ADK-Rust

Ejemplos de Agentes de Codificación

Tres crates de ejemplo ejecutables en examples/, cada uno un agent real (sin simulaciones) que realiza el trabajo y luego verifica de forma independiente el resultado ejecutando el código producido. Todos usan por defecto un Gemini 3 model; primero configure una clave:

export GOOGLE_API_KEY=…          # or GEMINI_API_KEY
# or: CODING_PROVIDER=openai OPENAI_API_KEY=…

coding_agent

El arnés en acción, con cuatro modos:

# Multi-language demo (Rust, Python, JavaScript) in a temp workspace:
cargo run --manifest-path examples/coding_agent/Cargo.toml

# Build a medium program over a persistent multi-turn session:
cargo run --manifest-path examples/coding_agent/Cargo.toml -- multiturn

# Scenario tour — increasing complexity, each independently verified:
cargo run --manifest-path examples/coding_agent/Cargo.toml -- tour

# A single task in your own directory:
cargo run --manifest-path examples/coding_agent/Cargo.toml -- ./some/dir "make tests pass"
  • demo — tareas únicas en diferentes lenguajes (writes & runs rustc/python3/node).
  • tour — cinco escenarios de complejidad creciente (hello → multifile → fixtest → debug → refactor), cada uno auto-verificado con un resumen PASS/FAIL.
  • multiturn — un agent/runner/session desarrolla un Python todo CLI en cinco turnos (add/list → done → rm → robust errors → tests), construyendo sobre su propio trabajo previo; verificado ejecutando su test suite.

Léalo para: el CodingAgent harness, el bucle planificar→actuar→observar, retención de contexto multi-turno.

coding_graph

La ultra-revisión flujo de trabajo como un adk-graph StateGraph: implementar → revisores paralelos de corrección/casos extremos/estilo → sintetizar (fan-in diferido) → bucle de revisión → finalizar.

cargo run --manifest-path examples/coding_graph/Cargo.toml

Léalo para: agentes paralelos en un super-paso, add_deferred_node_fn fan-in, enrutamiento cíclico condicional. Verifica importando la función producida y afirmando la especificación + casos extremos.

coding_goal

Modo autónomo /goal con puntos de control duraderos: siembra un módulo con errores + prueba fallida, itera planificar→actuar→verificar hasta que python3 test_stats.py pase, imprime el punto de control persistido, luego demuestra reanudación (un objetivo completado es una no-op).

cargo run --manifest-path examples/coding_goal/Cargo.toml

Léelo para: el bucle de objetivos con verificación, el punto de control atómico del estado del objetivo y la reanudación tras un reinicio.

streaming_bash

Una interfaz de usuario web (Axum + WebSocket) que muestra la actividad de la herramienta de un LlmAgent en vivo desde una única EventStream: transmitiendo bash stdout/stderr más resultados únicos de read_file / grep / glob, cada uno como su propia tarjeta.

cargo run --manifest-path examples/streaming_bash/Cargo.toml      # web UI
cargo run --manifest-path examples/streaming_bash/Cargo.toml -- cli

Léelo para: la transmisión de ToolContext::emit_progress, y los accesores de primera clase Event::tool_calls() / Event::tool_results() / event.tool_progress_stream() que permiten a una interfaz de usuario renderizar la salida de cualquier herramienta de forma genérica. Ver Progreso de la herramienta en streaming.

Una ruta sugerida

  1. coding_agent (tour) — observa cómo el arnés resuelve tareas de complejidad creciente.
  2. coding_agent (multiturn) — observa cómo construye un programa a lo largo de una sesión.
  3. coding_goal — modo de objetivo autónomo, con verificación y duradero.
  4. coding_graph — orquestación paralela de ultra-revisión.

El CLI (code / goal / ultracode) empaqueta estos patrones como comandos de primera clase.

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