ADK 代理建構器
使用 Google 的 Agent Development Kit (ADK) 建立可投入生產環境的代理程式：包含專案架構、工具連接、協調模式、測試，以及選擇性部署到 Vertex AI Agent Engine。
概觀
- 建立一個精簡、面向生產環境的 ADK 專案架構（代理進入點、工具註冊表、設定與測試）。
- 支援單一代理程式的 ReAct 風格工作流程與多代理協調（順序/並行/循環）。
- 產出一個適用於 CI（語法檢查/測試/簡易提示測試）的驗證檢查清單，以及可選的 Agent Engine 部署驗證。
先決條件
- 與您的專案相容的 Python 執行環境（通常為 Python 3.10+）
- 已安裝且可匯入的
google-adk - 如果需要部署：能夠存取已啟用 Vertex AI 的 Google Cloud 專案，並具備部署 Agent Engine 執行環境的權限
- 透過環境變數或密碼管理工具提供的機密資訊（絕不應硬編碼）
操作說明
- 確認範圍：僅限本地代理專案架構，還是要包含 Vertex AI Agent Engine 部署。
- 選擇架構：
- 單一代理（ReAct）適用於自適應、工具驅動的任務
- 多代理系統（專家 + 協調器）適用於複雜的多步驟工作流程
- 定義工具表面（ADK 內建工具 + 您需要的任何自訂工具）以及所需的憑證。
- 建立專案架構：
src/agents/、src/tools/、tests/，以及一個相依性檔案（pyproject.toml或requirements.txt）
- 實作最小可行代理程式和一個簡易提示測試；為工具失敗情況加入回歸測試。
- 如果需要部署，產生一個
adk deploy ...指令和一份部署後驗證檢查清單（AgentCard/任務端點、權限、日誌）。
輸出
- 一個可直接用於儲存庫的 ADK 專案架構（檔案與目錄）加上起始代理程式碼
- 工具存根與連接點（可安全新增新工具的位置）
- 一個測試與驗證計劃（單元測試與一個簡易提示測試）
- 可選：Agent Engine 的部署指令與驗證步驟
錯誤處理
- 相依性/執行環境問題：提供固定的安裝指令並驗證匯入。
- 驗證/權限失敗：識別缺少的角色/API，並提出最低權限的修正方案。
- 工具失敗/速率限制：加入重試/退避策略指引，並撰寫回歸測試以防止再次發生。
範例
範例：建立一個單一 ReAct 代理
- 請求：「創建一個 ADK 代理程式，能夠總結 PR 並提出測試更新建議。」
- 結果：代理進入點 + 工具註冊表 + 一個用於本地驗證的簡易測試指令。
範例：多代理協調器
- 請求：「建立一個由監督者、部署者和驗證者組成的團隊，並部署到 Agent Engine。」
- 結果：協調器骨架、每個代理的職責，以及
adk deploy ...加上部署後的健康檢查指令。
資源
- 完整的詳細指南（保留供參考）：
${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/SKILL.full.md - 儲存庫標準（事實來源）：
000-docs/6767-a-SPEC-DR-STND-claude-code-plugins-standard.md000-docs/6767-b-SPEC-DR-STND-claude-skills-standard.md
- ADK / Agent Engine 文件：https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/agent-engine