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🔄 Google ADK 迁移指南

📋 迁移概述

本指南将帮助您将项目从当前的 OpenRouter/OpenAI Swarm 架构迁移到 Google Agent Development Kit (ADK)。

🎯 迁移目标

从: OpenRouter + OpenAI Swarm + 多厂商AI模型
到: Google ADK + Gemini 模型 + Express Mode API
保持: 稷下学宫八仙论道系统的核心逻辑和哲学框架

📦 第一步：安装 Google ADK

1.1 更新 Python 环境要求

# 确保 Python 3.9+ 版本
python --version

# 创建新的虚拟环境（推荐）
python -m venv .venv

# 激活虚拟环境
# macOS/Linux:
source .venv/bin/activate
# Windows CMD:
# .venv\Scripts\activate.bat
# Windows PowerShell:
# .venv\Scripts\Activate.ps1

1.2 安装 Google ADK

# 安装稳定版本
pip install google-adk

# 或安装最新开发版本
pip install git+https://github.com/google/adk-python.git@main

🔑 第二步：配置 API 密钥

2.1 获取 Gemini API 密钥

您有三种选择：

选项A: Google AI Studio (推荐开发环境)

前往 Google AI Studio 获取免费 API 密钥
环境变量：GOOGLE_API_KEY

选项B: Google Cloud Vertex AI Express Mode

在 Google Cloud 项目中启用 Express Mode
环境变量：GOOGLE_API_KEY + GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=TRUE

选项C: Google Cloud Vertex AI (完整版)

需要 Google Cloud 认证，使用 IAM 而非 API 密钥

2.2 更新 Doppler 配置

在您的 Doppler 项目中添加新的环境变量：

# 添加 Gemini API 密钥
doppler secrets set GOOGLE_API_KEY=YOUR_GEMINI_API_KEY

# 如果使用 Express Mode
doppler secrets set GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=TRUE

# 保留现有的 RapidAPI 配置（数据源仍然需要）
# RAPIDAPI_KEY=your_rapidapi_key

🏗️ 第三步：重构核心组件

3.1 更新配置管理

需要更新 config/settings.py：

def get_google_api_key() -> str:
    """获取 Google API 密钥"""
    return get_secret('GOOGLE_API_KEY')

def get_google_genai_config() -> Dict[str, str]:
    """获取 Google GenAI 配置"""
    return {
        'api_key': get_google_api_key(),
        'use_vertex_ai': get_secret('GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI', 'FALSE'),
        'project_id': get_secret('GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID', '')
    }

3.2 重构稷下学宫智能体系统

将基于 OpenAI Swarm 的八仙论道系统迁移到 ADK：

原架构: src/jixia/debates/swarm_debate.py (OpenAI Swarm) 新架构: src/jixia/debates/adk_debate.py (Google ADK)

3.3 ADK 智能体定义

每个"仙"将成为独立的 ADK Agent：

# 示例：铁拐李智能体
from google_adk import Agent, FunctionTool

tie_guai_li_agent = Agent(
    name="铁拐李",
    model="gemini-2.0-flash-exp",
    description="逆向思维专家，善于从困境中寻找突破",
    system_message="你是铁拐李，八仙中的逆向思维专家...",
    tools=[
        FunctionTool(name="逆向分析", function=reverse_analysis),
        FunctionTool(name="困境突破", function=breakthrough_analysis)
    ]
)

🔄 第四步：分阶段迁移策略

阶段1：基础设施迁移 (第1-2天)

安装 Google ADK
配置 API 密钥
创建简单的测试智能体
验证基本功能

阶段2：核心逻辑迁移 (第3-5天)

重构八仙智能体定义
迁移论道逻辑
保持数据源 (RapidAPI) 集成
测试单个智能体功能

阶段3：系统集成 (第6-7天)

多智能体协作
Streamlit 界面适配
完整功能测试
性能优化

阶段4：部署和监控 (第8天)

部署配置
监控设置
文档更新

📊 功能对照表

当前 (OpenRouter/Swarm)	迁移后 (Google ADK)	状态
OpenAI Swarm 多智能体	ADK Multi-Agent	✅ 等价替换
OpenRouter 模型池	Gemini 模型系列	✅ 统一模型
自定义 Tool 系统	ADK FunctionTool	✅ 等价替换
论道逻辑	ADK Agent协作	✅ 保持逻辑
RapidAPI 数据源	保持不变	✅ 无需改动
Streamlit 界面	ADK Dev UI + Streamlit	✅ 双界面

🎛️ 开发工具对比

当前工具

OpenRouter API 测试
自定义调试脚本
Streamlit 界面

ADK 工具

# ADK 开发界面 (推荐)
adk web

# 命令行运行
adk run multi_tool_agent

# API 服务器模式
adk api_server

🚨 注意事项

保留的组件

RapidAPI 数据源: 继续使用，无需更改
MongoDB 数据库: 继续使用
Doppler 配置管理: 继续使用，仅添加新密钥
稷下学宫哲学框架: 完全保持

移除的组件

OpenAI Swarm 依赖
OpenRouter API 调用
多厂商 API 密钥管理

新增优势

统一的模型生态: 专注 Gemini 系列
更强的 Google 服务集成: Search、Cloud 等
官方支持的框架: 长期维护保证
更好的开发工具: ADK Dev UI

📝 下一步行动

立即开始: 运行第一步的环境配置
获取 API 密钥: 访问 Google AI Studio
阅读 ADK 文档: 官方文档
测试简单智能体: 验证基本功能

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