深入解析ADK-Python项目中AgentTool的返回格式定制问题

背景介绍

在ADK-Python项目开发过程中，开发者经常需要处理各种工具(Tool)的返回结果。标准函数工具(function tool)允许开发者自定义返回格式，例如使用{data: xxx, success: boolean}这样的结构。然而，当使用AgentTool时，开发者发现返回格式被固定为{result: 'xxxx'}这样的默认结构，这给需要统一处理各种工具返回结果的场景带来了不便。

问题本质

ADK-Python框架中，AgentTool的返回结果处理逻辑位于核心代码中。当工具返回的结果不是字典类型时，框架会自动将其包装成包含result和status两个字段的标准格式。这种设计虽然保证了返回结果的统一性，但牺牲了灵活性。

解决方案

通过深入研究ADK-Python框架的设计，我们发现可以通过设置Agent的out_schema属性来定制返回格式。这个属性允许开发者定义Agent输出的数据结构，从而间接控制AgentTool的返回格式。

实现原理

在ADK-Python框架中，AgentTool实际上是包装了一个LLM Agent。这个Agent在执行过程中会遵循其定义的输出模式(out_schema)。通过正确配置这个模式，开发者可以：

1. 定义返回结果的字段结构
2. 指定各字段的数据类型
3. 控制返回结果的格式统一性

最佳实践

为了在项目中实现统一的返回格式处理，建议开发者：

1. 为所有Agent定义一致的out_schema
2. 在schema中包含必要的状态字段(如success/status)
3. 保持数据字段的命名一致性
4. 考虑添加错误处理相关的字段

注意事项

在使用自定义返回格式时，需要注意：

1. 确保格式变更不会影响下游系统的兼容性
2. 考虑性能影响，避免过于复杂的嵌套结构
3. 文档化自定义格式，方便团队协作
4. 在格式变更时做好版本管理

总结

ADK-Python框架虽然提供了默认的工具返回格式，但通过合理使用Agent的out_schema配置，开发者完全可以实现自定义的返回格式。这种灵活性使得项目可以保持统一的接口规范，同时满足特定的业务需求。理解这一机制有助于开发者更好地利用ADK-Python框架构建稳定、可维护的AI应用。