ADK多Agent架构实践：降低Token消耗60%含关键代码
通过将单智能体多工具架构演进为主智能体与多个单一职责子智能体协作，每个子智能体仅绑定一个工具，结合提示词精简与缓存机制，令牌消耗降低约百分之六十，代码结构更清晰，总代码量约一千八百行。
在构建AI Agent的过程中，如何平衡功能丰富性与资源消耗一直是个挑战。本文将分享一个真实的优化案例：从最初的单Agent多Tool架构，演进到主Agent + 多Sub-Agent架构，并结合提示词精简与缓存机制，最终让Token消耗降低了约60%，同时代码结构更清晰、维护更轻松。
我们使用的框架是 Google ADK，它的设计理念天然适合多Agent协作，相比LangChain提供了更简洁的代码实现。本文会包含核心架构演进思路、关键代码实现、以及具体的优化效果数据，帮助你快速理解并应用到自己的项目中。
一、优化效果：立竿见影
在原有的LangChain实现中，项目采用单主Agent + 多个Tool的结构（如 DatabaseInfoTool、TableSchemaTool、QueryExecutorTool、SampleDataTool 等）。迁移到ADK后，最初沿用相同思路。但经过ReAct流程分析，发现单Agent多Tool在ADK中Token消耗偏高。于是重新设计为：
- 1个主Agent：只负责意图识别和任务分发
- 多个Sub-Agent：每个Sub-Agent只绑定1个Tool，严格遵循“单一职责”原则
实际优化分两步进行：
- 第一步：仅将架构从“单Agent多Tool”改为“主Agent + 多Sub-Agent”，Token立减约35%
- 第二步：在此基础上优化提示词 + 引入缓存，总降幅达到约60%
以上降幅是在同一任务下统计的，统计口径一致（包括prompt、function call等Agent和LLM之间交互的所有Token）。
此外，由于ADK框架利用了LLM原生能力（如工具筛选、Function Call），代码实现更加简洁。调整后项目总代码量约1800行，远比LangChain版本轻量。
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