北京
AI代理（AI Agent）的世界变化快得让人喘不过气。每天都有新的开源工具冒出来，开发者社区里的讨论热点隔几天就换一波。想跟上节奏，几乎等于多打一份工。
我们在筹备一档面向代理开发者的新播客时，也撞上了这个难题。为了每期节目都能快速掌握行业动态，我们干脆动手写了个自动化工具——用开源的Agent Development Kit（ADK）搭一个"趋势侦察员"（Trend Spotter），让它每天自动扫网、过滤噪音，把真正重要的信息整理成简报。
这篇指南会带你从零开始，在Google Cloud上构建你的第一个AI代理。最终你会得到一个能自动生成情报报告的工具，省下大量手动搜索的时间。更重要的是，你会掌握用ADK开发代理的核心技能。
先搞清楚要学什么
这个项目会带你走完整个开发流程，具体包括：
- 把ADK代理组织成规范的Python包结构
- 编写详细提示词（Prompt）来定义代理的逻辑和工作流
- 给代理接入Google Search等工具
- 用ADK的Web界面在本地测试和运行代理
- 把代理部署到Cloud Run
整个项目不需要main.py文件，ADK工具能自动发现并运行代理，前提是目录结构要标准。
第一步：环境准备
开工前，确认三样东西就位：Python 3.11及以上版本、Google Cloud CLI（按官方安装指南配置）、一个Google Cloud账号。
接着在终端里创建项目文件夹和虚拟环境。项目根目录叫trend-spotter，里面放一个Python包文件夹trend_spotter，包含三个文件：__init__.py、agent.py和prompt.py。顶层再放pyproject.toml和requirements.txt两个配置文件。
创建完目录后，激活虚拟环境。Windows用户记得用对应的激活命令。
第二步：安装ADK并配置云环境
在requirements.txt里只写一行依赖：google-adk。然后运行pip install -r requirements.txt安装。
接下来配置云环境。这一步告诉ADK如何安全连接你的Google Cloud账号，以便使用Vertex AI和Google Search等服务。在终端里设置三个环境变量：开启Vertex AI平台支持、指定你的GCP项目ID、指定区域位置。然后执行一次性登录命令完成账号认证。
配置完成后，ADK就能通过Vertex AI调用大模型，并通过Google Search工具获取实时网页信息。整个开发环境就绪，可以开始写代理逻辑了。
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