搭建AI智能体的Java神器：Google ADK深度解析

LlmAgent searchAssistant = LlmAgent.builder()
    .name("search_master")
    .description("搜索界的福尔摩斯")
    .model("gemini-2.0-flash")  // 选择你的AI大脑
    .instruction("你是一个搜索专家，善于从海量信息中找到关键答案")
    .tools(new GoogleSearchTool())  // 装备搜索工具
    .build();

<!-- ADK核心依赖 -->
<dependency>
    <groupId>com.google.adk</groupId>
    <artifactId>google-adk</artifactId>
    <version>0.1.0</version>
</dependency>
<!-- LangChain4j集成，支持更多模型 -->
<dependency>
    <groupId>com.google.adk</groupId>
    <artifactId>google-adk-contrib-langchain4j</artifactId>
    <version>0.2.1-SNAPSHOT</version>
</dependency>
<!-- 本地Ollama模型支持（可选） -->
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-ollama</artifactId>
    <version>1.1.0-rc1</version>
</dependency>

package cn.jishuba;
import com.google.adk.agents.LlmAgent;
import com.google.adk.events.Event;
import com.google.adk.models.langchain4j.LangChain4j;
import com.google.adk.runner.InMemoryRunner;
import com.google.adk.sessions.Session;
import com.google.genai.types.Content;
import com.google.genai.types.Part;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.ollama.OllamaChatModel;
import io.reactivex.rxjava3.core.Flowable;
public class QuickStartAgent {
    public static void main(String[] args) {
        // 1. 配置本地模型（使用Ollama）
        ChatModel chatModel = OllamaChatModel.builder()
            .baseUrl("http://localhost:11434")
            .modelName("qwen2.5:14b")  // 可替换为其他模型
            .build();
        
        // 2. 创建模型适配器
        LangChain4j modelAdapter = new LangChain4j(chatModel);
        
        // 3. 构建智能体
        LlmAgent assistant = LlmAgent.builder()
            .name("JavaTechAssistant")
            .model(modelAdapter)
            .description("专业的Java技术助手，擅长回答Java相关问题")
            .instruction("""
                你是一个专业的Java技术专家助手。请：
                1. 准确回答Java技术问题
                2. 提供实用的代码示例
                3. 解释复杂概念时使用通俗易懂的语言
                4. 保持回答简洁而全面
                """)
            .build();
        
        // 4. 创建运行器
        InMemoryRunner runner = new InMemoryRunner(assistant);
        
        // 5. 创建会话
        String userId = "user-001";
        Session session = runner
            .sessionService()
            .createSession("JavaTechAssistant", userId)
            .blockingGet();
        
        // 6. 开始对话
        String question = "Java 21的新特性有哪些？请举几个重要的例子。";
        Content content = Content.fromParts(Part.fromText(question));
        
        // 7. 异步执行并处理响应
        Flowable<Event> events = runner.runAsync(session.userId(), session.id(), content);
        
        System.out.println("🤖 用户问题：" + question);
        System.out.println("💬 AI回答：");
        
        events.blockingForEach(event -> {
            // 实时输出AI的回复内容
            System.out.print(event.stringifyContent());
        });
        
        System.out.println("
✅ 对话完成！");
    }
}