ADK 框架结构

Eino ADK 的整体模块构成，如下图所示：

Agent Interface

Eino ADK 的核心成员是 Agent 抽象(Agent Interface)，ADK 的所有功能设计均围绕 Agent 抽象展开。

Agent 核心行为抽象大致可描述为：

从入参中 AgentInput、AgentRunOption 和可选的 Context Session，获取任务详情及相关数据

执行任务，并将执行过程、执行结果输出到 AgenEvent Iterator

执行任务时，可通过 Context 中的 Session 暂存数据

type Agent interface {
    Name(ctx context.Context) string
    Description(ctx context.Context) string
    Run(ctx context.Context, input *AgentInput) *AsyncIterator[*AgentEvent]
}

在 Agent Run 的实现中，一般是 Future 模式的异步执行，大体分成三步，具体可参考 adk.ChatModelAgent 中 Run 方法的实现：

创建一对 Iterator、Generator
启动 Agent 的异步任务，并传入 Generator，处理 AgentInput。在这个异步任务中，产生新的事件时，写入到 Generator 中，供 Agent 调用方在 Iterator 中消费
启动任务后，返回 Iterator

Agent 扩展行为抽象大致可描述为：

Agent 既可添加子 Agent，也可添加父 Agent，即作为父 Agent 的子 Agent

Agent 在执行任务时，可根据需要将任务转让(Transfer)给其父 Agent 或子 Agent

type OnSubAgents interface {
    OnSetSubAgents(ctx context.Context, subAgents []Agent) error
    OnSetAsSubAgent(ctx context.Context, parent Agent) error

    OnDisallowTransferToParent(ctx context.Context) error
}

中心化的运行状态管理：

在 ADK 组合产物的运行中，每个 Agent 均可通过 context 中的 Session map[string]any 存取一些数据，Session 对所有 Agent 可见。Session 的生命周期对应着 ADK 组合产物的一次运行的生命周期（Interrupt&Resume 视为同一个生命周期）。

func SetSessionValue(ctx context.Context, key string, value any) {
    // omit code
}

func GetSessionValue(ctx context.Context, key string) (any, bool) {
    // omit code
}

Agent Compose

围绕 Agent 抽象，提供多种简单易用、场景丰富的组合原语，可支撑开发丰富多样的 Multi-Agent 协同策略，比如 Supervisor、Plan-Execute、Group-Chat 等 Multi-Agent 场景。从而实现不同的 Agent 分工合作模式，处理更复杂的任务。

Agent 协作过程中，可能存在的协作原语：

Agent 间协作方式

协助方式	描述
Transfer	直接将任务转让给另外一个 Agent，本 Agent 则执行结束后退出，不关心转让 Agent 的任务执行状态
ToolCall(AgentAsTool)	将 Agent 当成 ToolCall 调用，等待 Agent 的响应，并可获取被调用Agent 的输出结果，进行下一轮处理

AgentInput 的上下文策略

上下文策略	描述
上游 Agent 全对话	获取本 Agent 的上游 Agent 的完整对话记录
全新任务描述	忽略掉上游 Agent 的完整对话记录，给出一个全新的任务总结，作为子 Agent 的 AgentInput 输入

决策自主性

决策自主性	描述
自主决策	在 Agent 内部，基于其可选的下游 Agent，如需协助时，自主选择下游 Agent 进行协助。一般来说，Agent 内部是基于 LLM 进行决策，不过即使是基于预设逻辑进行选择，从 Agent 外部看依然视为自主决策
预设决策	事先预设好一个Agent 执行任务后的下一个 Agent。 Agent 的执行顺序是事先确定、可预测的

接下来简要说明下，Agent Compose 下的不同的组合原语。

决策自主性	描述
自主决策	在 Agent 内部，基于其可选的下游 Agent，如需协助时，自主选择下游 Agent 进行协助。一般来说，Agent 内部是基于 LLM 进行决策，不过即使是基于预设逻辑进行选择，从 Agent 外部看依然视为自主决策
预设决策	事先预设好一个Agent 执行任务后的下一个 Agent。 Agent 的执行顺序是事先确定、可预测的

接下来简要说明下，Agent Compose 下的不同的组合原语。

SubAgents

Agent 间协作方式：Transfer

AgentInput 的上下文策略：上游 Agent 全对话

决策自主性：自主决策

将用户提供的 agent 作为父 Agent，用户提供的 subAgents 列表作为子 Agents，组合而成可自主决策的 Agent，其中的 Name 和 Description 作为该 Agent 的名称标识和描述。

当前限定一个 Agent 只能有一个父 Agent
可采用 SetSubAgents 函数，构建「多叉树」形式的 Multi-Agent
在这个「多叉树」中，AgentName 需要保持唯一

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func SetSubAgents(ctx context.Context, agent Agent, subAgents []Agent) (Agent, error) {
    // omit code
}

Workflow

提供了顺序、并行和循环三种工作流模式，供用户灵活组合出不同的工作流图

在 Workflow Agent 中，每个 Agent 拿到相同的 AgentInput 输入，按照预先设定好的拓扑结构所表达的顺序依次运行

Sequential

Agent 间协作方式：Transfer

AgentInput 的上下文策略：上游 Agent 全对话

决策自主性：预设决策

将用户提供的 SubAgents 列表，组合成按照顺序依次执行的 Sequential Agent，其中的 Name 和 Description 作为 Sequential Agent 的名称标识和描述。

