adk_go

简介

一个基于golang实现的，ai agent开发框架。

简单的接口

多种代理架构

方便部署

集成tools / mcp

会话持久管理，有状态对话

agent最小实现

llm模型 对gemini的支持最佳，毕竟是google的开源库

创建代理

名字

llm

描述

prompt

tools

支持console mode 和web mode

也支持A2A调用

技术要点

llm调用

可以基于modle.llm实现所有llm的调用

提供了gemini的实现

其他实现可以参考adk-go 加入了deepseek\kimi\openai\qwen\siliconflow\zhipu等实现

llm调用tool

执行前会先检查模型是否支持tool

BeforeModelCallback

工具实现接口

name

description

isLongRunning 异步工具

工具注册

toolPreprocess

 遍历工具，调用 

ProcessRequest

 将函数声明添加到 

LLMRequest.Config.Tools

llm调用

模型返回包含 

FunctionCall

 的响应；

handleFunctionCalls

 提取函数调用，创建 

tool.Context

，调用工具的 

Run

 方法 将工具返回值转换为 

FunctionResponse

 并添加到对话历史.

llm调用mcp

基于

github.com/modelcontextprotocol/go-sdk

 进行通信;

支持命令行、http内存调用

agent实现

预设

对话代理 简单对话agent

顺序代理 顺序执行子代理的流水线

loop agent 循环执行直到满足退出

parallel ganet 并发多个子代理

remote agent 使用A2A调用远程代理

自定义代理

基本上实现的跟langgraph差不多；但是并发更优秀、类型更安全、性能也更好。

记忆功能

提供了memory.Service服务

AddSession()

: 将会话内容添加到记忆存储

Search()

: 根据查询检索相关的记忆条目

通过 

IncludeContents

 配置控制历史包含范围 llmagent.go:279-287 ：

IncludeContentsDefault

: 包含相关对话历史（默认）

IncludeContentsNone

: 仅包含当前轮次上下文

系统自动重排事件以减少冗余：

最新函数响应重排：删除函数调用和最终响应之间的所有中间事件 contents_processor.go:138-144 。

历史函数响应重排：确保每个函数调用后紧跟单个合并的响应事件 contents_processor.go:259-271 。

通过 

Branch

 字段隔离不同代理的对话历史 contents_processor.go:125-136 ：

防止并行代理的上下文相互干扰

支持代理树中的独立对话流

ContentsRequestProcessor

 自动过滤无关事件 contents_processor.go:63-90 ：

跳过无内容事件

跳过认证事件

转换其他代理的响应为用户内容

通过 

memory.Service

 搜索相关历史信息 ：

工具可通过 

tool.Context.SearchMemory()

 访问

减少需要包含在上下文中的历史量

启动方式

web启动

服务启动时自动创建并发布 Agent Card： a2a_test.go:95-105

Card 包含服务名称、描述、调用 URL 和能力声明

通过 

/.well-known/agent-card.json

 路径对外提供服务发现

URL 构建使用 

apiPath = "/a2a/invoke"

 作为调用端点 a2a.go:34-35

console启动

Run()

 方法实现了 console 的主要逻辑 console.go:59-144 ：

初始化服务：创建会话服务和 runner 实例 console.go:64-89

交互循环：读取用户输入并发送给 agent console.go:93-143

响应处理：根据流式模式处理 agent 的响应