Agent-101(3): 谈谈Google ADK-Part.2 构建一个股票量化Multi-Ag...

主要观点总结

本文介绍了Google ADK中Multi-Agent系统的构建与应用，通过构建量化股票分析的Multi-Agent系统，将投资组合管理、行情获取、新闻及股票评论情感分析等功能结合，构建了一套对投资组合深度研究的框架。同时，文章展示了Kimi K2的Agent能力和分析能力，并计划将相关代码独立出来构建成单独的Github仓库。此外，文章还探讨了Callback机制在Multi-Agent系统中的应用，包括设计模式和最佳实践。

关键观点总结

关键观点1: Multi-Agent系统构建与应用

通过构建量化股票分析的Multi-Agent系统，将投资组合管理、行情获取、新闻及股票评论情感分析等功能结合，构建了一套对投资组合深度研究的框架。

关键观点2: Kimi K2的Agent能力和分析能力

K2是一个非常不错的模型，其Agent能力和分析能力在复杂的任务上得到了充分展示。

关键观点3: Callback机制的应用

Google ADK在模型执行的各个阶段都提供了Callback能力，用于观测、调试、自定义与控制Agent行为，实现防护机制、管理状态、集成与增强等功能。

关键观点4: Callback的设计模式和最佳实践

包括防护机制与策略执行、动态状态管理、日志记录和监控、缓存、请求/响应修改、条件分支跳转、工具特定操作（认证与摘要控制）、制品（Artifacts）处理、Agent控制逻辑等模式，以及保持专注、注意性能、优雅处理错误、谨慎管理状态、考虑幂等性、充分测试、确保清晰、用对上下文类型等最佳实践。

关键观点5: 代码独立与Github仓库构建

计划将相关代码独立出来构建成单独的Github仓库，以进一步推动Multi-Agent系统的应用和发展。

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