Sequential Agent 执行时，将 SubAgents 列表，按照顺序依次执行，直至将所有 Agent 执行一遍后结束。

注：由于 Agent 只能获取到上游 Agent 的全对话，后执行的 Agent 看不到先执行的 Agent 的 AgentEvent 输出。

type SequentialAgentConfig struct {
    Name        string
    Description string
    SubAgents   []Agent
}

func NewSequentialAgent(ctx context.Context, config *SequentialAgentConfig) (Agent, error) {
    // omit code
}

Parallel

Agent 间协作方式：Transfer

AgentInput 的上下文策略：上游 Agent 全对话

决策自主性：预设决策

将用户提供的 SubAgents 列表，组合成基于相同上下文，并发执行的 Parallel Agent，其中的 Name 和 Description 作为 Parallel Agent 的名称标识和描述。

Parallel Agent 执行时，将 SubAgents 列表，并发执行，待所有 Agent 执行完成后结束。

type ParallelAgentConfig struct {
    Name        string
    Description string
    SubAgents   []Agent
}

func NewParallelAgent(ctx context.Context, config *ParallelAgentConfig) (Agent, error) {
    // omit code
}

Loop

Agent 间协作方式：Transfer

AgentInput 的上下文策略：上游 Agent 全对话

决策自主性：预设决策

将用户提供的 SubAgents 列表，按照数组顺序依次执行，循环往复，组合成 Loop Agent，其中的 Name 和 Description 作为 Loop Agent 的名称标识和描述。

Loop Agent 执行时，将 SubAgents 列表，按照顺序依次执行，并循环往复，直至配置的最大迭代次数为止。

type LoopAgentConfig struct {
    Name        string
    Description string
    SubAgents   []Agent

    MaxIterations int
}

func NewLoopAgent(ctx context.Context, config *LoopAgentConfig) (Agent, error) {
    // omit code
}

AgentAsTool

Agent 间协作方式：ToolCall

AgentInput 的上下文策略：全新任务描述

决策自主性：自主决策

将一个 Agent 转换成 Tool，被其他的 Agent 当成普通的 Tool 使用。

注：一个 Agent 能否将其他 Agent 当成 Tool 进行调用，取决于自身的实现。adk 中提供的 ChatModelAgent 支持 AgentAsTool 的功能

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func NewAgentTool(_ context.Context, agent Agent, options ...AgentToolOption) tool.BaseTool {
    // omit code
}

下图展示了 Agent1 把 Agent2、Agent3 当成 Tool 进行调用的过程，类似 Function Stack Call，即在 Agent1 运行过程中，将 Agent2、Agent3 当成工具函数来进行调用。

AgentAsTool 可作为 Supervisor Multi-Agent 的一种实现方式

Single Agent

Built-In Single Agent

ChatModelAgent

ChatModelAgent 实现了 ReAct 范式的 Agent，基于 Eino 中的 Graph 编排出 ReAct Agent 控制流，通过 callbacks.Handler 导出 ReAct Agent 运行过程中产生的事件，转换成 AgentEvent 返回。

想要进一步了解 ChatModelAgent，请看：Eino ADK: ChatModelAgent

type ChatModelAgentConfig struct {
    Name        string
    Description string
    Instruction string

    Model model.ToolCallingChatModel

    ToolsConfig ToolsConfig

    // optional
    GenModelInput GenModelInput

    // Exit tool. Optional, defaults to nil, which will generate an Exit Action.
    // The built-in implementation is 'ExitTool'
    Exit tool.BaseTool

    // optional
    OutputKey string
}

func NewChatModelAgent(_ context.Context, config *ChatModelAgentConfig) (*ChatModelAgent, error) {
    // omit code
}

Agent 运行

AgentRunner 是 Agent 的执行器。

通过 ADK 框架，编排组合出的 Multi-Agent，推荐采用 adk.NewRunner 包装执行。只有通过 Runner 执行 agent 时，才可以使用 ADK 的如下功能：

Interrupt & Resume
切面机制
Context 环境的预处理

type RunnerConfig struct {
    EnableStreaming bool
}

func NewRunner(_ context.Context, conf RunnerConfig) *Runner {
    // omit code
}

Agent 运行示例

Agent 执行时，通过 adk.NewRunner 包装执行，方便使用 adk 提供的各种扩展能力

func runWithRunner() {
    ctx := context.Background()
    
    // 创建 Runner
    runner := adk.NewRunner(ctx, adk.RunnerConfig{
        EnableStreaming: true,
    })
    
    // 执行代理
    messages := []adk.Message{
        schema.UserMessage("What's the weather like today?"),
    }
    
    events := runner.Run(ctx, agent, messages)
    for {
        event, ok := events.Next()
        if !ok {
            break
        }
        
        // 处理事件
        handleEvent(event)
    }
}

参考

https://www.cloudwego.io/zh/docs/eino/core_modules/eino_adk/outline/

花日の博客

Eino Adk：概述

ADK 框架结构

Agent Interface

Agent Compose

SubAgents

Workflow

Sequential

Parallel

Loop

AgentAsTool

Single Agent

ChatModelAgent

Agent 运行

Agent 运行示例

参考

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