adk-mcp-gemma3

🚀 YouTube搜索项目：ADK结合Gemma3模型实现详细指南

本项目利用ADK框架与12B规模的Gema3语言模型，构建了一套完整的YouTube搜索功能。通过函数调用机制，让大语言模型（LLM）与外部API（如SERP API）交互，从而实现复杂的网络搜索任务。

🚀 快速开始

安装依赖

pip install -r requirements.txt

初始化模型

ollama init gema3:12b

启动应用

agent = YouTubeSearchAgent()
results = agent.search_videos("学习Python编程")
print(results)

✨ 主要特性

• 模块化设计：各个功能单元独立可扩展。
• 高可配置性：支持多种API集成。
• 智能搜索：LLM驱动的语义理解能力。
• 结果优化：基于反馈机制不断改进搜索质量。

📦 安装指南

安装依赖

pip install -r requirements.txt

初始化模型

ollama init gema3:12b

💻 使用示例

基础用法

class YouTubeSearchAgent:
    def __init__(self, model_name="gema3:12b"):
        self.llm = LlmAgent(model_name)
        self._setup_agent()

    def _setup_agent(self):
        # 初始化LLM代理并设置YouTube搜索工具
        self.llm.init()
        self.llm.add_tool(youtube_search_tool)

    async def search_videos(self, query: str):
        response = await self.llm.run(query)
        return parse_youtube_response(response)

高级用法

def youtube_search_function():
    @llm_tool
    async def search_videos(query: str) -> dict:
        """通过YouTube API搜索视频"""
        results = await serpapi_call(query)
        return format_youtube_results(results)
    
    return {
        "name": "youtube_search",
        "function": search_videos,
        "description": "执行YouTube视频搜索并返回结构化结果"
    }

结果解析

def parse_youtube_response(response: str) -> dict:
    # 解析LLM返回的JSON格式响应
    try:
        return json.loads(response)
    except JSONDecodeError:
        raise ValueError("无效的JSON响应")

📚 详细文档

项目架构

project/
├── Images/
│   ├── adk-gemma3.gif           # 应用演示动画
│   └── adk-gemma-web.gif        # 网页界面展示
├── search/
│   ├── __init__.py              # 包初始化文件
│   └── agent.py                 # 主代理实现模块
├── .gitignore                   # Git忽略规则
├── README.md                    # 项目文档
├── LICENSE                      # MIT开源许可证
└── requirements.txt             # 依赖管理文件

典型应用场景

• 视频内容检索：快速查找特定主题的YouTube视频。
• 教育辅助工具：帮助学习者寻找教学视频资源。
• 市场调研支持：为企业提供竞争对手分析的视频素材。
• 内容创作参考：为创作者提供灵感和参考资料。

🔧 技术细节

核心模块

• ADK框架：提供LLM代理接口和工具管理能力。
• Gema3 12B模型：用于理解和生成自然语言指令。
• SERP API：实现YouTube视频的结构化搜索。
• 结果格式化：将API返回的结果整理为用户友好的列表格式。

📄 许可证

本项目遵循MIT开源协议，允许自由使用和修改，但需保留版权声明。

❓ 问题排查

模型加载失败

• 问题：无法初始化Gema3模型。
• 解决：检查网络连接和模型是否正确安装。

API调用异常

• 问题：SERP API返回错误。
• 解决：确认API密钥有效并检查配额限制。

结果解析失败

• 问题：响应格式不符合预期。
• 解决：确保LLM输出符合JSON规范。

👨‍💻 作者信息

• 项目维护者：[你的名字]
• 联系邮箱：your.email@example.com
• GitHub仓库：[链接]