他们比简单的聊天机器人更强大,因为代理人可以使用工具,运行代码,搜索网络,计划步骤,甚至与其他代理人一起完成复杂任务。 在本文中,我将向您展示如何使用谷歌的ADK(代理开发套件)从头开始构建您的第一个AI代理,这是一个开源框架,使创建代理更容易,测试它们,添加工具,甚至构建多代理系统。 最好的部分?如果你已经安装了Python,你可以在几分钟内免费构建所有东西。 让我们开始吧。 什么是AI代理?(简单解释) 在我们开始之前,让我们快速审查人工智能代理实际上是什么。 一个正常的AI模型(如ChatGPT或双胞胎)只会给你文本答案。 一个 是不同的 - 它可以: AI agent 
 
 
 
 
 完成任务,而不仅仅是回答问题 使用工具,如 Google 搜索、计算器、 API 或数据库 做出决策和计划步骤 以最小的人力帮助自主工作 你可以将AI代理视为一个小型“AI工人”,可以代替你完成任务。 在本教程中,我们将首先构建一个简单的代理,然后将其升级为具有独立代理的多代理系统,用于研究,总结和协调。 What You Need Before Starting 要遵循这个教程,你只需要: 
 
 
 
 
 Python 安装在您的计算机上 任何代码编辑器,如VS Code(或如果您想要的话,Google Antigravity IDE) Google ADK - 我们将安装的开源框架 一个 Gemini API 密钥,可以免费生成 谷歌反重力 IDE 谷歌 ADK 谷歌 ADK 如果你已经准备好了,我们就建造吧! 从头开始构建AI代理 步骤1:创建项目文件夹和虚拟环境 首先,打开终端并创建一个文件夹: mkdir my_first_agent
cd my_first_agent
 创建一个虚拟的环境: python -m venv .venv
 激活它: source .venv/bin/activate  # macOS / Linux
# or
.\venv\Scripts\activate    # Windows
 虚拟环境可保持项目清洁,避免版本冲突。 步骤 2: 安装 Google ADK 现在安装代理开发套件: pip install google-adk
 步骤三:创建你的代理项目 在您的终端中,运行: adk create my_agent
 选择模型(您可以选择双胞胎 2.5 或双胞胎闪光)。 之后,出现一个文件夹结构: my_agent/
 ├── agent.py
 ├── .env
 └── __init__.py
 
 
 
 agent.py → 这是你的代码居住的主要文件 .env → 这是你的 API 密钥去的地方 在 VS 代码或任何 IDE 中打开文件夹。 步骤 4: 获得您的免费双胞胎API密钥 去吧: https://aistudio.google.com https://aistudio.google.com 使用您的 Google 帐户登录 → 左下角侧栏 → . Get API key 点击 ,给它一个名字,选择一个项目(或创建一个),并复制密钥。 Create API Key 现在打开你的 檔案並添加: .env GOOGLE_API_KEY="your-key-here"
 步骤五:测试默认代理 开放 您将看到默认的 boilerplate 代码。 agent.py 在运行之前,更新模型名称。 转到 AI Studio → 模型 → 选择模型 → 复制其内部名称 (示例: 或 ) gemini-2.0-flash gemini-3-pro-preview 更换代码中的位置持有人模型名称。 现在测试您的代理,在终端内运行此命令: adk run my_agent
 问一个简单的东西.如果一切都起作用,你应该得到一个答案。 如果您达到一个模型的免费限制,请切换到更轻、更自由的模型。 步骤 6:创建多个代理人(研究 + 总结 + 协调员) 现在让我们建立一个真正的 . multi-agent system 这个代理将搜索网络并保存结果。 1. Research Agent. 这取决于研究结果,并撰写总结。 2. Summarizer Agent. 这个代理决定谁应该先工作,然后构建最终的答案。 3. Coordinator Agent (Root Agent). 每個員工都需要: 
 
 
 
 
 自己的名字 自己的指示 可选工具(如 Google 搜索) 清晰的预期行为 您可以在您的 agent.py 文件中使用此代码: 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),
    ]
)
 这是一个真正的多代理管道。 步骤7:运行多代理系统 在您的终端中运行此命令: adk run my_agent
 然后输入研究的主题. 运行代理后,你会看到: 
 
 
 
 研究人员收集信息 摘要代理制作摘要 组合产量协调员 一切都在一起工作! 步骤 8:使用 Web 界面(更容易) ADK 包含 Web UI。 在终端中,运行此命令: adk web --port 8000
 如果一切顺利,你会看到服务器的URL: 在您的浏览器中打开链接,从菜单中选择您的代理。 现在你可以看到: 
 
 
 
 消息流 哪个特工被称为 他们所执行的步骤 这在调试多代理系统时有助于很多。 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 视频教程:如何构建AI代理 如果您需要视觉指导,请观看我的步骤视频教程。 https://youtu.be/lh8LBRXHnGE?si=dCpXkbwk5n1M8fn6&embedable=true 观看YouTube:如何从零构建AI代理 如何从零构建一个AI代理 如何从零构建一个AI代理 结论 使用Google ADK,您可以在几分钟内创建简单甚至多代理系统,在 Web 界面中测试它们,并通过工具,工作流程和现实世界集成来扩展它们。 恭喜大家! ;)

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你可以在不到10分钟内从头开始构建AI代理(以下是如何)

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