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如何实战开发AI大模型?

96SEO 2026-07-23 18:45 0


📖说明

至于本篇文章是。从基础开始,亲手开发你的第一个AI大模型! 的最终篇。在第二篇的基础上配合 Gemini 大模型,实现智能 Agent 的工具链集成。

如何实战开发AI大模型?

在我上一篇文章中,我们探讨了如何 和 MCP 工具协议。从零建立一个智能航班查询 Agent,实现以下功能:

代码结构

我们将延续上一篇文章中使用的架构,并在此基础上,引入 ADK进行集成。

实现部分

Runner   负责在 Agent 生命周期中协调各个组件之间的交互。它采用内存级实现来管理 artifact 、 session 和 memory 服务,从而为 Agent 的运行提供一个轻量级、独立的执行环境。

InMemorySessionService   是 ADK 中   SessionService   接口的一个实现,它将所有会话数据直接存储在应用的内存中。这代表着一旦应用停止或重启,所有会话信息都将丢失。

当使用者与 AI Agent 进行交互时程序会创建一个 Session 对象,用于跟踪整个对话过程。

MCPToolSet   是 ADK 中的一个类,用于让我们的 AI Agent 能够连接外部的 MCP 服务端。这些服务端通常会暴露一些工具,供 Agent 调用以完成特定任务。通过使用 MCPToolSet。Agent 可以实现对这些外部工具的自动发现、调用与管理,这样就能实现无缝集成。

StdioServerParameters   是一个配置类,用于指定 Agent 如何通过标准输入 / 输出流与 MCP 服务端建立连接。当 MCP 服务端作为本地进程并通过控制台进行通信时这个类尤其有用。

💡 MCPToolSet 与 StdioServerParameters 如何协同工作?

将 MCPToolSet 与 StdioServerParameters 结合使用时 ADK Agent 可以实现以下功能:

  1. 至于建立连接。通过   StdioServerParameters ,定义启动 MCP 服务进程所需的命令及参数,从而初始化连接。
  2. 至于发现可用工具。 MCPToolSet   连接 MCP 服务端,并获取该服务端所暴露的所有可用工具列表。
  3. 集成工具到 Agent :将发现的工具适配成 ADK Agent 可识别和调用的格式,实现运行过程中的无缝工具调用。
  4. 管理连接生命周期: MCPToolSet   负责 MCP 服务连接的建立与断开,确保资源得到妥善管理。

至于Step4,链接MCP服务器

 # --- Step : 从 MCP 服务端获取工具 --- async def gettoolsasync :     """从航班搜索 MCP 服务端获取工具。"""     print     serverparams = StdioServerParameters },)         tools,exitstack =  await MCPToolset . fromserver     print     return  tools。exit_stack 

说到Step5,使用ADK创建Agent

如上所述,我们使用的是 LlmAgent,它是应用中的“思考主要”部分。

 # --- 接下来:定义 ADK Agent 的创建 --- async def get_agent_async:     """创建一个配备了 MCP 工具的 ADK Agent。"""         tools,exit_stack = await get_tools_async     print} 个工具。")     # 创建符合示例结构的 LlmAgent    &root_agent = LlmAgent
name='flight_search_assistant',instruction='帮助使用者根据提示使用可用工具搜索航班。如果未指定返程日期,则将其设为空字符串表示单程。',tools=tools,
)
return root_agent,exit_stack

从Step6来看,将 Agent 创建、会话管理与运行协调整合到 Runner 中

async def async_main:
# 创建服务
session_service = InMemorySessionService
# 创建一个会话
session = session_service.create_session(
state={},app_name='flight_search_app',user_id='user_flights'
)
# 定义使用者输入的查询语句
query = "Find flights from Atlanta to Las Vegas --"
print
# 将输入格式化为 types.Content 类型
content = types.Content])
# 获取 Agen t和资源释放堆栈
root_agent,exit_stack = await get_agent_async
# 创建 Runner
runner = Runner(
app_name='flight_search_app'。agent=root_agent,session_service=session_service,)
print
events_async = runner.run_async(
session_id=session.id,user_id=session.user_id,new_message=content
)
# 处理事件流
final_content =
async for event in events_async:
print
#始终清理资源
print
await exit_stack.aclose
print
final_content =
async for event in events_async:
print
#始终清理资源
print
await exit_stack.aclose
print

将 M CP集成到 A DK中的关键注意事项

. M CP与 A DK的区别

  • M CP是一个开放协议,用于标准化 AI模型如何与外部工具和数据源进行交互。
  • A DK是一个基于 Python的框架,用于建立和部署智能代理。
  • MC P Toolset :连接 MC P与 A DK,使 A DK Agen t能够调用 MC P服务端所暴露的工具功能。
  • 若需在 Python中建立 MC P服务端,请使用 model-context-protocol库。

