苹果公司曾经发布一则广告，展示了 Siri 能够根据模糊的记忆线索，例如“几个月前在咖啡馆见过的那个人是谁？”，快速找到相关联系人的强大功能。然而，这个功能实际上并不存在，广告随后被撤下。这引发了人们对于人工智能助手是否真正能够理解并利用上下文信息的质疑。本文将深入探讨如何利用 Google ADK (Agent Development Kit) 和 Gemini 模型，构建一个记忆驱动的 AI 助手，弥补苹果公司未能实现的功能，并证明即使没有巨额的研发预算，也能创造出具有高度实用价值的 智能 应用。
Google ADK：搭建智能代理的基础
Google ADK 是一个强大的工具包，允许开发者快速构建和部署智能代理。它提供了一系列 API 和工具，简化了创建能够理解自然语言、执行任务并与外部服务集成的智能系统的过程。使用 Google ADK 的关键在于理解其核心概念，例如代理、工具和模型。代理是智能系统的核心，负责接收用户输入、调用适当的工具并生成响应。工具是代理可以使用的特定功能，例如访问数据库、发送电子邮件或调用外部 API。模型则为代理提供理解自然语言和生成文本的能力。
设置 Google ADK 环境相对简单，文章中提供了详细的步骤，包括创建虚拟环境、安装 Google ADK 包、设置项目结构以及添加 Gemini API 密钥。通过这些步骤，开发者可以快速搭建一个可以运行 AI 助手 的基础环境。
记忆驱动：构建 AI 助手的核心能力
要实现苹果广告中展示的记忆功能，AI 助手 需要具备记忆上下文信息的能力。这意味着助手需要能够记住用户过去交互的信息，例如联系人、会议和邮件。文章中通过构建三个简单的内存数据集来模拟这些信息：
- contacts: 存储联系人信息。
- calendar_events: 存储会议信息，包括地点和时间。
- emails_list: 存储邮件内容，用于消除歧义。
每个数据集都通过工具函数暴露给代理，这些工具函数充当代理的“技能”，使其能够访问和操作数据。例如，list_calendar_events() 函数返回所有会议的列表，而 list_events_by_location(location: str) 函数则返回特定地点的会议列表。这些工具函数的文档字符串至关重要，因为 Google ADK 使用这些描述来帮助代理理解每个工具的功能。清晰明确的描述能够提高代理选择正确工具的概率。
在实际应用中，这些内存数据集可以替换为对 Google Calendar、Gmail 或联系人应用等服务的 API 调用，从而实现更真实的 智能 助手。
Gemini：赋予 AI 助手自然语言处理能力
为了使 AI 助手 能够理解自然语言并生成自然流畅的响应，需要集成 Gemini 模型。文章中使用了 Gemini Flash 模型，它是一种轻量级的语言模型，能够在速度和准确性之间取得良好的平衡。通过 writer_assistant(prompt: str) 函数，代理可以将提示传递给 Gemini 模型，并获得生成的文本响应。这对于代理需要清晰地表达某些内容或综合从多个工具检索的信息时非常有用。
Gemini 模型在 AI 助手 的 智能 中扮演着至关重要的角色，它负责解释用户输入、理解上下文信息并生成有意义的响应。通过集成 Gemini，AI 助手 可以更自然地与用户交互，并提供更个性化的服务。
构建根代理：将所有组件整合在一起
根代理是将所有组件整合在一起的核心部分。它定义了代理的名称、目的、行为指令以及可以访问的工具。文章中定义的 root_agent 包含了：
name: 代理的名称，例如 “apple_intelligence_agent”。model: 使用的 Gemini 模型，例如 “gemini-2.0-flash”。description: 代理的描述，例如 “Agent to answer general questions about Apple’s ecosystem.”。instruction: 指示代理如何行为的指令，例如 “You are a helpful agent called Siri who can answer user questions about their contacts and events…”。tools: 代理可以访问的工具列表，例如list_all_users,get_user_information,list_calendar_events,list_events_by_location,list_emails,writer_assistant。
通过清晰地定义代理的指令和工具，开发者可以控制代理的行为，并确保它能够有效地完成任务。工具描述的质量直接影响代理选择工具的 智能 程度。如果工具描述不清晰，代理可能会忽略有用的工具或调用错误的工具。
实际对话：验证 AI 助手的智能
文章中展示了一个模拟的对话，验证了 AI 助手 的 智能。用户提问：“几个月前在咖啡馆见过的那个人是谁？”，AI 助手 能够正确地识别出 Zac Wingate。这个例子证明了，即使没有复杂的神经网络或庞大的数据集，也能够构建出具有基本记忆功能的 AI 助手。
然而，示例中也暴露出一些问题，例如代理错误地引用了之前的邮件。这说明，即使是简单的 AI 助手，也需要不断地调整和优化，才能提高其准确性和可靠性。
进一步扩展 AI 助手的智能
本文所构建的 AI 助手 只是一个简单的原型，它展示了利用 Google ADK 和 Gemini 构建记忆驱动的 智能 应用的可能性。为了进一步扩展 AI 助手 的 智能，可以考虑以下几个方面：
- 集成更复杂的知识库: 将 AI 助手 连接到更全面的知识库，例如维基百科或 Freebase，可以使其能够回答更广泛的问题。
- 利用机器学习进行上下文理解: 使用机器学习算法来分析用户输入和历史对话，可以提高 AI 助手 理解上下文信息的能力。
- 实现更自然的对话管理: 使用对话管理技术来控制对话的流程，并确保 AI 助手 能够有效地引导用户完成任务。
- 个性化用户体验: 根据用户的偏好和历史行为，定制 AI 助手 的响应和行为。
通过这些改进，可以构建出更强大、更智能的 AI 助手，真正实现苹果广告中展示的未来愿景。
结论：智能并非遥不可及，关键在于上下文
苹果公司的广告试图向我们展示一个未来：一个像朋友一样了解我们的助手。但是，苹果没有兑现这一承诺，而是悄悄地撤下了广告，留给我们一个提醒：模糊的问题需要清晰的上下文。
这个小实验证明了一些简单而强大的东西：你不需要神经接口或数万亿美元的研发预算来构建有用的助手。你只需要记忆、结构和正确的工具，例如 Google ADK。
文章中展示的所有内容都是模拟的，但它准确地反映了一个真正的助手可以通过访问日历、联系人和电子邮件来做些什么。如果像这样的简单代理可以完成“咖啡馆的那个人”的任务，那么想象一下，如果拥有生产数据和更深入的集成，会发生什么。
因此，下次当 AI 演示感觉好得难以置信时……自己构建它。你可能会惊讶于你离目标有多近。 利用 Google ADK 和 Gemini 等工具，我们可以突破技术的限制，创造出真正 智能、有用的 AI 助手。 关键在于理解上下文，并赋予 AI 助手 记忆和学习的能力。 只要我们拥有正确的工具和想象力， 智能 并非遥不可及。