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Agent Development Kit (ADK) 对接阿里百炼平台

Claude code 源码泄露让 MCP 大火，Google 最近又推出了 Agent Development Kit 和 A2A，相当于是直接把 MCP Server 和 MCP Client 都集成到了一起，这就一定要和 LLM 打交道了。
官方文档中直接支持的平台就只有自家的 AI Studio 和 Vertex AI，其他平台都是通过 LiteLLM 来实现的。如果想要在国内用起来 ADK 肯定还是接入国内平台用起来更方便，下面就是 ADK 接入国内平台的使用方式。

这里使用阿里百炼平台的 API 举例，只要是 OpenAI 兼容的 API 理论上都可以接入，但是因为要涉及到函数调用，模型需要支持 Function Calling 而且需要比较强的指令遵循才能有比较好的效果，例子中使用 qwen-max 模型。

准备

首先需要按官方快速上手教程中的步骤把项目搭建好。
搭建时可以不填 API KEY，后面用的是百炼的 KEY。
搭建完成后，项目结构如下所示 

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├── README.md
├── main.py
├── multi_tool_agent
│         ├── __init__.py
│         └── agent.py
├── pyproject.toml
└── uv.lock

修改 Agent

要修改的内容在 agent.py 中，创建的 Agent 如果使用支持的模型，参数中的 model 直接填写模型名称就行，这里我们使用第三方平台的模型，参考 Models 这一节文档，model 参数要替换为 LiteLlm。

1. 安装 LiteLLM

首先，替换之前需要先安装一下 LiteLLM 

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uv add litellm

2. 引入 LiteLlm

安装完成后在项目中引入 LiteLlm 

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from google.adk.models.lite_llm import LiteLlm

3. 修改 model 参数

修改 model 参数为 LiteLlm

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model=LiteLlm(
    model="openai/qwen-max-latest",
    api_key="sk-********************************",
    api_base="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

这里有两点重要的配置细节需要注意

  • 模型前面平台必须写 openai，否则 LiteLLM 不认会报错，或者按 LiteLLM 文档中创建自己的 CustomLLM，如果有需求的话可以创建，能实现更多的控制。
  • api_base 要用阿里云文档中 OpenAI 兼容的地址，并且必须要带上 /v1。如果用了 DashScope 的地址，就需要自己创建 CustomLLM 来对结构做转换并注册到 litellm.custom_provider_map 中再使用了。

最终完整的 root_agent 长下面这样 

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root_agent = Agent(
    name="weather_time_agent",
    model=LiteLlm(
        model="openai/qwen-max-latest",
        api_key="sk-********************************",
        api_base="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
    ),
    description=(
        "Agent to answer questions about the time and weather in a city."
    ),
    instruction=(
        "You are a helpful agent who can answer user questions about the time and weather in a city."
    ),
    tools=[get_weather, get_current_time],
)

运行结果

使用命令 adk web 运行
最终运行效果应该和官方实例几乎相同，就说明接入成功了。

成功运行后就可以复制这些 Agent 搭建自己的 Agentic 了。
每个 Agent 都可以使用不同平台的不同模型，如果没有用到 tools，只是做一些简单的工作，比如问候之类的，使用免费的模型也是可以的。
复杂的任务比如需要编排、调用其他 Agent 的模型就用性能好一些的模型，以实现成本优化。

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