VividKit Crystal clear AI coding
EN
Chọn Thiết Lập Bắt Đầu với AgentKit Tiếp Tục với ClaudeKit Chuyển từ ClaudeKit sang AgentKit Gỡ hẳn ClaudeKit AgentKit Là Gì? AgentKit Hoạt Động Như Thế Nào? Kit, Skill, Agent & Hook AgentKit Hỗ Trợ Runtime AgentKit Ứng Dụng AgentKit Desktop Cấu Hình AgentKit Tra Cứu CLI ak Cheatsheet skill AgentKit Workflows AgentKit Statusline AgentKit Cập Nhật CLI ak & Kits AgentKit Helper Cài lại clean AgentKit Xử Lý Sự Cố AgentKit Giới Thiệu ClaudeKit Hướng Dẫn ClaudeKit CLI Tìm Lệnh Phù Hợp Bảng Lệnh Nhanh Quy Trình Mẫu Tham Chiếu CLI Claude Mechanics Permission Modes ClaudeKit Hooks Coexistence ClaudeKit x Codex CK → Tool coding khác Cách ClaudeKit Hoạt Động Inside ClaudeKit Tìm Unknowns Của Bạn Khôi Phục Session Sửa Lỗi Từ Log Thiết Kế UI/UX Chuyển Đổi Tài Khoản Cấu Hình IDE Remote Control Codex App Sơ đồ hệ thống UI Review Gate Khuyến Mãi Ủng Hộ VividKit

Tóm tắt nhanh / Lệnh

Bộ Engineer

/ak:google-adk-python

Xây agent bằng Google ADK Python

Hướng dẫn xây Google ADK Python theo code-first: agent, workflow agent, A2A, MCP tools, state, memory, callback, plugin, evaluation và deployment.

01

Chọn mục tiêu

02

Đặt cấu trúc

03

Chọn pattern

04

Nối công cụ

Nguyên tắc 01

Agent ADK là artifact Python code-first, cần được version và test.

Nguyên tắc 02

Tuân thủ quy ước root_agent/app để CLI ADK phát hiện được agent.

Nguyên tắc 03

Dùng workflow agent khi flow dự đoán được; dùng LLM agent cho routing động.

Bản đồ thực thi

Các nhánh chính từ đầu vào đến kết quả, bám theo cách command chạy khi dùng thật.

01

Khởi động

Đầu vào, phạm vi, route

  1. 1 Chọn mục tiêu Xác định user cần agent đơn, hệ nhiều agent, pipeline workflow, remote agent A2A, tích hợp MCP, evaluation hay deploy.
  2. 2 Đặt cấu trúc Tạo đúng cấu trúc package my_agent: __init__.py import agent và agent.py export root_agent hoặc app.
02

Xử lý

Agent / skill thực thi

  1. 3 Chọn pattern Dùng Agent/LlmAgent cho routing động, SequentialAgent cho thứ tự cố định, ParallelAgent cho chạy song song, LoopAgent cho lặp, hoặc RemoteA2aAgent cho A2A.
  2. 4 Nối công cụ Gắn Python tool, MCPToolset, sub_agents, LongRunningFunctionTool, state, artifact, callback hoặc plugin theo đúng feature.
03

Kiểm chứng

Gate, review, xác thực

  1. 5 Dùng App khi cần Chuyển từ chỉ root_agent sang App khi cần plugin, compaction event, artifact file hoặc lifecycle tùy chỉnh.
  2. 6 Chạy thử local Dùng adk web cho UI dev, adk run để test CLI, hoặc adk api_server để chạy FastAPI.
04

Đóng

Báo cáo, bàn giao, artifact

  1. 7 Đánh giá Chạy adk eval với evalset JSON trước khi xem agent là sẵn sàng production.
  2. 8 Deploy có chủ đích Khi production, đi theo hướng dẫn Cloud Run, Vertex AI Agent Engine hoặc GKE và ghi rõ giả định model/provider.

Cú pháp, đối số, subcommand

Cách gọi skill: cú pháp, đối số vị trí, option dùng chung, rồi từng subcommand với cú pháp và kết quả riêng.

Cú pháp

/ak:google-adk-python [agent or feature]

Đối số

[agent or feature] Bắt buộc

Agent hoặc tính năng ADK

Outcome và ranh giới vận hành bằng ngôn ngữ tự nhiên cho agent Google ADK Python: package đích, trách nhiệm agent, quyền truy cập tool hoặc MCP, nhu cầu state hoặc memory, kỳ vọng evaluation, giới hạn provider và deploy có nằm trong phạm vi không. Đây không phải subcommand hay mode flag của ADK CLI.

/ak:google-adk-python "Thêm một agent hỗ trợ Google ADK Python vào package hiện có này. Dùng SDK đã cài, expose các tool tài khoản read-only qua MCPToolset đã lọc, giữ approval cho mọi thao tác ghi, thêm một eval set nhỏ và unit tests, và không gọi model trả phí hay deploy."

Prompt mẫu

Ví dụ gọi command theo từng flag, subcommand, mode hoặc route dùng được trong workflow thực tế.

Agent hỗ trợ dùng tool Khuyến nghị 
/ak:google-adk-python build a support triage agent with MCP tools, session state, and artifact output
Dùng khi:
Khi cần xây agent Google ADK có MCP tool, state hoặc xử lý artifact.
Kết quả:
Định nghĩa cấu trúc package ADK, chọn root_agent hoặc App, nối MCPToolset và ToolContext state, rồi nêu các lệnh adk web/run/eval để chạy thử agent.
Pipeline workflow 
/ak:google-adk-python design a SequentialAgent pipeline with a ParallelAgent research step and LoopAgent refinement
Dùng khi:
Khi cần workflow agent cho xử lý tuần tự, song song hoặc lặp có thể dự đoán.
Kết quả:
Ánh xạ pipeline vào vai trò SequentialAgent, ParallelAgent và LoopAgent, giải thích khi nào không dùng routing LlmAgent động, và giữ export agent.py để ADK phát hiện được.
Coordinator A2A 
/ak:google-adk-python design a RemoteA2aAgent coordinator for two remote domain agents
Dùng khi:
Khi cần nối agent từ xa qua giao thức A2A thay vì sub-agent local.
Kết quả:
Giải thích vai trò coordinator RemoteA2aAgent, điểm khác với cách ghép sub_agents local, và các bước CLI hoặc deploy cần kiểm tra để chứng minh đường kết nối.
Eval và deploy Vertex 
/ak:google-adk-python prepare my ADK agent for adk eval and Vertex AI Agent Engine deployment
Dùng khi:
Khi cần làm chắc agent ADK bằng evaluation và hướng dẫn deploy production.
Kết quả:
Trình bày evalset JSON và đường chạy adk eval, xác nhận có cần App cho plugin hoặc lifecycle không, rồi định tuyến deploy production tới Cloud Run, Vertex AI Agent Engine hoặc GKE.

Phạm vi xử lý

  • Cấu trúc Agent và App
  • Tích hợp MCP tool
  • Hệ multi-agent A2A
  • State, memory, artifact, callback, plugin
  • ADK eval và deploy lên Vertex/Cloud Run

Artifact tạo ra

Hướng dẫn triển khai ADK

Mẫu đường dẫn

Loại agent nên dùng, cấu trúc package, API chính, lệnh CLI kiểm tra và hướng eval/deploy.

Kết quả nên giúp user có agent Python mà ADK phát hiện được hoặc một plan triển khai cụ thể.

Tiếp theo