ADK-Python多代理架构中的控制权管理实践

在基于ADK-Python框架构建多代理系统时，开发者经常会遇到一个典型问题：当根代理(Root Agent)将控制权委托给子代理(Sub-Agent)后，系统无法自动将控制权返回给根代理，导致后续用户查询无法正确路由。本文将深入分析这一问题的成因，并提供多种解决方案。

问题现象与成因分析

在多代理架构中，当用户通过根代理发起查询时，系统工作流程如下：

1. 用户向根代理发送查询Q1(适合子代理A处理)
2. 根代理正确识别并委托给子代理A
3. 子代理A处理完成后返回结果
4. 用户发送查询Q2(适合子代理B处理)
5. 系统错误地继续使用子代理A处理，导致返回"无法处理"的响应

这种现象的根本原因在于ADK-Python框架中，子代理被设计为独立的执行单元，一旦获得控制权就会保持状态，不会自动释放控制权回根代理。

解决方案比较

方案一：统一使用AgentTool封装

将需要调用的代理封装为AgentTool对象，而非直接作为子代理。这种方法确保控制权始终保持在根代理手中。

from google.adk.tools.agent_tool import AgentTool

# 将代理封装为工具
root_agent = Agent(
    tools=[AgentTool(agent=sub_agent_a), AgentTool(agent=sub_agent_b)]
)

优点：

• 控制流清晰，根代理始终保持主导权
• 适用于大多数简单协作场景
• 符合"工具调用"的直观理解

缺点：

• 不适合需要完全移交控制权的复杂场景

方案二：显式状态重置

利用ADK的回调机制，在代理完成任务后主动重置状态。

def on_agent_end(callback_context):
    callback_context.state["sub_agent_output"] = ''
    return {}

root_agent = Agent(
    callbacks={"after_agent_callback": on_agent_end}
)

优点：

• 适用于需要临时完全控制权的场景
• 灵活性高，可精确控制状态

缺点：

• 实现复杂度较高
• 需要深入理解框架状态管理机制

方案三：统一代理类型

避免混合使用子代理和工具代理，保持架构一致性。

# 统一作为子代理
root_agent = Agent(sub_agents=[sub_agent_a, sub_agent_b])

# 或统一作为工具
root_agent = Agent(tools=[AgentTool(sub_agent_a), AgentTool(sub_agent_b)])

架构设计建议

1. 明确控制流需求：在设计多代理系统前，明确各代理间的控制权流转需求

2. 分层设计原则：

   • 工具层：简单功能，无状态保持
   • 子代理层：复杂功能，可能需要保持状态
   • 根代理层：协调控制，路由决策

3. 状态管理：对于需要保持状态的场景，设计明确的状态移交和回收机制

4. 文档注释：在代码中清晰注释各代理的控制权范围和预期行为

最佳实践示例

# 根代理：协调控制
coordinator = Agent(
    name="coordinator",
    description="总协调代理",
    tools=[
        AgentTool(agent=research_agent),  # 作为工具
        AgentTool(agent=analysis_agent)
    ],
    sub_agents=[dialog_agent]  # 需要保持对话状态的代理
)

# 子代理示例：需要保持对话状态
dialog_agent = Agent(
    name="dialog",
    description="处理多轮对话",
    callbacks={"after_agent_callback": reset_dialog_state}
)

def reset_dialog_state(context):
    """对话结束后重置状态"""
    if context.state.get("conversation_complete"):
        context.state.clear()

通过合理选择上述方案并遵循设计原则，开发者可以构建出控制流清晰、行为符合预期的多代理系统。