[Go] Google ADK-Go：Go 语言构建 AI Agent 系统的实战工具

开篇

最近在研究量化策略自动化时发现一个问题：当你需要一个能实时监控市场、自动执行交易、还能多系统协作的 AI 助手，该怎么搞？试了几个低代码平台，要么性能不行，要么扩展性差。直到看到 Google 开源的 ADK-Go，才发现原来用 Go 写 Agent 可以这么丝滑。

这是个什么项目

ADK-Go 全称 Agent Development Kit for Go，是 Google 推出的 AI 代理开发工具包。目前 GitHub 上 2.2k+ Star，Apache 2.0 协议，完全开源。

简单说，就是让你用 Go 代码来构建 AI Agent 系统，而不是拖拽组件或者写配置文件。

为什么要关注它

第一，工程化思路很清晰

所有 Agent 逻辑都是代码，这意味着：

• 可以写单元测试
• 能走 Git 版本管理
• 直接接入 CI/CD 流程

对做量化的团队来说，策略迭代、回测、上线可以用标准软件开发流程，不用担心低代码平台的黑盒问题。

第二，Go 的性能优势明显

选 Go 不是随便选的：

• goroutine 处理并发，一个进程轻松管理上万个 Agent
• 编译型语言，执行效率接近 C++
• 天生适合容器化，K8s 部署很方便

实测下来，处理实时行情数据的延迟能控制在毫秒级。

第三，多 Agent 协作架构

可以搭建这样的系统：

主控 Agent
├── 数据监控 Agent（盯盘）
├── 因子计算 Agent（算信号）
├── 风控 Agent（管仓位）
└── 下单 Agent（执行）

每个 Agent 干好自己的活，通过 A2A 协议通信，出问题也好排查。

核心功能拆解

Agent 类型

LLM Agent：接入大模型做决策，适合处理新闻、公告这类非结构化信息。

Workflow Agent：确定性流程，包括：

• Sequential：按顺序执行任务
• Parallel：多任务并行跑
• Loop：循环执行，比如盘中每分钟轮询

工具生态

内置了搜索、代码执行等基础工具，也能接 Google Cloud 的数据库、存储服务。需要调第三方 API 的话，支持 OpenAPI 规范，写个配置就能用。

监控能力

生产环境必须要有的：

• Cloud Trace 做分布式追踪
• 结构化日志方便查问题
• 能接 AgentOps、W&B 这些专业工具

实际应用场景

场景 1：多因子策略自动化
Agent 实时监听行情，计算动量、反转等多个因子，根据信号强度自动调仓，全程不用盯盘。

场景 2：新闻驱动交易
LLM Agent 解析财经新闻和公司公告，提取关键信息后触发交易逻辑，还能记录每次决策依据。

场景 3：风控监控
24 小时运行的 Agent 监控账户风险指标，发现异常立即止损或发告警，确保不爆仓。

技术特点

模型无关：虽然对 Gemini 优化，但可以接其他大模型。

部署灵活：本地跑、上 Cloud Run、部署到 K8s 都行。

流式处理：支持 WebSocket 双向流，适合实时交互。

上下文管理：内置缓存和压缩，能降低 API 调用成本。

快速上手

# 安装
go get google.golang.org/adk

# 跑示例
cd examples/simple-agent
go run main.go

官方 examples 目录里有不少示例代码，单 Agent、多 Agent 团队、流式处理都有覆盖。

适合谁用

• 量化团队需要搞自动化交易系统
• 后端工程师熟悉 Go 想快速接入 AI 能力
• DevOps 要部署生产级 Agent 服务
• 架构师设计复杂的多 Agent 协作系统

小结

ADK-Go 把软件工程那套方法论用到 AI Agent 开发上，特别适合对性能和可靠性要求高的场景。对量化交易来说，Go 的并发能力和低延迟特性，能支撑高频策略的实时决策需求。

如果你正在考虑搭建 Agent 系统，又希望保持代码的可控性和扩展性，可以试试这个工具。

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配套资源  

Github：google/adk-go

官方文档： google.github.io/adk-docs

Go语言全套课程：https://yunpan.plus/t/535-1-1

AI大模型工程师课程：https://yunpan.plus/t/28-1-1

标签：  #ADK-Go #Github #AI-Agent #Go语言 #量化交易 #云原生 #开源工具