构建企业 AI 日历代理：我们与 Google 的 ADK 与 Gemini 2.5 的旅程
Source: Dev.to
Introduction
我们最近完成了与 Google 和 Kaggle 合作的 5 天 AI 代理强化课程。课程之前，我把大语言模型（LLM）主要看作强大的文本生成器。现在，我把它们视为能够推理、规划并执行复杂任务的自主系统的“脑”。本文分享我的学习历程、重新塑造我对 AI 代理认知的关键概念，以及我们顶点项目的深度剖析：一个用于企业会议安排的自主 AI 日历代理。
Key Concepts
- Tools – 为 LLM “装上手”，以便与外部系统交互。
- Reasoning Traces（Chain‑of‑Thought）– 将模型的思考过程显式化。
- ReAct pattern – 在单一循环中结合推理与行动。
我们还探讨了可组合的代理模式：
- Routing – 将任务路由到专门的子代理。
- Evaluator‑Optimizer – 一个代理对另一个代理的工作进行批评。
- Orchestrator‑Workers – 中央“大脑”管理并行任务。
Capstone Project: AI Calendar Agent
Problem Statement
在企业中安排会议不仅仅是挑选时间，还涉及：
- 跨时区检查多个日历。
- 找到容量和设施合适的会议室。
- 尊重远程同事的假期和工作时间。
- 处理软约束（例如“倾向于上午”）。
Architecture
我们使用 Google Agent Development Kit (ADK) 和 Gemini 2.5‑Flash 构建了该代理，采用层级多代理设计：
| Sub‑Agent | Responsibility |
|---|---|
| Coordinator | 将任务分配给专门的代理。 |
| Availability Checker | 使用 ADK 工具并行获取 Google Calendar API 的 FreeBusy 数据（将检查时间从约 10 秒降低到约 1.5 秒）。 |
| Facility Manager | 根据容量和设施搜索会议室。 |
| Event Validator | 强制执行政策并检查假期。 |
| Event Creator | 与 Google Calendar API 接口，创建事件。 |
Challenges & Solutions
Context Window Management
Problem: 来自 Calendar API 的长 JSON 响应占满了模型的上下文窗口。
Solution: 实施了 Context Truncation Strategy，智能地对旧的对话轮次进行摘要，同时保持最近交互的新鲜度，将 token 使用量削减约 70 %。
Debugging Agent Behavior
Problem: 传统的调试（检查变量）不足以应对代理。
Solution: 开发了 ReasoningEngine，记录代理的内部独白并使用 [PLANNING]、[DECISION]、[VALIDATION] 等标签。这让“黑箱”变得透明，并帮助微调提示词。
Memory & Persistence
使用 ADK 的 SQLite 持久化层，代理能够：
- Resume sessions – 中断对话后可以稍后继续。
- Recall preferences – 记住长期事实，例如 “Alice 在周五在家工作”。
Infinite Loop Trap
Problem: 代理有时会无限检查可用性而卡住。
Solution: 添加了严格的停止条件和 “放弃” 回退逻辑。
Tool Definition
为工具精心设计清晰的名称和描述至关重要；缺乏这些信息会导致 LLM 无法正确调用工具。
Team Collaboration
跨时区的远程协作需要简洁的沟通和诚实的进度报告。
Lessons Learned
- 基于循环的代理架构实现了持续的观察、推理、行动和反思。
- 明确定义的工具和显式的推理痕迹显著提升了可靠性。
- 调试代理需要对其思考过程拥有可见性，而不仅仅是代码执行。
- 内存和持久化对实际应用至关重要。
Future Work
- Phase 2: 为团队成员、会议室和假期名称添加模糊搜索。
- Phase 3: 实现细粒度的授权和权限控制。
Code Repository
您可以在 GitHub 上查看完整源码：
TheCapstoneTeam/calendar_agent
Acknowledgements
感谢 Google 和 Kaggle 提供的这次难得的学习机会！