Podaci i dodaci: .env GOOGLE_API_KEY="your-key-here"
 Korak 5: Testirajte podrazumijevanog agenta otvoreno Vidjet ćete standardni boilerplate kod. agent.py Prije nego što ga pokrenete, ažurirajte ime modela. Idite na AI Studio → Modeli → odaberite model → kopirajte njegovo unutarnje ime (Primjer za to: ili ) gemini-2.0-flash gemini-3-pro-preview Zamijenite ime modela u kodu. Sada testirajte svog agenta. Pokrenite ovu naredbu unutar terminala: adk run my_agent
 Pitajte nešto jednostavno.Ako sve radi, trebali biste dobiti odgovor. Ako dođete do slobodne granice za model, prebacite se na lakši, slobodni model. Korak 6: Stvaranje više agenata (istraživanje + sažetak + koordinator) Sada ćemo izgraditi pravi . multi-agent system Ovaj agent će pretraživati web i sačuvati rezultat. 1. Research Agent. To uzima rezultat istraživanja i piše sažetak. 2. Summarizer Agent. Ovaj agent odlučuje tko bi trebao prvo raditi, a zatim gradi konačni odgovor. 3. Coordinator Agent (Root Agent). Svaki agent treba: 
 
 
 
 
 Svoje ime Its own instructions Opcijski alati (kao što je Google pretraživanje) Jasno očekivano ponašanje Možete upotrijebiti ovaj kod unutar svoje agen.py datoteke: 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),
    ]
)
 To je sada pravi multi-agent plinovod. Korak 7: Pokrenite multi-agentni sustav Pokrenite ovu zapovijed unutar terminala: adk run my_agent
 Zatim upišite temu za istraživanje. Nakon pokretanja agenata, vidjet ćete: 
 
 
 
 Agenti za istraživanje prikupljaju informacije Summarizer agent koji proizvodi sažetak Koordinator koji kombinira proizvodnju Sve djeluje zajedno! Korak 8: Koristite web sučelje (Mnogo lakše) ADK uključuje web UI. Unutar terminala, pokrenite ovu naredbu: adk web --port 8000
 Ako je sve u redu, vidjet ćete URL servera: Otvorite poveznicu u svom pregledniku. Odaberite svog agenta iz menija. Sada možete vidjeti: 
 
 
 
 Proljev poruke Tko je tajnik nazvan Koraci koje su poduzeli To pomaže puno kada debugging multi-agent sustava. 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 Video tutorial: Kako izgraditi AI agente Ako želite vizualne upute, pogledajte moj korak po korak video tutorial. https://youtu.be/lh8LBRXHnGE?si=dCpXkbwk5n1M8fn6&embedable=true Pogledajte na YouTubeu: Kako izgraditi AI agenta od nule Kako izgraditi AI agenta od nule Kako izgraditi AI agenta od nule Zaključak S Google ADK-om možete stvoriti jednostavne ili čak multi-agentne sustave u nekoliko minuta, testirati ih u web-interfejsu i proširiti ih alatima, tokovima rada i integracijama u stvarnom svijetu. Čestitamo! 😉

Google

GitHub

Read My Blog

Support my work

Ovaj zvuk je proizveden na izvornom jeziku priče!

Možete izgraditi AI agenta od nule u manje od 10 minuta (ovdje je kako)

About Author

KOMENTARI

VIJESI OZNAKE

OVAJ ČLANAK JE PREDSTAVLJEN U

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps