3个技巧掌握ADK.js的自定义代理逻辑：从入门到精通

3个技巧掌握ADK.js的自定义代理逻辑：从入门到精通

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痛点分析：AI代理开发的真实困境

作为AI代理开发者，你是否曾遇到这些问题：

• 场景1：调用LLM时总是返回冗长回答，如何自动精简请求内容？
• 场景2：工具调用结果需要二次处理，但修改核心代码风险太高？
• 场景3：不同用户需要不同的响应风格，如何实现个性化输出？

这些问题的根源在于通用AI框架难以满足特定业务需求。ADK.js的自定义处理机制正是为解决这些痛点而生。

技巧一：打造智能输入调校器 ⚙️（请求预处理）

问题：如何在不修改核心代码的情况下优化LLM输入？

解决方案：实现自定义输入调校器

输入调校器允许你在请求发送到LLM前修改内容。创建自定义调校器需要实现BaseLlmRequestProcessor接口：

import { BaseLlmRequestProcessor, InvocationContext, LlmRequest } from 'core/src/agents/base_llm_processor.ts'; class SmartInputTuner extends BaseLlmRequestProcessor { async *execute( context: InvocationContext, request: LlmRequest ): AsyncGenerator<Event, void, void> { // 智能压缩过长的用户输入 const userMessage = request.contents.find(c => c.role === 'user'); if (userMessage && userMessage.parts[0].text.length > 500) { userMessage.parts[0].text = await this.summarizeContent(userMessage.parts[0].text); yield this.createDebugEvent(context, '已压缩过长输入'); } // 添加领域特定指令 request.contents.unshift({ role: 'system', parts: [{ text: '作为技术顾问，回答需包含代码示例和最佳实践' }] }); } private async summarizeContent(text: string): Promise<string> { // 实现文本压缩逻辑 return text.substring(0, 500) + '... [内容已压缩]'; } }

注册与使用

在LlmAgent配置中注册调校器：

const agent = new LlmAgent({ model: 'gemini-pro', inputTuners: [ new BasicInputTuner(), // 基础调校器 new IdentityTuner(), // 身份信息调校器 new SmartInputTuner() // 自定义智能调校器 ] });

📌 要点总结

• 调校器按注册顺序执行，基础调校器应先于自定义调校器
• 可通过yield事件记录处理过程，便于调试
• 输入调校器适合处理格式转换、内容过滤和指令增强

技巧二：构建事件响应信号灯 🚦（钩子系统）

问题：如何在代理生命周期关键点插入自定义逻辑？

解决方案：使用钩子系统拦截和修改代理行为

钩子系统就像交通信号灯，在代理运行的关键节点控制流程。ADK.js提供多种钩子类型，以下是两个实用钩子的实现：

const agent = new LlmAgent({ model: 'gemini-pro', // 信号灯1：LLM调用前检查 beforeModel: async ({ request, context }) => { // 检查敏感内容 if (this.containsSensitiveContent(request)) { context.logger.warn('检测到敏感内容，已拦截'); return { content: { parts: [{ text: '请求包含不适当内容' }] } }; } return null; // 继续正常流程 }, // 信号灯2：工具调用后处理 afterTool: async ({ tool, response }) => { // 标准化工具响应格式 if (tool.name === 'database_query') { return { ...response, formattedResult: this.formatDatabaseResult(response.rawData) }; } return response; } });

钩子类型对比

📌 要点总结

• 钩子可返回值短路后续流程，实现请求拦截
• 多个钩子按注册顺序执行，前一个钩子的输出作为后一个的输入
• 适合实现日志记录、安全检查和结果转换等横切关注点

技巧三：实战指南：构建行业定制代理

案例1：客服对话优化代理

问题背景：电商客服需要自动提取用户问题中的关键信息并标准化查询格式。

// 1. 创建领域特定输入调校器 class SupportInputTuner extends BaseLlmRequestProcessor { async *execute(context: InvocationContext, request: LlmRequest) { // 提取订单号、产品ID等关键信息 const userText = request.contents.find(c => c.role === 'user')?.parts[0].text; if (userText) { const orderInfo = this.extractOrderInfo(userText); if (orderInfo) { request.contents.push({ role: 'system', parts: [{ text: `用户订单信息：${JSON.stringify(orderInfo)}` }] }); } } } private extractOrderInfo(text: string): OrderInfo | null { // 实现订单信息提取逻辑 const orderMatch = text.match(/订单号[:：]\s*(\w+)/); return orderMatch ? { orderId: orderMatch[1] } : null; } } // 2. 配置客服代理 const supportAgent = new LlmAgent({ name: 'customer-support', model: 'gemini-pro', instruction: '你是电商客服助手，需要专业、耐心地解决用户问题', inputTuners: [ new BasicInputTuner(), new SupportInputTuner() // 添加客服专用调校器 ], afterTool: async ({ tool, response }) => { // 格式化订单查询结果 if (tool.name === 'order查询') { return this.formatOrderResponse(response.data); } return response; } });

案例2：代码审查辅助代理

问题背景：需要自动分析代码提交内容，识别潜在问题并提供修复建议。

class CodeReviewAgent extends LlmAgent { constructor() { super({ model: 'gemini-code', instruction: '你是代码审查专家，专注于发现潜在bug和优化建议', inputTuners: [new CodeInputTuner()], beforeModel: async ({ request }) => { // 添加代码审查专用指令 request.contents.push({ role: 'system', parts: [{ text: '重点检查空指针异常、资源泄漏和性能问题' }] }); return null; }, afterModel: async ({ response }) => { // 结构化审查结果 return this.structureReviewResult(response.content.parts[0].text); } }); } private structureReviewResult(text: string): StructuredReview { // 实现非结构化文本转结构化数据 return { issues: this.extractIssues(text), suggestions: this.extractSuggestions(text), severity: this.calculateSeverity(text) }; } }

📌 要点总结

• 领域代理 = 基础调校器 + 领域特定调校器 + 专用钩子
• 输入调校器适合预处理，钩子适合后处理和流程控制
• 复杂场景可组合多个调校器和钩子，实现分层处理

性能优化：让代理更高效

量化指标与优化方法

1. 请求处理延迟

   • 指标：从接收请求到发送LLM的时间（目标<200ms）
   • 优化：合并调校器逻辑，避免重复解析请求内容

2. 内存占用

   • 指标：单个代理实例内存使用（目标<50MB）
   • 优化：使用流处理大内容，避免一次性加载全部数据

// 优化示例：流式处理大文本 class StreamingInputTuner extends BaseLlmRequestProcessor { async *execute(context: InvocationContext, request: LlmRequest) { const largeContent = request.contents.find(c => c.role === 'user')?.parts[0].text; if (largeContent && largeContent.length > 10000) { // 流式处理大文本，避免内存峰值 const stream = this.createTextStream(largeContent); for await (const chunk of stream) { yield this.createProgressEvent(context, `处理中: ${chunk.length}字符`); } } } }

总结与进阶

通过自定义输入调校器和钩子系统，你可以打造高度定制化的AI代理。ADK.js的灵活架构让你无需修改核心代码即可扩展功能。

官方API文档：core/src/agents/llm_agent.ts

思考问题：如何结合输入调校器和钩子系统实现多轮对话的上下文管理？尝试设计一个能够记住用户偏好的个性化代理。

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