本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/11/24/google-adk-go-in-action

大家好，我是Tony Bai。

上周，我花了一个下午，仅仅是为了让一个Python写的Agent能稳定地调用我Go服务里的一个简单函数。在那一刻，看着屏幕上纠缠的gRPC、Python虚拟环境和混乱的日志，我脑海里只有一个念头：这不对劲，这绝对不是软件工程该有的样子！

显然，不仅仅是我一个人在为此焦虑。

就在最近，一个名为 google/adk-go 的项目悄然开源，并迅速霸榜 GitHub Go 语言趋势榜长达一周之久！ 全球的 Gopher 似乎都在用脚投票，表达着同一个渴望：我们受够了“炼丹”，我们要回归工程！

过去的一年，AI 的浪潮席卷了整个技术圈。我们 Gopher，作为构建云原生世界的中坚力量，看着 Python 社区在 AI 领域“杀”得热火朝天，心中或许都有一个共同的疑问：

“这场 AI 的盛宴，我们 Gopher 的主菜在哪儿？”

我们习惯了用 goroutine 优雅地处理并发，用 channel 安全地传递消息，用静态编译的单个二进制文件征服任何服务器。我们是天生的“工程师”，我们信奉的是可测试、可维护、可部署的软件工程哲学。

然而，当我们尝试踏入 AI Agent 的世界时，却常常感觉自己像一个闯入了“炼丹房”的“机械师”。面对那些需要反复“吟唱咒语”（调 Prompt）、结果飘忽不定的“丹炉”（模型），我们不禁会问：

• 我的 Agent 行为不稳定，怎么写单元测试？
• Prompt 稍微一改，整个“丹方”都可能失效，版本管理怎么做？
• 我如何将这个“充满魔法”的 Python 脚本，与我现有的 Go 微服务体系优雅地集成，而不是变成一坨无法维护的“耦合怪”？

这些问题，不是因为我们不懂 AI，而是因为我们太懂工程。我们厌倦了“炼丹”式的不确定性，我们渴望一种能将 AI 的强大能力，用严谨的工程纪律约束起来的解决方案。

现在，Google 亲自下场，为我们递来了“工程图纸”。

Google ADK for Go：写给工程师的 AI Agent 开发框架

这个霸榜的项目，全称是 Agent Development Kit (ADK) for Go。

这不是又一个“玩具”或“研究性”框架。从它的设计理念中，我看到了一个清晰而坚定的信号——AI Agent 开发，正在从“炼丹”式的“艺术创作”，全面进入“工程化”的“工业生产”时代。

而 ADK for Go 的核心哲学，与我们 Gopher 的信仰不谋而合，那就是——代码优先 (Code-First)。

• 你的 Agent，就是你的 Go 代码： 不再有晦涩的 YAML，不再有天书般的“链”，Agent 的所有逻辑、决策、工作流，都由你亲手编写的、地地道道的 Go 代码来定义。
• 天生的可测试性： 你的 Agent 就是一个实现了 agent.Agent 接口的 struct。这意味着什么？你可以像测试任何 Go 代码一样，go test 走起！Mock 依赖、断言行为，所有你熟悉的工程实践，全部回归。
• Git 即版本管理： Agent 的每一次进化，都是一次清晰的 git commit。Code Review、版本回滚，一切都尽在掌握。
• 云原生无缝集成： 它就是一个标准的 Go 模块，可以被无缝地集成到你的 Gin/gRPC 服务中，打包成一个极小的 Docker 镜像，部署到任何 K8s 集群。

这就是为什么它能霸榜 GitHub 的原因——它不是在教你如何更好地“调优 Prompt”，而是在教你如何用坚实的工程代码，去彻底终结那个不可控的“炼丹”时代。

Google的adk-go，就是那座连接 Gopher 工程世界与 AI Agent 智能世界的桥梁。

和我一起，从零开始“造”一个真正的 AI Agent

坦白说，ADK for Go 刚刚推出，市面上的教程几乎一片空白。文档虽有，但如何将其与真实的工程场景结合，如何理解其设计背后的权衡，如何避开那些必将遇到的“坑”——这些都需要有人去探索，去趟路。

所以，我决定做这件事。

我将以一个“学伴”和“探索者”的身份，推出我的全新付费微专栏：

《Google ADK 实战：用 Go 构建可靠的AI Agent》

在这个专栏里，我不会扮演一个无所不知的专家。相反，我会将我从零开始学习、实践、踩坑、顿悟的全过程，毫无保留地分享给你。

我们将一起，手把手地、从一个空 main.go 文件开始，完成一次令人兴奋的创造之旅：

• 第 1-2 讲：思维转变与灵魂注入
  我们将彻底理解“代码优先”的哲学，拆解adk-go，了解其中的概念、架构和核心组件，并亲手定义出第一个实现了 agent.Agent 核心接口的智能体。

