Google ADK

Agent Development Kit（ADK）是 Google 的开源、代码优先 Agent 框架。当前主线是 ADK 2.0（Python 包 google-adk），另有 Java、Kotlin、Go、TypeScript 实现。它对 Gemini 优化，但官方称模型无关、部署无关。

适合场景

• 团队已在 Google Cloud / Gemini，需要把 Agent 部署到 Cloud Run 或 Vertex AI Agent Engine。
• 既要 LLM 推理，又要确定性工作流（路由、扇出、循环、重试、HITL）。
• 需要把 Agent 评测、Web 调试 UI 和代码仓库放在同一套工具里。
• 要和其他厂商 Agent 用 A2A 互操作，同时用 MCP 接工具。

心智模型

ADK 应用主要由两类对象组成：

• Agent：指令、工具、模型行为。
• Workflow：图执行引擎，把 Agent 和任务节点连成可恢复的流。

from google.adk import Agent, Workflow

generate_fruit_agent = Agent(
    name="generate_fruit_agent",
    instruction="Return the name of a random fruit. Return only the name.",
)

generate_benefit_agent = Agent(
    name="generate_benefit_agent",
    instruction="Tell me a health benefit about the specified fruit.",
)

root_agent = Workflow(
    name="root_agent",
    edges=[("START", generate_fruit_agent, generate_benefit_agent)],
)

本地：adk run path/to/my_agent 或 adk web path/to/agents_dir。来源：google/adk-python README。

工程判断

ADK 2.x 的 Workflow Runtime 提供 HITL、Task API（Agent 间委托）和把 ADK Agent 当 MCP server 的能力。版本间恢复语义可能变化，生产应钉版本并回归测试 resume / A2A HITL。

注意事项

• pip install google-adk 需要 Python 3.10+；官方建议配合对应版本的 constraints 文件，避免传递依赖漂移。
• 「深度集成 Google」是优势也是迁移成本：工具和部署示例会偏向 Vertex。
• Agent Config 允许少写代码，但不等于可以跳过权限和评测。
• 与 A2A 互补：ADK 负责把 Agent 做出来，A2A 负责和别人的 Agent 说话。

参考来源

• google/adk-python
• ADK Docs
• A2A Protocol
• LangGraph
• 多 Agent 协作