Cara Membina Sistem Multi-Agent Menggunakan ADK dan MCP
Tekan play pada video. Ia akan terus lompat ke bahagian yang menjawab tajuk di
atas — tak perlu tonton video penuh.
Tingkatkan keupayaan AI agent anda dengan membina sistem multi-agent. Tutorial ini menunjukkan cara mengintegrasikan agent luaran (seperti agent kalendar) sebagai 'tool' menggunakan MCP (Multi-agent Communication Protocol) dan membina 'orchestrator' untuk menguruskan tugasan.
Tip Pro: Guna Semula Agent Sedia Ada
Kelebihan utama ADK ialah keupayaannya untuk berintegrasi dengan mana-mana agent yang menggunakan MCP. Ini membolehkan anda menukar server MCP luaran menjadi 'tool' untuk sistem anda dengan mudah, tanpa perlu membina semula dari awal.
Pentingnya 'Orchestrator'
Dalam sistem multi-agent, 'orchestrator' bertindak sebagai pengurus. Ia menerima permintaan anda dan secara bijak menentukan agent mana ('birthday planner' atau 'calendar') yang paling sesuai untuk melaksanakan setiap bahagian tugasan.
Visualisasi dengan Web UI
Gunakan web UI yang disediakan oleh ADK untuk memantau interaksi antara agent anda. Ia memberi gambaran visual tentang apa yang berlaku 'di belakang tabir', menjadikannya lebih mudah untuk debug dan memahami aliran kerja sistem anda.
More from Bina & Deploy Ejen AI
View All
Bina News Tracker Agent dengan Lindy.ai Prompting
Lindy
Slack
Analisis Context Life Cycle dalam Agent Workflows dengan OpenAI Agents Python SDK
OpenAI Agents Python SDK
ChatGPT
Audit dan kemas kini kandungan lapuk secara 'batch' dengan Notion AI Agent
Notion AI Agent
Simpan History Chat dalam n8n guna Session ID Claude Code
Claude
n8n
Kustomisasi branding ejen dan pilih model AI di Chatbase
Chatbase
ChatGPT
Bina workflow automasi AI dengan Google Opal
Google Opal
Gemini