Tác nhân AI (AI agent) là một hệ thống hoặc chương trình phần mềm được thiết kế để có thể hoạt động một cách độc lập, giao tiếp với mô hình AI để thực hiện các tác vụ cụ thể bằng cách sử dụng các công cụ và ngữ cảnh mà nó có. Nó có khả năng tự đưa ra quyết định và thực hiện hành động mà không cần sự can thiệp liên tục từ con người. AI Agents khác với các hệ thống tự động hóa truyền thống ở chỗ có khả năng học hỏi, thích ứng và cải thiện hiệu suất theo thời gian.
ADK là gì?
Agent Development Kit (ADK) là một framework linh hoạt và có cấu trúc mô-đun (modular) để phát triển và triển khai các tác nhân AI (AI agents). ADK được thiết kế để việc phát triển tác nhân mang lại cảm giác quen thuộc như phát triển phần mềm, giúp lập trình viên dễ dàng hơn trong việc tạo, triển khai và điều phối các kiến trúc dạng tác nhân (agentic architectures), từ những tác vụ đơn giản đến các quy trình công việc (workflows) phức tạp.
Mặc dù được tối ưu hóa cho Gemini và hệ sinh thái của Google, tuy nhiên ADK không phụ thuộc vào mô hình AI (model-agnostic), không phụ thuộc vào nền tảng triển khai (deployment-agnostic) và được xây dựng để tương thích với các framework khác.
Trong khuôn khổ bài viết này, mình sẽ dùng Gemini trên Google Cloud để tạo mới một AI Agent.
Chuẩn bị
- Một Google Cloud project (billing enabled)
- Python
- uv: tool này kiểu như
pip,pyenv,virtualenvnhưng nó nhanh hơn 10-100 lần :D
Tạo một AI Agent
Chạy những lệnh sau trên Terminal máy tính của bạn:
mkdir your-first-agent
cd your-first-agent
uv init
Tiếp theo, thêm package google-adk vào project trên:
uv add google-adk
Terminal của bạn sẽ trả về các output như dưới đây:
Bây giờ, chúng ta đã sẵn sàng để tạo mới một agent rồi.
uv run adk create my-agent
Sau câu lệnh trên, chương trình sẽ hỏi một số câu hỏi:
Choose a model for the root agent:
1. gemini-2.0-flash-001
2. Other models (fill later)
Choose model (1, 2): 1
1. Google AI
2. Vertex AI
Choose a backend (1, 2): 2
Mình chọn model số 1 gemini-2.0-flash-001 và backend số 2 Vertex AI. Lúc này, chương trình tạo mới thư mục tên là my-agent trong đó có file agent.py:
~/your-first-agent main ?7 ❯ tree
.
├── README.md
├── main.py
├── my-agent
│ ├── __init__.py
│ └── agent.py
├── pyproject.toml
└── uv.lock
1 directory, 6 files
Bạn có thể sửa file agent.py để tùy biến agent vừa tạo, ở đây mình sẽ chọn lại model Gemini mới nhất ở thời điểm hiện tại: gemini-2.5-pro và đặt tên cho agent là: “Smart_agent”. (Bước này là tùy chọn, không bắt buộc)
from google.adk.agents import Agent
root_agent = Agent(
model='gemini-2.5-pro',
name='Smart_agent',
description='A helpful assistant for user questions.',
instruction='Answer user questions to the best of your knowledge',
)
Việc cần làm bây giờ là khởi động ADK qua giao diện web bằng cách chạy lệnh sau:
uv run adk web
Một webserver local sẽ được khởi chạy tại địa chỉ http://127.0.0.1:8000
INFO: Started server process [67579]
INFO: Waiting for application startup.
+-----------------------------------------------------------------------------+
| ADK Web Server started |
| |
| For local testing, access at http://localhost:8000. |
+-----------------------------------------------------------------------------+
INFO: Application startup complete.
INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
Lúc này bạn có thể hỏi đáp với Agent do chình mình vừa tạo.
Khi bạn nhập câu hỏi vào giao diện trên, cùng lúc Terminal cũng output ra log sau, phù hợp với cài đặt trong file agent.py trước đó.
LLM Request:
-----------------------------------------------------------
System Instruction:
Answer user questions to the best of your knowledge
You are an agent. Your internal name is "Smart_agent".
The description about you is "A helpful assistant for user questions."
Phiên Hands-on “Building Your First Ever Agent with Google ADK”
Vào ngày 19/7/2025, mình cũng có bài hướng dẫn Xây dựng AI Agent với Google ADK tại sự kiện Google Cloud Next Extended Hanoi.
Các bạn có thể tham khảo chi tiết tại repo này: https://github.com/truongnh1992/adk-demo
