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Google Cloud 工具集

Google Cloud 工具集能便捷地将您的智能体与 Google Cloud 产品服务相连。仅需几行代码，即可实现以下连接：

  • 数百万个自定义 API：开发者通过 Apigee 托管的各类接口
  • 数百个预构建连接器：支持 Salesforce、Workday、SAP 等企业系统
  • 自动化工作流：基于应用集成构建的流程自动化
  • 数据库服务：通过 MCP Toolbox 连接 Spanner、AlloyDB、Postgres 等数据库

Google Cloud Tools

Apigee API Hub 工具集

ApiHubToolset 可将 Apigee API hub 中任何文档化的 API 快速转化为工具。本节将分步指导如何设置 API 安全连接的认证配置。

前置条件

  1. 安装 ADK
  2. 安装 Google Cloud CLI
  3. 已配置 Apigee API hub 实例并包含文档化 API（如 OpenAPI 规范）
  4. 完成项目结构搭建及必要文件创建
project_root_folder
 |
 `-- my_agent
     |-- .env
     |-- __init__.py
     |-- agent.py
     `__ tool.py

创建 API Hub 工具集

注：本教程包含智能体创建步骤。若已有智能体，仅需执行部分操作。

  1. 获取访问令牌以便 APIHubToolset 从 API Hub 获取规范。终端执行：

    gcloud auth print-access-token
# 输出类似 'ya29....' 的访问令牌

  2. 确保所用账号具有必要权限。可使用预定义角色 roles/apihub.viewer 或分配以下权限：

    1. apihub.specs.get（必需）
    2. apihub.apis.get（可选）
    3. apihub.apis.list（可选）
    4. apihub.versions.get（可选）
    5. apihub.versions.list（可选）
    6. apihub.specs.list（可选）

  3. 使用 APIHubToolset 创建工具。将以下代码添加至 tools.py：

    若 API 需认证，必须配置认证方式。以下示例演示如何配置 API 密钥。ADK 支持基于令牌的认证（API 密钥、Bearer 令牌）、服务账号和 OpenID Connect，后续将增加 OAuth2 流程支持。

    from google.adk.tools.openapi_tool.auth.auth_helpers import token_to_scheme_credential
from google.adk.tools.apihub_tool.apihub_toolset import APIHubToolset

# 为 API 提供认证（若无需认证可省略）
auth_scheme, auth_credential = token_to_scheme_credential(
    "apikey", "query", "apikey", apikey_credential_str
)

sample_toolset_with_auth = APIHubToolset(
    name="apihub-sample-tool",
    description="示例工具",
    access_token="...",  # 粘贴步骤1生成的访问令牌
    apihub_resource_name="...", # API Hub 资源名称
    auth_scheme=auth_scheme,
    auth_credential=auth_credential,
)

    生产环境建议使用服务账号替代访问令牌。在上述代码中，使用 service_account_json=service_account_cred_json_str 并提供服务账号凭证。

    对于 apihub_resource_name：若已知 OpenAPI 规范 ID，使用格式： `projects/我的项目ID/locations/us-west1/apis/我的API-ID/versions/版本ID/specs/规范ID` 若需自动获取 API 的首个可用规范，使用格式： `projects/我的项目ID/locations/us-west1/apis/我的API-ID`

  4. 创建 Agent.py 并将工具添加至智能体定义：

    from google.adk.agents.llm_agent import LlmAgent
from .tools import sample_toolset

root_agent = LlmAgent(
    model='gemini-2.0-flash',
    name='enterprise_assistant',
    instruction='帮助用户，充分利用可用工具',
    tools=sample_toolset.get_tools(),
)

  5. 配置 `__init__.py` 以暴露智能体：

    from . import agent

  6. 启动 Google ADK Web UI 测试智能体：

    # 确保从 project_root_folder 执行 `adk web`
adk web

    访问 http://localhost:8000 通过 Web UI 测试。

应用集成工具集

通过 ApplicationIntegrationToolset，您可安全合规地为智能体接入企业应用。该工具集提供 100+ 预构建连接器，支持 Salesforce、ServiceNow、JIRA、SAP 等系统（含本地与 SaaS 应用）。您还可将现有应用集成工作流转化为智能体工具。