. 异步架构设计

  • A DK和 MC P的 Py thon实现均基于 Py thon 的 asynci o框架建立。
  • 至于工具有效集成,在 Agen t执行过程中。需确保所有涉及异步 I/O的操作均采用非阻塞模式,以避免阻塞主线程影响整体性能。
  • M CP 中的有状态会话: 与常见的无状态 REST API 不同,M CP建立的是持久、有状态的客户端与服务端连接。有状态机制支持上下文保留,但也要求开发者妥善管理会话状态。部署注意事项这方面,MC P 的长连接特性在部署和 时可能带来挑战。特别是在服务远程部署、同时处理多个使用者的情况下。基础设施层面需考虑负载均衡与会话亲和性,以维持连接稳定性。在 A DK 中管理 MC P 连接: MC P Toolset 在 A DK内部负责 MC P 连接的生命周期管理。使用 ex it _ stack 可确保在 Agen t执行结束后正确关闭连接,防止资源泄露。常见问题排查 默认情况下A DK库会要求配置 G C P 项目、 V ertex A I所在区域还有 V ertexA I的相关设置。请务必使用 GOO GLEAP IKE Y。而不是 G EMI N IAP IKE Y,因为错误提示可能不会明确指出缺少的是哪个环境变量。其实,

ValueError : Mis sing key inputs argument!To use G oogle A I AP I,provide arguments . To use G oogle Cloud AP I。provide arguments .

至于✅方法,确保将 AP I Ke y设置为环境变量 GOO GLEAP IKE Y。

经常出现 和?不过,

EXHAUS TED . { 'error': { 'co de ':,'message': 'You exceeded your current quota,please check your plan and billing details . For more information on this error,head to : https://ai.go ogle.dev/gemin i-ap i/docs/rate-limits .','status': 'RES OURCEEXHAUS TED ','detai ls ': },{'@type': 'type.go ogleapis.com/go ogle.rpc.Help'。'links': }]} An error occurred during execut ion : IN TERNAL . { 'error': { ' co de ':,' message': ' An internal error has occurred . Please retry or report in https://deve lopers.generat iv eai.go ogle/gu ide/troubles hoot ing ',' status': ' IN TERNAL '}}

至于原因分析,Gem in i AP I 的“免费套餐”是用途,其速率限制较低,容易触发请求限制。使用 Gem in i Flash可有效缓解该问题。

📦完整代码已发布至 👉 arjunpra bh ulal/ mc p-gemin i-search

更多A I大模型开发学习视频籽料,都在这>Github&# x3C;&# x3C,


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SEO优化常见问题

SEO优化一般需要多长时间才能看到效果?
SEO是一个渐进的过程,通常需要3-6个月才能看到明显效果。具体时间取决于网站现状、竞争程度和优化强度。我们的标准套餐一般在2-4个月内开始显现效果,高级定制方案可能在1-3个月内就能看到初步成果。
你们使用白帽SEO技术还是黑帽技术?
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通过我们的白帽SEO策略获得的排名和流量具有长期稳定性。一旦网站达到理想排名,只需适当的维护和更新,效果可以持续数年。我们提供优化后维护服务,确保您的网站长期保持竞争优势。
你们提供SEO优化效果保障吗?
我们提供基于数据的SEO效果承诺。根据服务套餐不同,我们承诺在约定时间内将核心关键词优化到指定排名位置,或实现约定的自然流量增长目标。所有承诺都会在服务合同中明确约定,并提供详细的KPI衡量标准。

SEO优化效果数据

基于我们服务的客户数据统计,平均优化效果如下:

+85%
自然搜索流量提升
+120%
关键词排名数量
+60%
网站转化率提升
3-6月
平均见效周期

行业案例 - 制造业

  • 优化前:日均自然流量120,核心词无排名
  • 优化6个月后:日均自然流量950,15个核心词首页排名
  • 效果提升:流量增长692%,询盘量增加320%

行业案例 - 电商

  • 优化前:月均自然订单50单,转化率1.2%
  • 优化4个月后:月均自然订单210单,转化率2.8%
  • 效果提升:订单增长320%,转化率提升133%

行业案例 - 教育

  • 优化前:月均咨询量35个,主要依赖付费广告
  • 优化5个月后:月均咨询量180个,自然流量占比65%
  • 效果提升:咨询量增长414%,营销成本降低57%

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专业团队

  • 10年以上SEO经验专家带队
  • 百度、Google认证工程师
  • 内容创作、技术开发、数据分析多领域团队
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我们的SEO服务理念

我们坚信,真正的SEO优化不仅仅是追求排名,而是通过提供优质内容、优化用户体验、建立网站权威,最终实现可持续的业务增长。我们的目标是与客户建立长期合作关系,共同成长。

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