大家好！歡迎來到「Build on Google AI」工程挑戰的第 13 天。

在前面的篇幅中，我們透過 Google ADK 打造了具備產品思維的 PM Agent，並為它解鎖了工具調用、髒數據清洗，以及最重要的 Session State 狀態管理。當使用者與代理人進行多輪互動時，系統已經能精準記住當前關注的專案（例如 core-api-v2）與優先級。

但在真實的軟體工程與產品交付場景中，只讓開發者在終端機（CLI）觀看對話是遠遠不夠的。我們的終極目標是要把這座後端引擎，無縫與前端介面連動，打造一座真正能展示給團隊與利害關係人看的 Web UI 戰情室！

第一步：理解 ADK 開發介面的運作機制在 Google ADK 的架構設計中，為了加速開發者的驗證與除錯效率，原生提供了一套功能強大的開發者網頁介面伺服器。根據 ADK 官方說明，ADK 內建了專為測試與除錯設計的 Web 伺服器模組。以 Python 專案為例，我們不需要額外寫複雜的 Flask 或 FastAPI 路由，只需一行簡單的指令，就能將整個專案的代理人直接掛載到互動式網頁介面上：

adk web --port 8000

(執行提示：記得在包含專案資料夾的父目錄下執行此指令。啟動後，即可透過瀏覽器前往 http://localhost:8000 進入戰情室介面。)

第二步：從命令列到 Web 戰情室的架構映射
當我們從命令列（如 Python 的 adk run 或 Java/Kotlin 的 ReplRunner）切換到 Web 介面時，系統背後的事件循環與狀態流向依然保持高度一致。我們透過下表來梳理這兩種介面的底層對應關係：

第三步：在 Web UI 驗證專案趨勢報告
現在，讓我們在 http://localhost:8000 的介面左上角選單中，選擇我們打造的 PM Agent，並模擬一次真實的專案管理情境。

看著 Agent 能夠在網頁上流暢地根據「記憶」產出精準的進度摘要，是不是大幅提升了專案管理的全局分析能力？

第四步：架構邊界與生產環境警告
身為嚴謹的 Builder，我們必須清楚界定開發與生產環境的邊界。雖然 ADK Web 提供了極度便利的視覺化除錯環境，但官方文件發出了明確的警告：ADK Web 僅專為開發與除錯目的而設計，絕對不應該直接用於正式的生產環境部署 (Production Deployments)。
要讓系統在真實場景中具備高可用性與安全性，我們在未來的生產環境中，依然要將 Agent 打包為微服務，並部署至如 Cloud Run 等正式容器環境中。

command line

web

小結
今天，我們成功賦予了 PM Agent 一個直觀的 Web UI 介面，讓跨團隊協作與專案管理的溝通門檻大幅降低。