Các đại lý AI là một trong những lĩnh vực thú vị nhất của phát triển AI hiện đại. họ mạnh mẽ hơn các chatbot đơn giản bởi vì các đại lý có thể sử dụng các công cụ, chạy mã, tìm kiếm web, lên kế hoạch các bước và thậm chí làm việc cùng với các đại lý khác để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp. Trong bài viết này, tôi sẽ chỉ cho bạn cách xây dựng đại lý AI đầu tiên của bạn từ đầu bằng cách sử dụng Google’s ADK (Agent Development Kit).Đây là một khuôn khổ mã nguồn mở giúp dễ dàng tạo các đại lý, thử nghiệm chúng, thêm các công cụ và thậm chí xây dựng các hệ thống đa đại lý. Bạn có thể xây dựng mọi thứ miễn phí và chỉ trong vài phút nếu bạn đã cài đặt Python. Chúng ta hãy bắt đầu AI Agent là gì? ( Giải thích đơn giản) Trước khi chúng ta bắt đầu, hãy nhanh chóng xem xét một đại lý AI thực sự là gì. Một mô hình AI bình thường (như ChatGPT hoặc Gemini) chỉ cung cấp cho bạn câu trả lời bằng văn bản. một khác nhau - nó có thể: AI agent 
 
 
 
 
 Thực hiện các nhiệm vụ, không chỉ trả lời các câu hỏi Sử dụng các công cụ như Google Search, máy tính, API hoặc cơ sở dữ liệu Quyết định và lập kế hoạch các bước Làm việc độc lập với sự giúp đỡ tối thiểu của con người Bạn có thể nghĩ về một nhân viên AI như một “người lao động AI” nhỏ có thể thực hiện các nhiệm vụ thay cho bạn. Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ xây dựng một đại lý đơn giản đầu tiên, sau đó nâng cấp nó thành một hệ thống đa đại lý với các đại lý riêng biệt để nghiên cứu, tóm tắt và phối hợp. Những gì bạn cần trước khi bắt đầu Để làm theo hướng dẫn này, bạn chỉ cần: 
 
 
 
 
 Python được cài đặt trên máy tính của bạn Bất kỳ trình soạn thảo mã nào, chẳng hạn như VS Code (hoặc Google Antigravity IDE nếu bạn muốn) Google ADK – Khung nguồn mở mà chúng tôi sẽ cài đặt Một Gemini API key, mà là miễn phí để tạo ra Hướng dẫn sử dụng Google Antigravity IDE Google ADK Google ADK Nếu bạn có mọi thứ sẵn sàng, hãy xây dựng! Xây dựng các đại lý AI từ đầu Bước 1: Tạo một thư mục dự án và môi trường ảo Đầu tiên, mở terminal của bạn và tạo một thư mục: mkdir my_first_agent
cd my_first_agent
 Tạo một môi trường ảo: python -m venv .venv
 Kích hoạt nó: source .venv/bin/activate  # macOS / Linux
# or
.\venv\Scripts\activate    # Windows
 Một môi trường ảo giữ cho dự án của bạn sạch sẽ và tránh xung đột phiên bản. Bước 2: Cài đặt Google ADK Bây giờ cài đặt Agent Development Kit: pip install google-adk
 Bước 3: Tạo dự án Agent của bạn Bên trong Terminal của bạn, chạy: adk create my_agent
 Chọn mô hình (bạn có thể chọn Gemini 2.5 hoặc Gemini Flash). Sau đó, một cấu trúc thư mục xuất hiện: my_agent/
 ├── agent.py
 ├── .env
 └── __init__.py
 
 
 
