专题演讲嘉宾：王捷

本实验是 Google 智能体开发套件 (ADK) 的进阶实战课程，重点聚焦于多智能体系统的复杂工程编排。你将跳出单体智能体的局限，实操如何在代码层面构建具备“父子”层级关系的多智能体网络。实验将硬核拆解底层状态管理，带你通过读写会话的“状态字典 (State Dictionary)”，实现跨轮次、跨智能体的上下文数据共享；并指导你配置工作流智能体 (Workflow Agent) 来完成智能体间任务与对话的无缝流转，助你真正掌握复杂 AI 业务流的底层编排逻辑。

参与须知：

本活动包含实操环节，与会人员请携带笔记本电脑与电源参与。

听众收益：

掌握多智能体网络架构模式：学会在代码层面定义智能体之间的层级（父子）关系与依赖链路，搭建结构清晰、可扩展的 Multi-Agent 基础架构。 攻克全局状态管理难题：掌握如何利用会话的“状态字典 (State Dictionary)”，在不同职责的智能体与多轮对话之间，实现上下文状态的持久化、精准读写与共享，解决多智能体协作时的“记忆断层”痛点。 实现跨智能体的无缝任务路由：学会编排工作流智能体 (Workflow Agent)，实现复杂任务的解耦以及智能体之间的对话传递，从容应对需要多链路协作的企业级真实业务场景。

以 5v5 足球模拟游戏作为测试沙盒，核心聚焦于复杂多智能体（Multi-agent）系统的工程化编排与通信隔离。开发者将跳出基础的单体 Agent 构建，实操演练如何利用底层通信协议（A2A）和行业前沿的模型上下文协议（MCP），解决多个智能体之间如何进行层级委托、并行路由以及跨网络调用外部工具的架构难题。这套实战经验可直接复用于企业内部复杂任务分发、自动化业务流编排等生产场景。

参与须知：

本活动包含实操环节，与会人员请携带笔记本电脑与电源参与。

听众收益：

掌握单体智能体的核心配置：学会使用 Google ADK 结合系统指令与自定义工具，在代码层面构建具备独立推理与执行能力的自动化软件实体。

精通多智能体架构编排模式：深入设计并应用复杂的系统架构流，实操演练智能体之间的层级控制委托 (Hierarchical Control Delegation) 与并行路由工作流 (Parallel Routing Workflows)。

打通底层通信与外部工具集成：基于网络层的 A2A 协议与模型上下文协议 (MCP)，实现跨网络节点的智能体间高效通信及标准化的外部工具调用隔离。

实现动态多模态内容生成：结合 Nanobanana 图像生成器与 Gemini 核心推理模型，在运行时动态生成风格一致的交互内容与业务资产，拓展智能体系统的多模态输出能力。