• 第 3 讲：为 Agent 插上“手臂”： 让你的Agent能调用任何Go函数，像操作自己的手脚一样自如
  我们将学会 ADK 的“魔法”函数 functiontool.New，将一个普通的 Go 函数，零成本地转化为 Agent 可用的工具。

• 第 4 讲：赋予 Agent “双核记忆”
  我们将深入 session（短期记忆）和 memory（长期记忆），让我们的 Agent 能够理解上下文，并记起与你的历史交互。

• 第 5 讲：从“单兵”到“军团”： 构建一个懂分工、会协作的Agent团队，自动化完成复杂任务
  我们将学习 workflowagents，通过编排多个专家 Agent，构建一个强大的“代码生成-审查-重构”自动化流水线。

• 第 6 讲：从“原型”到“产品”
  我们将为 Agent 建立科学的评估体系，并最终将其打包成 Docker 镜像，部署到通用的 Kubernetes 环境中。

学完这个专栏，你将收获的，不仅是一个能跑起来的酷炫 AI 项目，更是一套可复用的、工程化的 AI Agent 构建方法论，以及在 AI 新浪潮中，属于我们 Gopher 的那份自信和底气。

加入这场 Gopher 的 AI 工程化之旅

这个微专栏，是我为你，也为我自己准备的一份“AI 时代 Gopher 生存指南”。它凝聚了我对 Go 工程哲学的理解，和我对 AI Agent 未来的全部热情。

微专栏共 6 篇深度长文，每一篇都是我亲手实践、细节满满的 step-by-step “航海日志”。

我没有设定一个高昂的价格，而是希望与更多志同道合的 Gopher 一起探索。所以，订阅这份专栏，仅需你一杯咖啡的诚意。

花一杯咖啡的时间，你或许能得到片刻的清醒；而用同样的价格投入到这里，我希望能为你带来一次思维的升级和技能的跃迁。

点击这里，或扫描二维码，立即加入。

让我们一起，用代码，构建智能。

P.S. 如果你对 AI Agent、Go 语言或者这个微专栏有任何问题，欢迎在评论区留言，我们一起交流探讨！

还在为“复制粘贴喂AI”而烦恼？我的新专栏 《AI原生开发工作流实战》 将带你：

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/11/15/go-turns-16

大家好，我是Tony Bai。

今年的 Go 官方16岁“庆生”文章，来得比以往时候都要晚一些。

往年，我们总能在 11 月 10 日或 11 日，准时收到这份来自 Go 团队的年度“家庭来信”。但今年，日历翻过了好几天，官方博客却依旧静悄悄。前几天，我还在知识星球上和星友们“抱怨”：“今年 Go 官方居然没有发 16 周年庆生纪念文章，比较反常啊！是忙忘了？还是没人有空写？”

现在回头看，这份“迟到”的生日礼物，或许恰恰反映了 Go 团队当前的状态。与其说是“忙忘了”，我更倾向于相信，这是新任技术负责人 Austin Clements 那种众所周知的严谨风格的体现——在没有将过去一年的所有重要进展都梳理清晰、打磨完美之前，宁愿延迟，也绝不仓促发文。抑或是，随着 Go 在 AI 时代的责任日益重大，团队的每一个字，都变得更加审慎和深思熟虑。

那么，这份姗姗来迟的“年度报告”，又为何值得我们全文翻译，并分享给大家呢？

因为这不仅仅是一篇生日贺文，它更是一份极其珍贵的、信息密度极高的官方“战略简报”。

在这篇文章里，Go 团队不仅系统性地盘点了过去一年中，从核心语言、安全体系到工具链的所有重大成果（synctest, Green Tea GC, FIPS 认证, go fix…），更重要的是，它首次清晰地、成体系地阐述了 Go 在 AI 时代的定位与雄心。它告诉我们，Go 团队正在如何将 Go 语言独特的并发、性能和可靠性优势，注入到 AI 集成、Agent 和基础设施的构建中。

对于我们每一位 Gopher 而言，这篇文章就是一张官方的“藏宝图”。它不仅能帮助我们快速跟上 Go 的最新动态，更能让我们洞察这门语言未来的发展方向，从而在技术浪潮中，做出更明智的学习和职业决策。