 agent.py → Đây là tập tin chính nơi mã của bạn sống .env → Đây là nơi khóa API của bạn đi Mở thư mục trong VS Code hoặc bất kỳ IDE nào. Bước 4: Nhận khóa API Gemini miễn phí của bạn Đi tới: https://aistudio.google.com https://aistudio.google.com Đăng nhập bằng tài khoản Google của bạn → bottom-left sidebar → . Get API key Click vào , đặt tên cho nó, chọn một dự án (hoặc tạo một dự án), và sao chép khóa. Create API Key Bây giờ mở bạn File và Add: .env GOOGLE_API_KEY="your-key-here"
 Bước 5: Kiểm tra Default Agent Mở Bạn sẽ thấy mã boilerplate mặc định. agent.py Trước khi chạy, hãy cập nhật tên mô hình. Đi đến AI Studio → Model → chọn một model → sao chép tên nội bộ của nó (Xem ví dụ : hoặc ) gemini-2.0-flash gemini-3-pro-preview Thay thế tên mô hình vị trí trong mã của bạn. Bây giờ kiểm tra đại lý của bạn. chạy lệnh này bên trong thiết bị đầu cuối: adk run my_agent
 Hỏi một cái gì đó đơn giản.Nếu mọi thứ hoạt động, bạn nên nhận được một câu trả lời. Nếu bạn đạt đến giới hạn miễn phí cho một mô hình, hãy chuyển sang một mô hình nhẹ hơn, miễn phí. Bước 6: Tạo nhiều đại lý (Research + Summarizer + Coordinator) Bây giờ chúng ta hãy xây dựng một . multi-agent system Đại lý này sẽ tìm kiếm trên web và lưu kết quả. 1. Research Agent. Điều này lấy kết quả nghiên cứu và viết một tóm tắt. 2. Summarizer Agent. Đại lý này quyết định ai nên làm việc đầu tiên và sau đó xây dựng câu trả lời cuối cùng. 3. Coordinator Agent (Root Agent). Mỗi nhân viên cần: 
 
 
 
 
 Tên riêng của Hướng dẫn của riêng mình Các công cụ tùy chọn (như Google Search) Hành vi rõ ràng mong đợi Bạn có thể sử dụng mã này bên trong tập tin agent.py của mình: 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),
    ]
)
 Đây bây giờ là một đường ống dẫn đa đại lý thực sự. Bước 7: Chạy hệ thống Multi-Agent Chạy lệnh này trong Terminal của bạn: adk run my_agent
 Sau đó nhập chủ đề để nghiên cứu. Sau khi chạy các đại lý, bạn sẽ thấy: 
 
 
 
 Nhà nghiên cứu thu thập thông tin Agent summarizer sản xuất một tóm tắt Coordinator kết hợp output Mọi thứ làm việc cùng nhau! Bước 8: Sử dụng giao diện web (Đơn giản hơn nhiều) ADK bao gồm một UI web. Bên trong terminal, chạy lệnh này: adk web --port 8000
 Nếu mọi thứ đều ổn, bạn sẽ thấy URL máy chủ: Mở liên kết trong trình duyệt của bạn. Chọn đại lý của bạn từ menu. Bây giờ bạn có thể thấy: 
 
 
 
 Thông điệp flow Nhân viên nào được gọi là Các bước họ thực hiện Điều này giúp rất nhiều khi gỡ lỗi các hệ thống đa đại lý. 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: Làm thế nào để xây dựng các đại lý AI Nếu bạn muốn hướng dẫn trực quan, vui lòng xem hướng dẫn video từng bước của tôi. https://youtu.be/lh8LBRXHnGE?si=dCpXkbwk5n1M8fn6&embedable=true Xem trên YouTube: Làm thế nào để xây dựng một đại lý AI từ đầu Làm thế nào để xây dựng một đại lý AI từ đầu Làm thế nào để xây dựng một đại lý AI từ đầu Kết luận Với Google ADK, bạn có thể tạo ra các hệ thống đơn giản hoặc thậm chí đa đại lý trong vài phút, kiểm tra chúng trong giao diện web và mở rộng chúng với các công cụ, quy trình làm việc và tích hợp thế giới thực. Chúc mừng! 😉

Google

GitHub

Read My Blog

Read My Stories

Nghe bài viết này bằng Tiếng Anh, đọc bởi robot thông minh của HackerNoon

Bạn có thể xây dựng một đại lý AI từ đầu trong chưa đầy 10 phút (Đây là cách)

About Author

BÌNH LUẬN

chuyên mục

BÀI VIẾT NÀY CŨNG CÓ MẶT TẠI

Related Stories

128 Stories To Learn About Charles Dickens

72 Stories To Learn About The Essays Of Adam Smith

184 Stories To Learn About Psychology

287 Stories To Learn About Blockchain Development

128 Stories To Learn About Charles Dickens

72 Stories To Learn About The Essays Of Adam Smith

184 Stories To Learn About Psychology

287 Stories To Learn About Blockchain Development

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps