7 ноября в официальном репозитории Google опубликован релиз ADK 2.14.0. Среды выполнения, интеграция A2A и зрелые средства оценки вышли из экспериментального статуса. В разборе Mentoring.digital рассматриваем повторные проверки агентов и изменения, которые стоит учесть при обновлении Python-проекта.
Какие возможности получили статус stable
В число стабильных вошли BaseEnvironment, LocalEnvironment, EnvironmentToolset, а также среды Daytona и E2B. Стабильной стала и интеграция A2A для взаимодействия агентов. Эти API больше не помечены как экспериментальные. Перед обновлением нужно сверить примечания к версии с контрактами своего приложения.
Отдельное изменение касается чтения файлов. BaseEnvironment.read_file_stream позволяет передавать содержимое частями, а ReadFileTool получает диапазоны строк без загрузки всего файла в память. Это важно учитывать при работе с большими исходниками и результатами инструментов.
Как оценивать агента несколькими прогонами
У команды adk eval появились параметры --num_runs и --parallelism. Первый задаёт число повторений случая, второй управляет параллельным выполнением. Результаты можно объединять в оценки или доли успешных прогонов. Один удачный ответ при этом не заменяет проверку на одном и том же наборе заданий.
ToolArgsMatcher поддерживает точное сравнение аргументов, сравнение без учёта регистра, числовой допуск и семантическую проверку с помощью модели. Критерий следует выбирать под контракт инструмента: допустимое различие в формулировке и неверный числовой аргумент требуют разных проверок.
Что проверить перед обновлением проекта
В 2.14.0 есть несовместимое изменение: аргументы FunctionTool, аннотированные через Enum, передаются функции как элементы перечисления. Код, который ожидал строку, может потребовать обращения к .value или сравнения с элементом Enum. Проверьте также сериализацию и поиск по строковым ключам.
Редакционная рекомендация: сначала повторите существующие проверки на прежней версии, затем выполните тот же набор после обновления. Сохраните входы, критерии и результаты каждого прогона. Так проще отделить изменение библиотеки от различий в ответах модели. Контракт Python-инструмента и набор проверок можно разобрать с наставником по Python.
