主要观点：AI 代理的格局正在迅速演变，超越了早期简单语言模型和检索增强生成（RAG）。展示了过去两年中 AI 代理的进化历程，包括从 LLM + 提示到 LLM + 检索、LLM + 检索 + 动作（工具），再到如今的许多工具和推理循环。未来将朝着多模态、使用工具和多代理系统的方向发展，这对开发者和架构师提出了新的挑战和机遇。

关键信息：

• 关键里程碑：LLM + 提示、LLM + 检索、LLM + 检索 + 动作（工具）、许多工具和推理循环。
• 未来趋势：多模态（处理图像、音频、视频等）、更深入理解上下文、实现无缝人机协作。
• 对开发者和架构师的要求：设计多模态、采用代理模式、利用现代协议、注重编排和互操作性。
• 演示示例：利用 Google Agent Development Kit（ADK）和 Gemini Live API 构建多模态代理对话，包括双向流、WebSocket 和 Server-Sent Events（SSE）协议的比较、Google ADK 的介绍及相关组件等。

重要细节：

• 双向流的特点及挑战，如不稳定网络连接、透明重连、缓存会话恢复、连接重连时的上下文保存等，以及与其他流方法的区别。
• WebSocket 和 SSE 协议在通信方式、数据类型、用例、重连、错误处理等方面的差异。
• Google ADK 的功能，如易用界面（WebUI、命令行、API 服务器、编程接口）、即时本地测试、预构建自定义社区工具、会话记忆、多代理交互、回调函数、双向流支持、工件管理等。
• 示例中各组件的作用，如 Web/Mobile 前端应用、WebSocket/SSE 服务器、代理、ADK 的各个模块（LiveRequestQueue、Runner、LLM Flow、GeminiLlmConnection）、Gemini Live API 等。
• 如何运行示例，包括需要的环境（Python >=3.9 和 pip）、安装 google-adk、启动服务器（uvicorn main:app --reload）以及访问应用（http://localhost:8000）。

总之，多模态 AI 代理的发展势头强劲，行业正在采用新的框架和技术，开发者应做好准备迎接这一变化。