Event 系统：理解 Agent 的事件流

Agent 运行过程中会产生各种 Event——用户输入、模型输出、Tool 调用、错误等。理解 Event 系统，才能在正确的地方插入自己的逻辑。

Event 类型

ADK Go 中的 Event 主要有几种类型：

Event 类型触发时机用途
EventUserMessage用户发送消息记录日志、处理用户输入
EventAgentMessageAgent 返回消息流式输出、记录日志
EventToolCallAgent 调用 Tool监控 Tool 调用、修改 Tool 参数
EventToolResultTool 返回结果处理 Tool 返回、修改结果
EventSessionStartSession 创建初始化、权限检查
EventSessionEndSession 结束资源清理、统计
EventError发生错误错误告警、自动恢复

注册 Event Handler

agent, _ := llmagent.New(llmagent.Config{
    Name:        "my-agent",
    Model:       model,
    Instruction: "你是助手",
    EventHandlers: []agent.EventHandler{
        {
            EventType: agent.EventToolCall,
            Handler: func(ctx context.Context, e *agent.Event) error {
                log.Printf("Tool 被调用: %s", e.ToolName)
                return nil
            },
        },
        {
            EventType: agent.EventError,
            Handler: func(ctx context.Context, e *agent.Event) error {
                log.Printf("Agent 错误: %v", e.Error)
                return nil  // 返回 nil 则继续运行，返回 error 则中断
            },
        },
    },
})

Event Handler 的实际用法

用法 1：日志记录

{
    EventType: agent.EventUserMessage,
    Handler: func(ctx context.Context, e *agent.Event) error {
        log.Printf("用户输入: %s", e.Message)
        return nil
    },
},

用法 2：修改 Tool 参数

{
    EventType: agent.EventToolCall,
    Handler: func(ctx context.Context, e *agent.Event) error {
        // 给 Tool 调用自动加上当前用户信息
        e.ToolArgs["user_id"] = ctx.Value("user_id")
        return nil
    },
},

用法 3：错误自动恢复

{
    EventType: agent.EventError,
    Handler: func(ctx context.Context, e *agent.Event) error {
        if strings.Contains(e.Error.Error(), "network") {
            // 网络错误，等 1 秒重试
            time.Sleep(time.Second)
            return nil  // 继续运行
        }
        return e.Error  // 其他错误，中断
    },
},

常见问题

Q：Event Handler 里返回 error 会怎样 A：Agent 会中断执行，error 会向上传播。根据错误类型决定是否中断。

Q：可以注册多个 Handler 吗 A：可以。相同 EventType 的 Handler 会按注册顺序依次执行。

Q：Event 异步还是同步 A：同步执行。Handler 执行完才继续后续流程。

下一步

Event 系统理解了，接下来看 Context Caching——如何缓存上下文，减少 token 消耗。

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