Framework · Google
Google ADK im Überblick
Googles Agent Development Kit mit SDKs für Python, TypeScript, Go, Java und Kotlin sowie integrierter Evaluierung. Es ist auf Gemini ausgerichtet, unterstützt über Adapter aber auch andere Modelle und lässt sich auf Agent Runtime in Google Cloud bereitstellen.
Ideal für: Teams, die mit mehreren Sprachen arbeiten und Gemini-orientierte Agenten, integrierte Evaluierungen und einen direkten Weg zu Google Cloud suchen.
Wichtige Fakten
- Maintainer
- Sprachen
- Python, TypeScript, Go, Java, Kotlin
- Lizenz
- Apache-2.0
- Neueste Version
Python 2.10.0· 25. September 2026- Repository
- google/adk-python
- Gehostete Option
- Agent Runtime on Gemini Enterprise Agent Platform (formerly Vertex AI Agent Engine); also Cloud Run, GKE
Schnellstart
Installieren Sie das Paket, richten Sie die Zugangsdaten ein und starten Sie dann den einfachsten Agent aus der offiziellen Dokumentation. Die Modell-IDs entsprechen denen in der Dokumentation und sind möglicherweise nicht für Ihr Konto freigeschaltet.
Python
pip install google-adk && adk create my_agent (run with: adk run my_agent or adk web --port 8000)from google.adk.agents.llm_agent import Agent
# Mock tool implementation
def get_current_time(city: str) -> dict:
"""Returns the current time in a specified city."""
return {"status": "success", "city": city, "time": "10:30 AM"}
root_agent = Agent(
model='gemini-flash-latest',
name='root_agent',
description="Tells the current time in a specified city.",
instruction="You are a helpful assistant that tells the current time in cities. Use the 'get_current_time' tool for this purpose.",
tools=[get_current_time],
)TypeScript
npm install @google/adk (inferred from package name; not copied from docs)import { LlmAgent, GOOGLE_SEARCH } from '@google/adk';
const agent = new LlmAgent({
name: 'researcher',
model: 'gemini-flash-latest',
instruction: 'You help users research topics thoroughly.',
tools: [GOOGLE_SEARCH],
});Funktionen
| Beliebiges Modell | Ja | Vorrangig Gemini; andere Modelle über LiteLLM und lokale Adapter |
|---|---|---|
| MCP-Client | Ja | McpToolset mit optionaler Bestätigung pro Tool |
| MCP-Server | Ja | Agent mit to_mcp_server() bereitstellen |
| Multi-Agent | Ja | Unteragenten-Bäume sowie Graph-Workflows seit ADK 2.0 |
| Persistente Ausführung | Ja | Gestoppte Agents fortsetzen; Agent Runtime verwaltet lang laufende Zustände |
| Menschliche Freigabe | Ja | Tool-Bestätigung über require_confirmation=True |
| Tracing | Ja | Basiert auf OpenTelemetry, mit Cloud Trace auf Google Cloud |
| Evals | Ja | Evaluation ist eine zentrale ADK-Funktion |
Aktuelle Änderungen
- ADK 2.0 führte graphbasierte Workflows ein.
- Zu Python, TypeScript, Go und Java kam ein Kotlin-SDK hinzu.
- Die Dokumentation ist zu adk.dev umgezogen.
- Vertex AI Agent Engine wurde auf der Gemini Enterprise Agent Platform in Agent Runtime umbenannt.