AI代理开发工具包

“agenticai-workshop”可以翻译为“代理式人工智能工作坊”或“代理AI工作坊”，具体翻译可能根据上下文和专业领域有所调整。这里，“agenticai”可能是“agent-based AI”（基于代理的人工智能）的简写或变体，而“workshop”则意为“工作坊”

一个使用Gemini API构建基本AI代理的入门工具包。涵盖了使用Google Colab、LangChain、LangGraph、Google ADK以及MCP服务器执行的示例。

入门指南

获取您的Gemini API密钥

您可以直接从（某处）获取免费的Gemini API密钥，用于学习和开发目的 Google AI Studio（谷歌人工智能工作室）。 此密钥可提供丰富的免费层级访问权限，非常适合学习、原型设计和个人项目。

以下是获取钥匙的简单步骤：

1. 前往Google AI Studio：

导航至官方网站 Google AI Studio 网站。

2. 登录：

使用您的个人谷歌账户登录。

3. 同意条款：

如果是您第一次使用，您可能需要阅读并同意服务条款。

4. 获取API密钥：

一旦进入工作室，请在左侧寻找一个标签为“获取API密钥”的按钮或链接。

5. 创建API密钥：

在API密钥页面上，点击写着“创建API密钥”的按钮。系统可能会提示您为您的密钥创建一个新的Google Cloud项目。这是标准步骤，仍然是免费流程的一部分。

6. 复制你的密钥：

您的新API密钥将生成并显示。这是您唯一能看到完整密钥的时候，所以请立即复制。

重要提示：确保您的钥匙安全

1. 将您的API密钥当作密码一样对待。切勿公开分享。
2. 如果你要分享这段代码（例如，在GitHub上），请不要将其粘贴到你的代码中。

对于项目，请使用环境变量来安全地存储您的密钥。

2. 安装Google ADK（Android开发者工具包）

1. 创建并激活虚拟环境：

我们建议使用venv创建一个虚拟的Python环境：

         python -m venv adk_workshop

现在，您可以使用适用于您的操作系统和环境的相应命令来激活虚拟环境：

          # Mac / Linux 
          source adk_workshop/bin/activate
          # Windows CMD:
          adk_workshop\Scripts\activate.bat
          # Windows PowerShell:
          adk_workshop\Scripts\Activate.ps1

安装ADK

         pip install google-adk

3. 运行MCP演示

1. 安装所需的软件包

   复制

         pip install "mcp[cli]" httpx
   

2. 获取API密钥

   从 https://www.financialdatasets.ai/ 获取免费的API密钥，并更新MCP_Server中的.env文件

3. 运行MCP服务器

   复制

        python server.py
   

   一旦服务器运行起来，你应该会看到类似这样的消息：

financial-datasets-mcp - INFO - 正在启动金融数据集MCP服务器。。。 这意味着服务器已准备好接受来自任何MCP兼容客户端的JSON-RPC请求，包括您的ADK代理。

4. 运行MCP客户端

   在父目录中更新.env文件中的GOOGLE_API_KEY并执行

   复制

        adk web