从自动化到预见

Source: Dev.to

介绍

这是 Google AI Agents Writing Challenge: Learning Reflections 的提交作品。
感谢 Kaggle 和 Google 提供如此有价值的学习资源，并让每个人都能轻松获取！

课程亮点

• ADK 生态系统和产品套件成熟度 – 完整性和增强功能展示了 Google ADK 在过去六个月中的演进与进步。
• 与 Google Cloud Platform 的协同 – 与 Vertex AI、Cloud Run、Cloud Logging 和 Tracing 的集成，使 ADK 成为开发者的有力选择。
• 端到端的生产就绪度 – 课程展示了多代理系统设计模式（顺序、并行、循环）并演示了从开发到部署、可观测性、评估的完整工作流。

这些要素表明 Google Gemini / ADK 正在从原型阶段转向生产就绪阶段。

学习形式

白皮书、讲座与动手代码示例的组合加强了知识的记忆，并让学习体验更加愉快。

关键收获

由智能记忆和会话保持驱动的个性化——我们可以称之为“策展”——比底层 LLM 模型本身更决定 AI 应用的成功。

当 AI 代理具备预判能力时，它们不仅能自动化工作流，还能记住用户是谁、偏好是什么以及工作方式。如果记忆成为代理/LLM 的固有特性，切换成本会显著提升，从而增加产品黏性。

会话与记忆管理

“会话与记忆管理”章节尤其贴合实际且富有启发性。它聚焦于权衡管理，以平衡：

• 性能（延迟、准确性）
• 用户体验
• 成本（令牌、存储）

讨论的关键特性

• ContextCacheConfig
• SessionService
• MemoryService

它们的组合使用在从概念验证到生产化的过程中需要谨慎的架构决策。

项目示例：个人邮件摘要助理

• 目标： 将收件箱邮件转换为适合用户随时收听的音频体验。
• 挑战：
  • 延迟是主要痛点。
  • 过多的日志记录影响了性能和存储。
• 解决方案：
  • 实现语义缓存，加速常用查询的首令牌响应时间，缩短文本生成时间并提升用户体验。
  • 动态控制日志记录以降低内存使用（细节略）。

后续工作包括将助理的能力扩展到除邮件之外的其他输入。

隐私与数据保护

超出原型阶段后，开发者必须考虑：

• 完整会话日志 为下游分析和改进提供丰富上下文。
• 会话/记忆保留 带来数据隐私合规方面的责任和风险。

这些实际考量应在开发周期的早期就纳入系统设计。

结束语

我在学习这门课程的过程中收获颇丰，期待继续开发用于个人生产力的 AI 应用。

演示与代码仓库

这里是我的项目演示和 GitHub 仓库。欢迎留下评论或建议。谢谢！