🚀 Google ADK Python代理应用：自主采购系统
使用Google ADK（代理开发工具包）和Python构建的下一代代理AI系统。这个ADK Python项目演示了如何构建处理复杂企业工作流的自主代理。..
该项目展示了企业软件的未来： 自主代理 这不仅仅是聊天，但是 _工作_。它实现了一个智能采购助手，能够处理复杂的采购请求、与供应商谈判和管理审批工作流程——所有这些都有一个无缝的人机交互（HITL）界面。
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✨ 主要特点
🧠 真正的代理推理
由...驱动 谷歌的代理开发工具包（ADK） 和 顶点AI（Gemini Pro），这种代理超越了简单的RAG。
- 多步骤规划：将复杂的请求（例如，“我需要为新的工程团队提供50台笔记本电脑”）分解为可操作的步骤。
- 状态管理：维护长时间运行的对话和工作流的上下文。
- 政策合规：根据内部采购政策自动检查请求。
🤝 人类在环（HITL）与AG-UI
自动化不应该是一个黑匣子。这 AG-UI 前端为协作提供了丰富的流式界面。
- 交互式卡片：代理将结构化UI组件（审批表、产品比较）直接流式传输到聊天中。
- 审批流程：关键操作暂停以供用户确认，确保对预算和合规性的控制。
🔌 可扩展的MCP生态系统
建立在 模型上下文协议（MCP），该系统模块化，易于扩展。
- MongoDB MCP：用户配置文件、采购历史和供应商数据的持久内存。
- PDF生成MCP：动态生成专业采购订单和报告。
- 搜索工具：集成网络搜索，实时发现供应商。
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📸 视觉漫游
1.智能需求分析
代理人理解模糊的要求，并提出澄清问题，以构建完整的采购申请。 Need Analysis
2.智能产品搜索与比较
它搜索目录（和网络）以找到最好的产品，并以清晰的比较视图呈现它们。 Product Search
3.人在环审批
在最终确定之前，代理人会提交一份摘要供批准。您可以编辑详细信息或单击确认。 HITL Approval
4.自动生成订单
一旦获得批准，代理将生成正式的采购订单PDF，并自动处理“文书工作”。 PO Generation
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🏗️ 建筑
该系统由三个主要支柱组成：
- 前端(
app/)：现代 Angular 应用程序使用 AG-UI 用于流媒体代理响应。 - 采购代理(
procurement/)：构建的核心推理引擎 python 和 谷歌ADK. - MCP服务器(
mcp_server/)：数据（MongoDB）和文档的专用微服务（PDF）。
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🚀 快速开始
先决条件
- Node.js （v18+）
- python （v3.11+）
- 纱线 （如果缺失，则自动安装）
- 谷歌云项目 （启用Vertex AI API）
设置和运行
- 配置环境:
复制 .env.example 文件到 .env 在 procurement/, mcp_server/mongodb/，以及 mcp_server/pdf-generation/，并填写您的API密钥。
- 一键安装:
./setup.sh_安装所有依赖项（Python和Node）并设置环境。_
- 运行系统:
./run.sh_启动代理、MCP服务器和前端。_
访问应用程序 http://localhost:4200!
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☁️ 部署
准备好投入生产了吗？
- 谷歌云运行:
./deploy_cloudrun.sh（作为集装箱化服务部署） - 顶点AI:
./deploy.sh（将推理引擎部署到Vertex AI）