前置条件

  1. 安装 ADK
  2. 已有 应用集成工作流 或 集成连接器

  3. 若使用默认凭证：需安装 Google Cloud CLI（参见安装指南）

    执行：

    gcloud config set project
gcloud auth application-default login
gcloud auth application-default set-quota-project <项目ID>

  4. 搭建项目结构并创建必要文件：

    项目根目录
|-- .env
`-- my_agent
    |-- __init__.py
    |-- agent.py
    `__ tools.py

运行智能体时，确保在项目根目录执行 adk web

使用集成连接器

通过集成连接器连接企业应用：

  1. 需在与连接器相同区域配置应用集成，并从模板库导入发布连接工具

  2. 使用 ApplicationIntegrationToolset 创建工具：

    from google.adk.tools.application_integration_tool.application_integration_toolset import ApplicationIntegrationToolset

connector_tool = ApplicationIntegrationToolset(
    project="测试项目", # 替换为连接器所在GCP项目
    location="us-central1", #替换为连接器区域
    connection="测试连接", #替换为连接器名称
    entity_operations={"实体1": ["LIST","CREATE"], "实体2": []}, #空列表表示支持该实体所有操作
    actions=["操作1"], #替换为实际操作
    service_account_credentials='{...}', # 可选
    tool_name="工具前缀",
    tool_instructions="..."
)

    注：可提供服务账号替代默认凭证。通过连接器 API listActions 和 listEntityTypes 查询支持的实体与操作

  3. 将工具添加至智能体。更新 agent.py 文件：

    from google.adk.agents.llm_agent import LlmAgent
from .tools import connector_tool

root_agent = LlmAgent(
    model='gemini-2.0-flash',
    name='connector_agent',
    instruction="帮助用户，充分利用可用工具",
    tools=connector_tool.get_tools(),
)

  4. 配置 `__init__.py` 暴露智能体：

    from . import agent

  5. 启动 Google ADK Web UI 测试：

    # 从项目根目录执行 `adk web`
adk web

    访问 http://localhost:8000 选择 my_agent（与文件夹同名）

使用应用集成工作流

将现有应用集成工作流转化为智能体工具：

  1. 使用 ApplicationIntegrationToolset 创建工具：

    integration_tool = ApplicationIntegrationToolset(
    project="测试项目", # 替换为工作流所在GCP项目
    location="us-central1", #替换为工作流区域
    integration="测试集成", #替换为集成名称
    trigger="api_trigger/测试触发器", #替换为触发器ID
    service_account_credentials='{...}', #可选
    tool_name="工具前缀",
    tool_instructions="..."
)

  2. 更新 agent.py 文件添加工具：

    from google.adk.agents.llm_agent import LlmAgent
from .tools import integration_tool, connector_tool

root_agent = LlmAgent(
    model='gemini-2.0-flash',
    name='integration_agent',
    instruction="帮助用户，充分利用可用工具",
    tools=integration_tool.get_tools(),
)

  3. 配置 `__init__.py` 暴露智能体：

    from . import agent

  4. 启动 Web UI 测试：

    # 从项目根目录执行 `adk web`
adk web

    访问 http://localhost:8000 选择对应智能体

数据库工具箱工具

MCP Toolbox for Databases 是开源的企业级数据库 MCP 服务器，通过处理连接池、认证等复杂问题，助您更安全高效地开发数据库工具。

Google Agent Development Kit (ADK) 内置工具箱支持。详见入门指南或配置文档。

GenAI Toolbox

配置与部署

Toolbox 需自行部署管理，参考官方文档： * 服务器安装 * 工具箱配置

安装客户端 SDK

ADK 依赖 toolbox-langchain Python 包，使用前需安装：

pip install toolbox-langchain langchain

加载工具箱工具

配置并运行工具箱服务器后，可通过 ADK 加载工具：

from google.adk.tools.toolbox_tool import ToolboxTool

toolbox = ToolboxTool("https://127.0.0.1:5000")

# Load a specific set of tools
tools = toolbox.get_toolset(toolset_name='my-toolset-name'),
# Load single tool
tools = toolbox.get_tool(tool_name='my-tool-name'),

root_agent = Agent(
    ...,
    tools=tools # Provide the list of tools to the Agent

)

高级功能

工具箱提供多项增强功能： * 认证参数：自动绑定 OIDC 令牌值，安全执行敏感查询 * 调用授权：基于用户令牌限制工具访问 * OpenTelemetry：通过遥测技术获取指标与追踪数据