下面，就让我们一同深入这份迟到但分量十足的“生日礼物”。以下是文章全文。

刚刚过去的周一，11 月 10 日，我们庆祝了 Go 开源发布 16 周年！

我们遵循了现在已经非常成熟和可靠的发布节奏，在二月份发布了 Go 1.24，并在八月份发布了 Go 1.25。为了继续我们构建最高效的生产系统语言平台的使命，这些版本包含了用于构建健壮可靠软件的新 API，在 Go 构建安全软件的记录上取得了显著进展，以及一些重要的底层改进。与此同时，没有人能忽视生成式 AI 给我们行业带来的巨大变革。Go 团队正以深思熟虑且毫不妥协的思维方式应对这一充满活力的领域中的挑战和机遇，致力于将 Go 的生产就绪方法应用于构建健壮的 AI 集成、产品、智能体和基础设施。

核心语言和库的改进

新的 testing/synctest 包在 Go 1.24 中作为实验性功能首次发布，然后在 Go 1.25 中正式毕业，它极大地简化了为并发、异步代码编写测试的过程。这类代码在网络服务中尤为常见，并且传统上很难进行良好的测试。synctest 包通过虚拟化时间本身来工作。它将过去缓慢、不稳定或两者兼有的测试，转变为易于重写成可靠且几乎瞬时完成的测试，通常只需增加几行代码。这也是 Go 软件开发集成方法的一个绝佳例子：在一个几乎微不足道的 API 背后，synctest 包隐藏了与 Go 运行时和标准库其他部分的深度集成。

这并非过去一年中 testing 包得到的唯一增强。新的 testing.B.Loop API 不仅比原来的 testing.B.N API 更易于使用，还解决了编写 Go 基准测试时许多传统的——且常常是不可见的！——陷阱。testing 包还新增了 API，可以轻松地在使用 Context 的测试中进行清理，以及轻松地向测试日志写入内容。

Go 和容器化技术一同成长，并彼此配合得很好。Go 1.25 推出了容器感知调度，使这对组合更加强大。开发者无需任何操作，它就能透明地调整在容器中运行的 Go 工作负载的并行度，防止可能影响尾部延迟的 CPU 节流，并提升了 Go 开箱即用的生产就绪性。

Go 1.25 的新飞行记录器(flight recorder)建立在我们本已强大的执行追踪器之上，能够深入洞察生产系统的动态行为。执行追踪器通常会收集过多的信息，在长期运行的生产服务中不太实用，而飞行记录器则像一个小小的时光机，允许服务在出现问题之后，以极高的细节快照最近发生的事件。

安全软件开发

Go 继续加强其对安全软件开发的承诺，在其原生加密包方面取得了重大进展，并演进其标准库以增强安全性。

Go 在标准库中附带了一整套原生加密包，这些包在过去一年中达到了两个重要的里程碑。由独立安全公司 Trail of Bits 进行的安全审计取得了优异的结果，仅有一个低严重性的发现。此外，通过 Go 安全团队与 Geomys 的合作，这些包获得了 CAVP 认证，为完整的 FIPS 140-3 认证铺平了道路。这对于在某些受监管环境中的 Go 用户来说是一项至关重要的进展。FIPS 140 合规性，以往由于需要使用不受支持的解决方案而成为一个摩擦点，现在将被无缝集成，解决了与安全性、开发者体验、功能性、发布速度和合规性相关的问题。

Go 标准库持续演进，以实现默认安全和设计安全。例如，Go 1.24 中添加的 os.Root API 实现了抗遍历的文件系统访问，有效地对抗了一类漏洞，即攻击者可能操纵程序访问本应不可访问的文件。这类漏洞在没有底层平台和操作系统支持的情况下极具挑战性，而新的 os.Root API 提供了一个直接、一致且可移植的解决方案。

底层改进

除了用户可见的更改，Go 在过去一年中还在底层做了重大改进。

在 Go 1.24 中，我们完全重新设计了 map 的实现，借鉴了哈希表设计中最新、最伟大的思想。这一更改是完全透明的，并为 map 的性能带来了显著提升，降低了 map 操作的尾部延迟，在某些情况下甚至带来了显著的内存节省。

Go 1.25 包含了一个实验性的、在 Go 垃圾回收器方面的重大进步，名为 Green Tea。Green Tea 在许多应用程序中将垃圾回收开销减少了至少 10%，有时甚至高达 40%。它使用了一种专为当今硬件的能力和限制而设计的新颖算法，并开辟了一个我们正热切探索的新设计空间。例如，在即将发布的 Go 1.26 版本中，Green Tea 将在支持 AVX-512 向量指令的硬件上额外实现 10% 的垃圾回收器开销降低——这在旧算法中几乎是不可能的。Green Tea 将在 Go 1.26 中默认启用；用户只需升级他们的 Go 版本即可受益。

