Google ADK+DeepSeek极速构建AI Agent

Google ADK + DeepSeek 快速构建 Agent 指南

1. 技术组件解析

• Google ADK：Android 开发工具包，提供移动端 Agent 的运行环境
• DeepSeek：大语言模型（LLM）服务，提供自然语言理解与生成能力
• 核心架构：
  $\text{Agent} = \text{ADK(移动端)} \oplus \text{DeepSeek(云服务)}$

2. 构建步骤

步骤1：环境准备

# Android Studio 配置
implementation 'com.google.android.gms:play-services-base:18.3.0'
implementation 'com.squareup.retrofit2:retrofit:2.9.0'  # API 通信

步骤2：DeepSeek 接入

import requests

def query_deepseek(prompt):
    API_KEY = "YOUR_DEEPSEEK_KEY"
    headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
    payload = {
        "model": "deepseek-chat",
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]
    }
    response = requests.post("https://api.deepseek.com/v1/chat", json=payload, headers=headers)
    return response.json()['choices'][0]['message']['content']

步骤3：ADK Agent 实现

// Android 端 Agent 核心类
public class AIAgent extends Service {
    private final IBinder binder = new LocalBinder();
    
    public class LocalBinder extends Binder {
        AIAgent getService() { return AIAgent.this; }
    }

    public String processQuery(String userInput) {
        // 调用 DeepSeek API
        String response = NetworkUtil.queryAI(userInput); 
        return parseResponse(response);
    }
    
    private String parseResponse(String json) {
        // 解析 JSON 响应
        try {
            JSONObject obj = new JSONObject(json);
            return obj.getString("content");
        } catch (JSONException e) {
            return "处理响应时出错";
        }
    }
}

步骤4：交互界面集成

<!-- activity_main.xml -->
<EditText
    android:id="@+id/inputField"
    android:hint="请输入问题"/>

<Button
    android:id="@+id/submitBtn"
    android:text="提问"/>

<TextView
    android:id="@+id/responseView"
    android:textSize="18sp"/>

3. 功能扩展方案

1. 上下文记忆
   在 DeepSeek 请求中添加历史对话：

   {
     "messages": [
       {"role": "system", "content": "你是有帮助的助手"},
       {"role": "user", "content": "昨天说的会议时间"},
       {"role": "assistant", "content": "今天下午3点"},
       {"role": "user", "content": "改成几点？"} 
     ]
   }
   

2. 本地能力增强

   // 设备功能调用示例
   public void setReminder(String time, String event) {
       Intent intent = new Intent(AlarmClock.ACTION_SET_ALARM);
       intent.putExtra(AlarmClock.EXTRA_HOUR, parseHour(time));
       intent.putExtra(AlarmClock.EXTRA_MESSAGE, event);
       startActivity(intent);
   }
   

3. 混合决策流程

   \text{本地执行} & \text{if } \theta \in \Omega_{\text{local}} \\ \text{云端处理} & \text{otherwise} \end{cases} $$ 其中 $\Omega_{\text{local}}$ 为本地能力集合

4. 优化建议

• 性能：使用 gRPC 替代 REST 提升通信效率
• 安全：实现 OAuth 2.0 身份验证流程
• 成本控制：

  # 深度优化提示词
  optimized_prompt = f"""请用不超过50字回答：
  {original_question} [附加要求：避免冗余描述]"""
  

5. 典型应用场景

1. 移动端智能个人助理
2. 物联网设备控制中枢
3. 实时翻译工具
4. 企业级知识问答系统

部署提示：测试阶段可使用 Android 模拟器 + ngrok 实现本地服务穿透，正式部署推荐 Google Cloud Run 托管后端服务。