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# 🔄 Google ADK 迁移指南
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## 📋 迁移概述
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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)。
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## 🎯 迁移目标
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- **从**: OpenRouter + OpenAI Swarm + 多厂商AI模型
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- **到**: Google ADK + Gemini 模型 + Express Mode API
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- **保持**: 稷下学宫八仙论道系统的核心逻辑和哲学框架
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## 📦 第一步：安装 Google ADK
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### 1.1 更新 Python 环境要求
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<mcreference link="https://google.github.io/adk-docs/get-started/quickstart/" index="1">1</mcreference>
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```bash
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# 确保 Python 3.9+ 版本
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python --version
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# 创建新的虚拟环境（推荐）
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python -m venv .venv
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# 激活虚拟环境
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# macOS/Linux:
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source .venv/bin/activate
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# Windows CMD:
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# .venv\Scripts\activate.bat
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# Windows PowerShell:
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# .venv\Scripts\Activate.ps1
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```
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### 1.2 安装 Google ADK
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<mcreference link="https://pypi.org/project/google-adk/" index="2">2</mcreference>
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```bash
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# 安装稳定版本
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pip install google-adk
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# 或安装最新开发版本
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pip install git+https://github.com/google/adk-python.git@main
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```
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## 🔑 第二步：配置 API 密钥
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### 2.1 获取 Gemini API 密钥
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<mcreference link="https://google.github.io/adk-docs/get-started/quickstart/" index="1">1</mcreference>
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您有三种选择：
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**选项A: Google AI Studio (推荐开发环境)**
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- 前往 [Google AI Studio](https://aistudio.google.com/) 获取免费 API 密钥
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- 环境变量：`GOOGLE_API_KEY`
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**选项B: Google Cloud Vertex AI Express Mode**
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- 在 Google Cloud 项目中启用 Express Mode
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- 环境变量：`GOOGLE_API_KEY` + `GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=TRUE`
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**选项C: Google Cloud Vertex AI (完整版)**
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- 需要 Google Cloud 认证，使用 IAM 而非 API 密钥
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### 2.2 更新 Doppler 配置
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在您的 Doppler 项目中添加新的环境变量：
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```bash
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# 添加 Gemini API 密钥
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doppler secrets set GOOGLE_API_KEY=YOUR_GEMINI_API_KEY
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# 如果使用 Express Mode
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doppler secrets set GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=TRUE
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# 保留现有的 RapidAPI 配置（数据源仍然需要）
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# RAPIDAPI_KEY=your_rapidapi_key
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```
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## 🏗️ 第三步：重构核心组件
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### 3.1 更新配置管理
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需要更新 `config/doppler_config.py`：
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```python
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def get_google_api_key() -> str:
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"""获取 Google API 密钥"""
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return get_secret('GOOGLE_API_KEY')
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def get_google_genai_config() -> Dict[str, str]:
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"""获取 Google GenAI 配置"""
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return {
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'api_key': get_google_api_key(),
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'use_vertex_ai': get_secret('GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI', 'FALSE'),
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'project_id': get_secret('GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID', '')
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}
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```
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### 3.2 重构稷下学宫智能体系统
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将基于 OpenAI Swarm 的八仙论道系统迁移到 ADK：
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**原架构**: `src/jixia/debates/swarm_debate.py` (OpenAI Swarm)
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**新架构**: `src/jixia/debates/adk_debate.py` (Google ADK)
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### 3.3 ADK 智能体定义
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每个"仙"将成为独立的 ADK Agent：
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```python
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# 示例：铁拐李智能体
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from google_adk import Agent, FunctionTool
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tie_guai_li_agent = Agent(
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name="铁拐李",
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model="gemini-2.0-flash-exp",
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description="逆向思维专家，善于从困境中寻找突破",
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system_message="你是铁拐李，八仙中的逆向思维专家...",
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tools=[
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FunctionTool(name="逆向分析", function=reverse_analysis),
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FunctionTool(name="困境突破", function=breakthrough_analysis)
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]
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)
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```
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## 🔄 第四步：分阶段迁移策略
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### 阶段1：基础设施迁移 (第1-2天)
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- [ ] 安装 Google ADK
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- [ ] 配置 API 密钥
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- [ ] 创建简单的测试智能体
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- [ ] 验证基本功能
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### 阶段2：核心逻辑迁移 (第3-5天)
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- [ ] 重构八仙智能体定义
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- [ ] 迁移论道逻辑
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- [ ] 保持数据源 (RapidAPI) 集成
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- [ ] 测试单个智能体功能
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### 阶段3：系统集成 (第6-7天)
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- [ ] 多智能体协作
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- [ ] Streamlit 界面适配
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- [ ] 完整功能测试
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- [ ] 性能优化
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### 阶段4：部署和监控 (第8天)
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- [ ] 部署配置
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- [ ] 监控设置
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- [ ] 文档更新
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## 📊 功能对照表
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| 当前 (OpenRouter/Swarm) | 迁移后 (Google ADK) | 状态 |
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| OpenAI Swarm 多智能体 | ADK Multi-Agent | ✅ 等价替换 |
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| OpenRouter 模型池 | Gemini 模型系列 | ✅ 统一模型 |
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| 自定义 Tool 系统 | ADK FunctionTool | ✅ 等价替换 |
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| 论道逻辑 | ADK Agent协作 | ✅ 保持逻辑 |
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| RapidAPI 数据源 | 保持不变 | ✅ 无需改动 |
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| Streamlit 界面 | ADK Dev UI + Streamlit | ✅ 双界面 |
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## 🎛️ 开发工具对比
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### 当前工具
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- OpenRouter API 测试
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- 自定义调试脚本
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- Streamlit 界面
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### ADK 工具
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<mcreference link="https://google.github.io/adk-docs/get-started/quickstart/" index="1">1</mcreference>
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```bash
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# ADK 开发界面 (推荐)
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adk web
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# 命令行运行
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adk run multi_tool_agent
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# API 服务器模式
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adk api_server
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```
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## 🚨 注意事项
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### 保留的组件
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- **RapidAPI 数据源**: 继续使用，无需更改
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- **MongoDB 数据库**: 继续使用
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- **Doppler 配置管理**: 继续使用，仅添加新密钥
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- **稷下学宫哲学框架**: 完全保持
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### 移除的组件
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- OpenAI Swarm 依赖
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- OpenRouter API 调用
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- 多厂商 API 密钥管理
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### 新增优势
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- **统一的模型生态**: 专注 Gemini 系列
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- **更强的 Google 服务集成**: Search、Cloud 等
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- **官方支持的框架**: 长期维护保证
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- **更好的开发工具**: ADK Dev UI
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## 📝 下一步行动
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1. **立即开始**: 运行第一步的环境配置
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2. **获取 API 密钥**: 访问 Google AI Studio
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3. **阅读 ADK 文档**: [官方文档](https://google.github.io/adk-docs/)
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4. **测试简单智能体**: 验证基本功能
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准备好开始迁移了吗？我可以帮您逐步执行每个阶段！ |