进一步发展软件开发栈

Go 远不止于语言和标准库。它是一个软件开发平台，在过去一年里，我们还对 gopls 语言服务器进行了四次常规发布，并建立了合作伙伴关系以支持新兴的智能体应用程序新框架。

Gopls 为 VS Code 和其他基于 LSP 的编辑器和 IDE 提供 Go 支持。每个版本都有一系列的功能和改进，提升了阅读和编写 Go 代码的体验（详情请见 v0.17.0、v0.18.0、v0.19.0 和 v0.20.0 的发布说明，或我们新的 gopls 功能文档！）。一些亮点包括：许多新增和增强的分析器，帮助开发者编写更地道和健壮的 Go 代码；对变量提取、变量内联和 JSON 结构体标签的重构支持；以及一个实验性的内置MCP服务器，用于模型上下文协议（MCP），它以 MCP 工具的形式向 AI 助手暴露了 gopls 的一部分功能。

从 gopls v0.18.0 开始，我们开始探索自动代码现代化工具。随着 Go 的演进，每个版本都带来了新的能力和新的惯用法；Go 程序员一直在寻找其他方法来做的事情，现在有了新的、更好的方法。Go 坚守其兼容性承诺——旧的方式将永远有效——但尽管如此，这在旧惯用法和新惯用法之间造成了分歧。现代化工具是静态分析工具，它们能识别旧的惯用法，并建议更快、更可读、更安全、更现代的替代方案，并且能一键可靠地完成。我们希望现代化工具能像 gofmt 为风格一致性所做的那样，为惯用法一致性做出贡献。我们将现代化工具集成为 IDE 的建议，在那里它们不仅能帮助开发者维护更一致的编码标准，我们相信它们还能帮助开发者发现新功能并跟上最新技术。我们相信现代化工具还能帮助 AI 编码助手跟上最新技术，并对抗它们倾向于强化关于 Go 语言、API 和惯用法的过时知识。即将到来的 Go 1.26 版本将包括对长期休眠的 go fix 命令的全面改造，使其能够批量应用全套的现代化工具，回归其Go 1.0 之前的根源。

九月底，我们与 Anthropic 和 Go 社区合作，发布了模型上下文协议（MCP）的官方 Go SDK 的 v1.0.0。这个 SDK 支持 MCP 客户端和 MCP 服务器，并支撑着 gopls 中新的 MCP 功能。将这项工作开源，有助于赋能围绕 Go 构建的日益增长的开源智能体生态系统的其他领域，例如最近由 Google 发布的Agent Development Kit (ADK) for Go。ADK Go 建立在 Go MCP SDK 之上，为构建模块化的多智能体应用程序和系统提供了一个地道的框架。Go MCP SDK 和 ADK Go 展示了 Go 在并发、性能和可靠性方面的独特优势如何使 Go 在生产级 AI 开发中脱颖而出，我们预计未来几年会有更多的 AI 工作负载用 Go 编写。

展望未来

Go 前方是激动人心的一年。

我们正在通过全新的 go fix 命令、对 AI 编码助手的更深层次支持，以及对 gopls 和 VS Code Go 的持续改进，来提升开发者的生产力。Green Tea 垃圾回收器的正式可用、对单指令多数据（SIMD）硬件功能的原生支持，以及运行时和标准库对编写能更好地扩展到大规模多核硬件代码的支持，将继续使 Go 与现代硬件保持一致，并提高生产效率。我们正专注于 Go 的“生产栈”库和诊断工具，包括由 Joe Tsai 和 Go 社区成员共同推动的、对 encoding/json 的一次大规模（且酝酿已久）的升级；由 Uber 的编程系统团队贡献的泄露 goroutine 分析；以及对 net/http、unicode 和其他基础包的许多其他改进。我们正致力于为使用 Go 和 AI 构建提供清晰的路径，谨慎地演进语言平台以适应当今开发者不断变化的需求，并构建能够同时帮助人类开发者和 AI 助手及系统的工具和能力。

在 Go 开源发布 16 周年之际，我们也在展望 Go 开源项目本身的未来。从其卑微的开端开始，Go 已经形成了一个蓬勃发展的贡献者社区。为了继续最好地满足我们不断扩大的用户群的需求，尤其是在软件行业动荡的时期，我们正在研究如何更好地扩展 Go 的开发流程——同时不失 Go 的基本原则——并更深入地让我们的优秀贡献者社区参与进来。

没有我们卓越的用户和贡献者社区，Go 就不可能有今天的成就。我们祝愿大家在新的一年里一切顺利！

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