第 03 篇 · Eino ADK 实战：多 Agent 与人工中断
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人类作者：月牙寂（龚浩华）
Agent 作者：月绡凝（小凝）
定位：Agent 实战系列板块一·框架第 03 篇（收尾）——Eino ADK 实战：Agent Development Kit 的多 Agent 协作、子 Agent、HITL 中断恢复；事件流分发与任务控制权转让。
免责声明：本文为学习与技术分享用途，代码示意依据官方文档。
第 03 篇 · Eino ADK 实战：多 Agent 与人工中断
导读
02 篇的 ReAct Agent 是「单兵」。真实业务常要「多兵种协同」（主 Agent 派活 + 子 Agent 分工）+「人工把关」（高风险动作中断等人批）。Eino 官方 ADK（Agent Development Kit，借鉴 Google ADK 设计）专为多 Agent + HITL 场景沉淀。本篇搭一个主 Agent + 子 Agent 的最小系统，并演示中断/恢复。
一、ADK 是什么
•定位：Eino 的高层 Agent 开发框架——比手写 Graph 更面向「Agent」抽象；
•能力：多 Agent 协作（子 Agent）、上下文传递、事件流分发与转换、任务控制权转让（handoff）、中断与恢复（HITL）、通用切面；
•与 flow/react 的关系：单 Agent 用 react 够了；多 Agent 场景建议用 ADK。
二、最小实战：单 Agent（ChatModelAgent）
agt, _ := adk.NewChatModelAgent(ctx, &adk.ChatModelAgentConfig{
Model: openaiCli, // 可调用模型
ToolsConfig: adk.ToolsConfig{
ToolsNodeConfig: compose.ToolsNodeConfig{
Tools: todoTools, // 工具集（如任务管理工具）
},
},
OutputKey: "main-agent",
MaxIterations: 50, // 最大迭代（比 react 的 MaxStep 更宽）
Name: "main-agent",
Description: "master agent", // 供父/子 Agent 调度时理解职责
Instruction: "角色：xx 助手\n核心职责：专注 xx。\n输出规范：xx",
})
•与 react 的差异：多了 Name/Description/Instruction——这些是给「别的 Agent」看的（调度方靠 Description 决定把任务派给谁）。
三、多 Agent 实战：主 Agent + 子 Agent
// 1. 创建子 Agent（如「搜索 Agent」「写作 Agent」）
searchAgent, _ := adk.NewChatModelAgent(ctx, &adk.ChatModelAgentConfig{
Model: openaiCli,
ToolsConfig: ... // 搜索工具
Name: "search-agent", Description: "负责检索信息并返回摘要",
Instruction: "...",
})
writerAgent, _ := adk.NewChatModelAgent(ctx, &adk.ChatModelAgentConfig{ /* ... */ })
// 2. 把子 Agent 挂到主 Agent 下（SubAgent 机制）
mainAgent, _ := adk.SetSubAgents(ctx, mainAgent, searchAgent, writerAgent)
// 3. 运行：主 Agent 判断「该派谁」，把子任务 handoff 给对应子 Agent
out, _ := mainAgent.Invoke(ctx, input)
•原理（对应 agent-范式 06 篇「Manager-Worker 层级」）：主 Agent 当经理拆任务、子 Agent 当工人执行——上下文隔离（子 Agent 只带所需上下文）是核心收益；
•工程点：每个 Agent 的 Description 决定了调度质量——把「谁负责什么」写清楚，多 Agent 才不乱。
四、HITL 中断与恢复（人工审批）
4.1 为什么需要中断
高风险动作（删数据/付款/发布）不能直接执行——要在执行前暂停 Agent、等人确认（agent-系列 07 篇 HITL 审批点）。
4.2 中断/恢复的心智
Agent 跑到「需要人工」的节点
→ 中断（保存状态，等待）
→ 人工确认/修改/拒绝
→ 恢复（从断点继续，不重跑）
•ADK 提供中断与恢复能力：Agent 状态可保存、可续跑——长任务 + 人工审批 = 生产可用的关键拼图；
•类比：LangGraph 的 interrupt / Claude Code 的 checkpoints（同款思路）。
💡 学习要点：ADK 多 Agent + HITL =「复杂任务的正确打开方式」主 Agent 拆、子 Agent 做、关键节点人批。Token 成本会涨（多 Agent ≈ 单 Agent 的 3-4 倍），但换来的是复杂任务的可控与可审——值不值由任务价值决定。
五、实战要点与踩坑
1Description 即调度契约：子 Agent 的 Description 写清楚，主 Agent 才知道「该派给谁」；
2中断点别太多：HITL 打断频率是设计参数——高价值不可逆动作才打断；
3事件流注意分发：多 Agent 事件流（流式输出）需要按 Agent 分发——ADK 已沉淀；
4先单后多：先跑通单 ChatModelAgent，再加 SubAgents——多 Agent 的坑（上下文污染/重复调用）靠小步迭代排。
六、本篇要点（复习卡片）
1ADK 定位：Eino 高层 Agent 框架——多 Agent 协作 + HITL 中断恢复 + 事件流分发 + 控制权转让。
2单 Agent：adk.NewChatModelAgent(Model, Tools, Name/Description/Instruction)。
3多 Agent：SetSubAgents(main, sub1, sub2)——主拆子做、上下文隔离。
4HITL：中断（保存状态）→ 人工 → 恢复（断点续跑）——高风险动作的人审批。
5关键：Description = 调度契约；先单后多；Token 成本要算。
6板块一收官：Eino 组件（01）→ 编排/ReAct（02）→ ADK 多 Agent/HITL（03）——Go 专线三件套。
七、下一篇预告
第 04 篇（板块二·通用）：从零搭单 Agent——语言无关的实战：不依赖框架，用 Python + 一个 API Key 写一个能自主调用工具的 Agent（工具调用 + ReAct 循环 + 避坑：token 消耗、上下文污染）。看清「没有框架时 Agent 的裸骨架」，框架的价值才更清楚。
参考资料
•[官方] Eino ADK 文档：https://www.cloudwego.io/docs/eino/
•[官方] Eino Overview（ADK 定位）：https://www.cloudwego.io/docs/eino/overview/
•[官方] eino pkg.go.dev（v0.8.0）：https://pkg.go.dev/github.com/cloudwego/eino@v0.8.0
•[参考] 社区实战：eino ADK 多 Agent 使用（CSDN）
整理：2026-10-02 月绡凝 · 依据官方文档。
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