Python - Tony Bai

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：

告别低效，重塑开发范式
驾驭AI Agent(Claude Code)，实现工作流自动化
从“AI使用者”进化为规范驱动开发的“工作流指挥家”

扫描下方二维码，开启你的AI原生开发之旅。

商务合作方式：撰稿、出书、培训、在线课程、合伙创业、咨询、广告合作。如有需求，请扫描下方公众号二维码，与我私信联系。

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/11/11/go-developers-love-pain-online-debate

大家好，我是Tony Bai。

近日，一条开发者 Mario Verbelen 发布的推文——“学习 Go 毁掉了我钟爱的其他语言，但我不在乎。因为它真的太棒了。”——意外地在技术圈引起了一场关于 Go 语言的集中讨论。上百的开发者涌入评论区，分享着他们与 Go 的“爱恨情仇”。这场热议如同一面镜子，清晰地映照出 Go 在 2025 年的开发者心中究竟占据着怎样的位置。

它不仅仅是一句玩笑或一句赞美，更像是一个“投名状”，代表着一种特定的开发哲学。

在本文中，我们将深入这场热议的中心，剖析开发者们口中 Go “毁灭性”吸引力的来源，探讨其在与其他主流语言的比较中展现出的独特价值，并审视那些至今仍在社区中引发激烈辩论的核心议题。

Go 的“甜蜜点”：Python 的生产力与 C 的性能

在这场讨论中，一个反复出现的核心观点是：Go 完美地击中了一个业界长期寻求的“甜蜜点”。正如一位开发者所言：“我真的很喜欢 Python，但当你遇到性能瓶颈不得不切换到 C 时，这很烦人。Go 几乎和 Python 一样高效，同时又和 C 一样快，这正是我想要的。”

这句评论精准地概括了 Go 的核心价值主张（即“爱”之所在）：

简洁的语法与强大的工具链： 许多开发者认为，Go 之所以能媲美 Python 的生产力，得益于其极简的语言设计、快速的编译/调试循环以及“开箱即用”的强大标准库和工具集。一位开发者甚至感叹：“Go 是第一门感觉像一个完整操作系统的语言——线程、异步、发布/订阅、服务、管道、定时任务，所有这些都在一个进程内。”
毫不妥协的性能： 与此同时，Go 能够编译成无依赖的单一二进制文件，其性能表现足以比肩 C/C++。这使得开发者无需在开发速度和运行速度之间做出痛苦的抉择。
“无聊”即是美德： 相较于其他语言生态中层出不穷、令人眼花缭乱的“时髦框架”，Go 推崇的是清晰、直接、甚至略显“无聊”的代码。正如评论所说，“笨拙/无聊的代码就是最好的代码”。这种对朴素和可读性的追求，使得大型项目和团队协作变得异常轻松。

激烈的哲学辩论：GC、if err != nil 与泛型

当然，没有任何一门语言是完美的。这场讨论也成为了 Go 核心设计哲学争议（即“痛”之所在）的缩影。

垃圾回收 (GC)：是福是祸？

一位用户指出：“与 Rust/Zig/C 等语言相比，Go 唯一的大缺点就是 GC”。这代表了一部分追求极致性能和内存控制的开发者的心声。然而，立刻有开发者反驳：“GC 并没有妨碍我，那只是 Go 早期的事，现在的实现已经非常好了。” 这场辩论揭示了 Go 的一个关键取舍：用一个高度优化的现代 GC 来换取巨大的开发便利性，放弃手动内存管理的复杂性和风险。 对于绝大多数后端应用而言，这笔交易显然是划算的。

if err != nil：是“圣杯”还是“紧箍咒”？

Go 标志性的错误处理模式 if err != nil 再次成为焦点。有新用户开玩笑说：“看来你还没熟悉 if err != nil，祝你好运。” 而资深 Go 开发者则回应：“你需要拥抱它，这是一个强大的思想。”

这场看似调侃的互动背后，是 Go 对待错误的严肃态度。Go 强制开发者显式地处理每一个可能的错误，拒绝了 try-catch 带来的隐式控制流。虽然这有时会显得冗长，但它换来的是代码的健壮性和确定性，这对于构建可靠的系统至关重要。

泛型：爱它还是恨它？

自 Go 1.18 引入泛型以来，社区对此的看法仍存在分歧。一位开发者怀旧地表示：“我想回到 Go 还没有泛型的那个时代。” 这代表了一种对 Go 极致简单的怀念。而另一方则认为：“我发现（泛型）的实现很好”。这反映了 Go 在演进过程中的平衡艺术：在不破坏语言核心简单性的前提下，谨慎地引入新特性以解决实际问题。

生态位：在 Rust、Python 和 C 的世界里，Go 的位置在哪？

这场讨论最精彩的部分，莫过于 Go 在与其他主流语言的横向对比中展现出的清晰定位。

Go vs. Rust: 该帖子本身就引用了一位Rust开发者的观点：“不幸的是，学习 Rust 毁掉了几乎所有其他语言。” 这句话开启了 Go 和 Rust 的经典对比。社区的共识是，Rust 提供了无与伦比的内存安全和零成本抽象，但在学习曲线（尤其是所有权和借用检查器）和开发心智负担上远超 Go。Go 则凭借其简单性和 Goroutine 并发模型，在网络服务和分布式系统领域提供了“足够好”的性能和更高的开发效率。
Go vs. Python: 如前所述，Go 已成为许多 Python 开发者在遇到性能瓶颈时的首选“升级”路径。它保留了 Python 的部分开发乐趣，同时提供了系统级语言的性能。
Go vs. C: 本帖作者 Mario Verbelen 精辟地总结道：“写脚本语言感觉像戴着手铐，而写 C 感觉像是在没有保护的情况下用胶带粘合各种库。” Go 则提供了 C 的性能，却拥有一个安全的、现代化的标准库和工具生态。