開發工具
Google 發布 ADK for Kotlin 1.0:打造生產環境級 AI Agent
Announcing ADK for Kotlin 1.0: Building Production-Ready AI Agents in Kotlin, Android, and Beyond

developers.googleblog.com · 2026-09-30
摘要
Google 正式推出 Agent Development Kit (ADK) for Kotlin 1.0 版本,實現與 Python 及 Java 核心功能完全對齊,支援多 Agent 開發。該框架基於 Kotlin Multiplatform (KMP) 建構,並針對 Android 開發者提供專屬擴展,整合 LiteRT-LM 本地模型、Firebase AI 雲端推理、Room 會話持久化及 AppSearch 語義記憶等功能。
Google 正式推出 ADK for Kotlin 1.0 通用版本
Google 於 2026 年 9 月 9 日宣佈,Agent Development Kit(ADK)for Kotlin 1.0 版本正式進入通用可用性階段。這個版本從早期的 0.1.0 版本演進為生產環境級工具,目標是為 Kotlin、Java 及 Android 開發者提供地道、輕量且具組合性的 AI Agent 開發體驗。新版本的核心目標是與 ADK 1.0 核心(涵蓋 Python 及 Java 版本)達成功能完全對齊,同時針對 Android 生態系提供專屬的本地化擴展功能。開發者可透過 GitHub 倉庫取得程式碼,並參考官方文件開始建構第一個 Agent。
核心功能與多 Agent 協調能力
ADK for Kotlin 1.0 建立在 Kotlin Multiplatform(KMP)核心之上,這個核心設計為完全獨立於特定的模型後端、會話提供者或記憶系統。功能層面,新版本引入了多 Agent 協調模式,支援層級式多 Agent 系統,開發者可以把任務委派給專門的子 Agent。框架也具備上下文壓縮與多輪對話管理能力,可透過摘要歷史記錄讓內容維持在 token 限制範圍內。
為了強化企業級應用,ADK for Kotlin 1.0 支援 Human-in-the-loop(HITL)與確認流程,讓 Agent 在執行敏感動作前暫停、請求使用者確認,再恢復執行。工具定義方面,開發者可利用 `@Tool` 與 `@Param` 註解,讓框架自動生成 Kotlin 工具的 Schema,並支援掛起函數。系統也提供會話可恢復性,能暫停、序列化及還原跨使用者會話的 Agent 互動。對於現有 Java 應用程式,ADK 提供第一方 Java 互通性,可以直接呼叫 ADK Kotlin Agent。企業整合部分,框架支援 VertexAI 整合,包含 `VertexAiSessionService`、`VertexAiRagMemoryService` 及 `VertexAiMemoryBankService`。
實作範例:資料庫事件回應 Agent
為了展示 ADK for Kotlin 1.0 的實作能力,官方提供了一個資料庫事件回應 Agent 的範例。這個 Agent 利用 ADK 的函數呼叫與技能(Skills)能力,負責調查生產環境中的資料庫警報。開發者可以定義包含 CPU 使用率、連線池使用率等指標的 `ServiceMetrics` 資料類別,以及包含 Git 提交資訊的 `DeploymentInfo` 類別。透過 `@Tool` 註解標記的函數,像是 `getServiceMetrics`、`fetchRecentDeployments` 與 `notifyOnCall`,Agent 能夠執行類型安全的 API 呼叫與動作。
ADK 利用 KSP(Kotlin Symbol Processing)在編譯時期自動生成函數呼叫定義,提供類型安全的 Schema,並且不需要執行時期反射。除了硬編碼的邏輯,開發者還可以把標準作業程序(SOP)存放在 `SKILL.md` 檔案中,例如定義資料庫事件分級流程。這種機制稱為「漸進式揭露」(progressive disclosure),只在需要時才載入技能資源,藉此把 token 使用量降到最低。範例中的 Agent 被設定為 SRE 警報診斷助手,收到警報時會自動發現並載入對應的診斷技能,執行工具找出連線池飽和問題,最後在通訊頻道發布根本原因診斷報告。
Android 專屬擴展與本地化部署
除了伺服器端開發,ADK for Kotlin 1.0 也針對現代移動 AI 需求做了調整,平衡雲端推理能力與本地隱私、速度及離線可靠性。框架引入了模組化的 Android 架構元件實作,包括整合 LiteRT-LM 與 ML Kit(beta)以運行快速且私密的本地 Agent,以及透過 Firebase AI Logic 協調混合雲端工作流。資料持久化方面,開發者可以用 Room 儲存會話狀態,確保跨程序重啟後資料完整,並使用 AppSearch 做全文索引記憶管理。
官方提供了一個金融助手範例,展示如何在 Android 應用程式中整合 Gemini 3.8 Flash 與 Firebase AI。這個範例裡,銀行轉帳工具被標記為需要人類確認(`requireConfirmation = true`)。使用者發起轉帳請求時,Agent 會暫停執行並發出確認請求。開發者可以在 Android UI 攔截這個請求,等使用者點擊確認後,再把批准訊息傳回 Agent 繼續執行轉帳動作。這個範例同時展示了如何用 `RoomSessionService` 做 SQLite 持久化,以及用 `AppSearchMemoryService` 做本地全文索引記憶。
開發資源與依賴設定
要開始使用 ADK for Kotlin 1.0,開發者需要在模組的 `build.gradle.kts` 中加入相關依賴。核心引擎與 KSP 處理器分別透過 `com.google.adk:google-adk-kotlin-core:1.0.0` 與 `com.google.adk:google-adk-kotlin-processor:1.0.0` 引入。Android 開發者可以選擇性加入 `google-adk-kotlin-mlkit-android:1.0.0-beta`、`google-adk-kotlin-litertlm:1.0.0` 及 `google-adk-kotlin-firebase-android:1.0.0` 等模組。
更多詳細資訊、範例應用程式及模組架構指南,可以參考 adk.dev 文件、GitHub 上的 adk-kotlin 倉庫,以及專門針對 Android Agent 建構與 Java 互通性的範例專案。Google 鼓勵開發者無論是在 JVM 伺服器端還是 Android 行動裝置上開發,都能利用這個框架建構多 Agent 體驗,並透過 Star 倉庫與提供回饋來支持專案發展。
●開發者:可透過 KMP 與 KSP 技術在 Android 及跨平台環境中高效建構類型安全的 AI Agent
●投資人:Google 強化 Kotlin 生態系與 Firebase 服務在 AI 應用的整合深度
●一般用戶:未來 Android 應用將能更無縫地整合本地與雲端 AI 推理能力
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