谷歌震撼发布ADK智能体框架!超越LangChain 🚀颠覆传统智能体!ADK谷歌最强AI智能体发布!支持MCP与ollama!Agent Development Kit详细教程!超越AutoGen和LangChain!轻松打造多智能体系统!自带UI界面 🚀🚀🚀视频简介: ✅【实战教程】谷歌开源ADK智能体框架详解:如何利用Python工具包快速构建、评估和部署复杂AI智能体系统的全流程指南!从环境配置到实现自动代码优化的全过程演示,多智能体协作系统构建实战与Ollama模型集成的完整开发教程 🌟 本期视频详细演示了谷歌新发布的ADK(Agent Development Kit)智能体框架及其使用方法: 1️⃣ ADK基础介绍:开源Python工具包,用于构建、评估和部署AI智能体系统 2️⃣ 实际演示: - 创建基础智能体(不到10行代码) - 调用Ollama本地模型 - 实现实时天气和时间查询工具 - 使用MCP Server抓取网页内容 - 构建三阶段代码优化多智能体系统 3️⃣ 多智能体代码优化流程: - 第一智能体:根据需求编写初始代码 - 第二智能体:进行代码审计提出建议 - 第三智能体:重构代码生成最终优化版本 4️⃣ 实用功能: - 文件上传与处理 - 语音交互 - 可视化工作流 - 会话管理 - 内置评估能力 🚀🚀🚀时间戳: 0:00 谷歌ADK(Agent Development Kit)开源AI智能体框架介绍 0:28 ADK多智能体代码优化系统与UI界面功能展示 1:11 ADK框架特色:代码为中心、丰富工具生态、多智能体支持 2:06 详细安装步骤:环境配置与依赖安装 4:13 创建简单AI智能体示例与测试(科幻小说生成、文件处理) 5:23 集成Ollama本地模型(Gemma3 12B)实现代码生成 7:10 工具调用实现:天气预报与城市时间查询功能开发 9:06 MCP Server调用方法与网页内容提取示例 10:59 多智能体协作系统:代码编写、审计与优化流程 12:08 冒泡排序算法优化实例与ADK框架发展前景 #adk #ai #ai智能体 #aigc #aiagent
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技术深挖——“渐进式披露”如何让 Agent 更聪明? 在第一篇文章中,我们讨论了 Agent Skills 如何像“入职手册”一样为 AI 赋能。然而,从技术角度来看,一个核心挑战始终存在:如何让 AI 在海量的专业知识中不迷失方向? 如果把几百项业务流程全部塞进提示词(Prompt),模型会因为“上下文过载”而变得反应迟钝甚至产生幻觉。Anthropic 提出的核心解决方案,是渐进式披露(Progressive Disclosure)。 1. 核心架构:三层过滤机制 Agent Skills 的运作并非一次性的指令输入,而是一个高效的动态加载过程。我们可以将其逻辑拆解为三个层次: 第一层:元数据(Metadata)——轻量级的“雷达” 在初始状态下,Claude 的上下文窗口中并不包含任何具体的技能细节。它只加载一份极简的技能清单(通常仅包含技能名称和简短描述)。 作用: 保持上下文的极简,降低 Token 消耗。 逻辑: 模型根据用户的意图,在清单中搜索匹配的“关键字”。 第二层:动态调用(Dynamic Tool Call)——精准的选择 当 Claude 判断用户需求属于某个专业领域(例如“分析这份财报的风险”)时,它会主动调用一个特定的工具:read_skill_instructions。 动作: 模型向系统发出请求:“请把‘财务风控’技能包里的 SKILL.md 发给我。” 优势: 这种“按需索取”的方式,确保了模型在处理任务时,大脑里只有最相关的规则。 第三层:资源关联(Resources)——深度的支持 一旦核心指令被加载,如果任务还需要特定的代码脚本、PDF 模板或数据库模式,模型会继续深入读取技能文件夹下的其他资源。 结果: 此时的 Claude 已经从一个通用模型,临时变成了一个拥有特定工具和参考资料的专家。 2. 为什么“渐进式披露”是必选项? 这种设计不仅是为了节省几美分的 Token,它解决了 LLM 应用中的三个致命伤: 减少干扰(Distraction Reduction): 如果同时给模型 50 条不同任务的指令,它可能会在执行 A 任务时被 B 任务的规则误导。渐进式披露实现了逻辑的物理隔离。 突破上下文限制: 虽然 Claude 支持超长上下文,但并不意味着你应该填满它。 #Gitmeai #Claude #LLM #token #Agent
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Alex恆2周前
智能体长脑子了,还带了说明书 模型不再是“一问一答”,Anthropic正教会它像人一样,带着“操作手册”去上班。 这份手册,就是 Agent Skill(智能体技能)。 📄 什么是Agent Skill? 简单说,它是大模型的“随身说明书”。 开发者能用结构化文档,提前定义好AI在特定任务中: • 必须遵守的行为准则 • 必须输出的标准格式 • 可以调用的工具与资源 ⚙️ 核心黑科技:渐进式披露 传统方法需要一次性把“说明书”全塞给模型,又占空间又费钱。 Agent Skill采用三层分级加载: 元数据层:先看目录,判断是否需要这个技能 指令层:加载具体步骤 资源层:按需调用深层资料 结果是:极大节省Token,响应更快更准。 🚀 两项颠覆性功能 ▸ Reference(参考资料):让AI学会“按需查阅”,实时读取外部信息,不再靠陈旧记忆。 ▸ Script(脚本执行):在严格安全沙箱中,允许AI安全运行代码,真正实现自动化操作。 🔗 与MCP的本质区别 很多人分不清它和MCP(模型上下文协议): • MCP是“连接器”:主要负责把各种数据源(数据库、API)接进来。 • Agent Skill是“处理器”:核心是教模型如何理解并处理这些连接过来的数据。 一个负责“喂数据”,一个负责“消化数据”。 这意味着,AI智能体正从“凭感觉回答”,迈向标准化、可预测、可审计的专业协作。 未来,为你服务的AI,可能都经过“持证上岗”的标准化培训。#智能体 #Token #热门 #欢迎合作
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