import github.com/cloudwego/eino/adk

// 创建一个包含多个工具的 ReAct ChatModelAgent
chatAgent := adk.NewChatModelAgent(ctx, &adk.ChatModelAgentConfig{
    Name:        "intelligent_assistant",
    Description: "An intelligent assistant capable of using multiple tools to solve complex problems",
    Instruction: "You are a professional assistant who can use the provided tools to help users solve problems",
    Model:       openaiModel,
    ToolsConfig: adk.ToolsConfig{
        Tools: []tool.BaseTool{
            searchTool,
            calculatorTool,
            weatherTool,
        },
    }
})

import github.com/cloudwego/eino/adk

// 依次执行 制定研究计划 -> 搜索资料 -> 撰写报告
sequential := adk.NewSequentialAgent(ctx, &adk.SequentialAgentConfig{
    Name: "research_pipeline",
    SubAgents: []adk.Agent{
        planAgent,    // 制定研究计划
        searchAgent,  // 搜索资料
        writeAgent,   // 撰写报告
    },
})

import github.com/cloudwego/eino/adk

// 并发执行 情感分析 + 关键词提取 + 内容摘要
parallel := adk.NewParallelAgent(ctx, &adk.ParallelAgentConfig{
    Name: "multi_analysis",
    SubAgents: []adk.Agent{
        sentimentAgent,  // 情感分析
        keywordAgent,    // 关键词提取
        summaryAgent,    // 内容摘要
    },
})

import github.com/cloudwego/eino/adk

// 循环执行 5 次，每次顺序为：分析当前状态 -> 提出改进方案 -> 验证改进效果
loop := adk.NewLoopAgent(ctx, &adk.LoopAgentConfig{
    Name: "iterative_optimization",
    SubAgents: []adk.Agent{
        analyzeAgent,  // 分析当前状态
        improveAgent,  // 提出改进方案
        validateAgent, // 验证改进效果
    },
    MaxIterations: 5,
})

import github.com/cloudwego/eino/adk/prebuilt/supervisor

// 科研项目管理：创建一个监督者模式的 multi-agent
// 包含 research（调研），experimentation（实验），report（报告）三个子 Agent
supervisor, err := supervisor.New(ctx, &supervisor.Config{
    SupervisorAgent: supervisorAgent,
    SubAgents: []adk.Agent{
        researchAgent,
        experimentationAgent,
        reportAgent,
    },
})

import github.com/cloudwego/eino/adk/prebuilt/planexecute

// Plan-Execute 模式的科研助手
researchAssistant := planexecute.New(ctx, &planexecute.Config{
    Planner: adk.NewChatModelAgent(ctx, &adk.ChatModelAgentConfig{
        Name: "research_planner",
        Instruction: "制定详细的研究计划，包括文献调研、数据收集、分析方法等",
        Model: gpt4Model,
    }),
    Executor: adk.NewChatModelAgent(ctx, &adk.ChatModelAgentConfig{
        Name: "research_executor",
        ToolsConfig: adk.ToolsConfig{
            Tools: []tool.BaseTool{
                scholarSearchTool,
                dataAnalysisTool,
                citationTool,
            },
        },
    }),
    Replanner: replannerAgent,
})

type Agent interface {
    Name(ctx context.Context) string
    Description(ctx context.Context) string
    Run(ctx context.Context, input *AgentInput, options ...AgentRunOption) *AsyncIterator[*AgentEvent]
}

// 获取全部 SessionValues
funcGetSessionValues(ctx context.Context)map[string]any

// 指定 key 获取 SessionValues 中的一个值，key 不存在时第二个返回值为 false，否则为 true
funcGetSessionValue(ctx context.Context, key string)(any, bool)

// 添加 SessionValues
funcAddSessionValue(ctx context.Context, key string, value any)

// 批量添加 SessionValues
funcAddSessionValues(ctx context.Context, kvs map[string]any)

移交运行（Transfer）：携带本 Agent 输出结果上下文，将任务移交至子 Agent 继续处理。适用于智能体功能可以清晰的划分边界与层级的场景，常结合 ChatModelAgent 使用，通过 LLM 的生成结果进行动态路由。结构上，以此方式进行协作的两个 Agent 称为父子 Agent：

// 设置父子 Agent 关系
funcSetSubAgents(ctx context.Context, agent Agent, subAgents []Agent)(Agent, error)

// 指定目标 Agent 名称，构造 Transfer Event
funcNewTransferToAgentAction(destAgentName string) *AgentAction

