Google ADK Development Environment

Google ADK 开发环境

此项目配置了开发容器，针对使用 Python 3.13 开发 Google Agent Development Kit（ADK）进行了优化。

🚀 快速开始

1. 前提条件：确保已安装带有 Dev Containers 扩展的 VS Code
2. 在开发容器中打开：在 VS Code 中打开此文件夹，并在出现提示时点击“Reopen in Container”
3. 等待设置完成：容器将自动构建并安装所有依赖项
4. 开始开发：现在可以开始构建 Google ADK 应用！

📦 包含内容

开发环境

• Python 3.13 - 最新版 Python
• VS Code 扩展 - Python、Pylint、Black、Jupyter、Google Cloud Code 等
• Google Cloud SDK - 已预装，可直接使用
• Git 和 GitHub CLI - 版本控制工具

Python 包

• Google Cloud 库 - Storage、BigQuery、AI Platform、Speech、Vision 等
• 机器学习 - TensorFlow、PyTorch、Transformers、LangChain
• Web 框架 - FastAPI、Flask，支持异步
• 开发工具 - pytest、ruff、black、mypy、pre-commit
• 数据处理 - pandas、numpy、matplotlib、plotly

功能

• 端口转发 - 常用开发端口（3000、5000、8000、8080、9000）
• 自定义别名 - 便于 ADK 开发的快捷命令
• 自动格式化 - 保存时格式化代码
• 测试配置 - pytest 配置
• Jupyter 支持 - 用于交互式开发

🔧 配置

Google Cloud 设置

1. 将 .env.example 复制为 .env，并配置相关设置
2. 运行 adk-setup，以完成 Google Cloud 身份验证
3. 设置项目 ID：gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID

常用命令

• adk-setup - 设置 Google Cloud 身份验证
• adk-test - 运行测试
• adk-format - 使用 black 格式化代码，并使用 ruff 修复问题
• adk-lint - 运行 ruff 代码检查
• adk-check - 运行完整的代码质量检查（ruff + mypy + pytest）

📁 项目结构

.devcontainer/
├── devcontainer.json    # Dev container configuration
├── Dockerfile          # Container image definition
└── bashrc              # Custom bash configuration

requirements.txt         # Python dependencies
.env.example            # Environment variables template

🔍 开发提示

1. 包管理：此配置使用 uv 快速安装 Python 包
2. 代码质量：已自动安装包含 ruff、black 和 mypy 的 pre-commit 钩子
3. 身份验证：本地开发时使用 gcloud auth application-default login
4. 环境变量：将 .env.example 复制为 .env，并按需自定义
5. 测试：将测试放在 tests/ 目录中，并使用 adk-test 运行
6. 代码检查：使用 adk-lint 运行 ruff 代码检查，或使用 adk-check 执行全面检查

📚 更多资源

• Google Agent Development Kit 文档
• Google Cloud Python 客户端库
• VS Code Dev Containers

祝编码愉快！🎉