// 将 Agent 转换为 Tool
funcNewAgentTool(_ context.Context, agent Agent, options ...AgentToolOption)tool.BaseTool

// 1. 创建支持断点恢复的 Runner
runner := adk.NewRunner(ctx, adk.RunnerConfig{
    Agent:           complexAgent,
    CheckPointStore: memoryStore, // 内存状态存储
})

// 2. 开始执行
iter := runner.Query(ctx, "recommend a book to me", adk.WithCheckPointID("1"))
for {
    event, ok := iter.Next()
    if !ok {
       break
    }
    if event.Err != nil {
       log.Fatal(event.Err)
    }
    if event.Action != nil {
        // 3. 由 Agent 内部抛出 Interrupt 事件
        if event.Action.Interrupted != nil {
           ii, _ := json.MarshalIndent(event.Action.Interrupted.Data, "", "\t")
           fmt.Printf("action: interrupted\n")
           fmt.Printf("interrupt snapshot: %v", string(ii))
        }
    }
}

// 4. 从 stdin 接收用户输入
scanner := bufio.NewScanner(os.Stdin)
fmt.Print("\nyour input here: ")
scanner.Scan()
fmt.Println()
nInput := scanner.Text()

// 5. 携带用户输入信息，从断点恢复执行
iter, err := runner.Resume(ctx, "1", adk.WithToolOptions([]tool.Option{subagents.WithNewInput(nInput)}))

go get github.com/cloudwego/eino@latest

设计点

func main(){
    ctx := context.Background()

    // Init chat model for agents
    tcm, err := openai.NewChatModel(ctx, &openai.ChatModelConfig{
       APIKey:  os.Getenv("OPENAI_API_KEY"),
       Model:   os.Getenv("OPENAI_MODEL"),
       BaseURL: os.Getenv("OPENAI_BASE_URL"),
       ByAzure: func() bool {
          return os.Getenv("OPENAI_BY_AZURE") == "true"
       }(),
    })
    if err != nil {
       log.Fatal(err)
    }

    // Init research agent
    researchAgent, err := agents.NewResearchAgent(ctx, tcm)
    if err != nil {
       log.Fatal(err)
    }

    // Init code agent
    codeAgent, err := agents.NewCodeAgent(ctx, tcm)
    if err != nil {
       log.Fatal(err)
    }

    // Init technical agent
    reviewAgent, err := agents.NewReviewAgent(ctx, tcm)
    if err != nil {
       log.Fatal(err)
    }

    // Init project manager agent
    s, err := agents.NewProjectManagerAgent(ctx, tcm)
    if err != nil {
       log.Fatal(err)
    }

    // Combine agents into ADK supervisor pattern
    // Supervisor: project manager
    // Sub-agents: researcher / coder / reviewer
    supervisorAgent, err := supervisor.New(ctx, &supervisor.Config{
       Supervisor: s,
       SubAgents:  []adk.Agent{researchAgent, codeAgent, reviewAgent},
    })
    if err != nil {
       log.Fatal(err)
    }

    // Init Agent runner
    runner := adk.NewRunner(ctx, adk.RunnerConfig{
       Agent:           supervisorAgent,
       EnableStreaming: true,                // enable stream output
       CheckPointStore: newInMemoryStore(),  // enable checkpoint for interrupt & resume
    })

    // Replace it with your own query
    query := "please generate a simple ai chat project with python."
    checkpointID := "1"

    // Start runner with a new checkpoint id
    iter := runner.Query(ctx, query, adk.WithCheckPointID(checkpointID))
    interrupted := false
    for {
       event, ok := iter.Next()
       if !ok {
          break
       }
       if event.Err != nil {
          log.Fatal(event.Err)
       }
       if event.Action != nil && event.Action.Interrupted != nil {
          interrupted = true
       }
       prints.Event(event)
    }

    if !interrupted {
       return
    }
    
    // interrupt and ask for additional user context
    scanner := bufio.NewScanner(os.Stdin)
    fmt.Print("\ninput additional context for web search: ")
    scanner.Scan()
    fmt.Println()
    nInput := scanner.Text()

    // Resume by checkpoint id, with additional user context injection
    iter, err = runner.Resume(ctx, checkpointID, adk.WithToolOptions([]tool.Option{agents.WithNewInput(nInput)}))
    if err != nil {
       log.Fatal(err)
    }
    for {
       event, ok := iter.Next()
       if !ok {
          break
       }
       if event.Err != nil {
          log.Fatal(event.Err)
       }
       prints.Event(event)
    }
}

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