首页 资讯 下载 教程 Skills 社群

Google 开源 Agent Development Kit（ADK）：企业级多 Agent 框架

· 6 分钟 行业动态

概述

Google 的 Agent Development Kit（ADK） 是一个开源的 Agent 开发框架，让开发者可以在企业级规模构建、调试和部署可靠的 AI Agent。

ADK 被评为 2026 年 4 月最完整的多 Agent 框架。

多语言支持

ADK 支持四种主流语言：

语言 仓库 适合
Python google/adk-python AI/ML 主力语言
TypeScript google/adk-ts Web/Node.js 应用
Go google/adk-go 高性能服务
Java google/adk-java 企业 Java 栈

这种多语言原生支持在 Agent 框架中罕见，让 Google ADK 在异构技术栈中特别有吸引力。

核心能力

从简到繁的渐进式架构

ADK 设计为"从 prompt 开始，逐步成长"：

  1. 起步：简单的 prompt + 工具调用
  2. 成长：多 Agent 编排
  3. 高级：基于图的工作流
  4. 专业：性能评估和部署

多 Agent 编排

ADK 的核心优势：

  • 层级化 Agent：主 Agent 委派任务给专业 Agent
  • 智能路由：根据对话内容选择 Agent
  • 工具共享：Agent 之间可以共享工具集
  • 上下文传递：自动管理跨 Agent 上下文

基于图的工作流

对于复杂场景：

  • 可视化工作流设计
  • 条件分支和循环
  • 并行执行
  • 错误恢复

企业级能力

  • 性能评估：内置基准测试
  • 部署支持：Vertex AI、GKE、其他平台
  • 监控：生产可观测性
  • 合规：符合企业安全要求

最近更新（2026 年 4 月）

ADK 保持约每两周的发布节奏。近期新增：

  • 自定义服务注册：灵活扩展 ADK 生态
  • 会话回溯：可以 rewind 到前一次 invocation 之前
  • Vertex AI 代码执行：通过 Vertex AI Code Execution Sandbox API 执行 Agent 生成的代码

与其他框架对比

维度 Google ADK LangChain CrewAI OpenClaw
多语言 4 种 Python/JS Python JS/TS
多 Agent 强 中 强 中
企业部署 Vertex AI 灵活 有限 灵活
学习曲线 中 高 低 低
定位 企业 通用 多 Agent 个人/小团队

与 OpenClaw 的关系

ADK 和 OpenClaw 定位不同但可以协同：

使用场景划分

  • OpenClaw：个人/小团队，本地优先，聊天频道集成
  • Google ADK：企业生产，云端部署，复杂工作流

技术融合

可以组合使用：

  • 后端用 ADK 处理复杂业务逻辑
  • 前端用 OpenClaw 提供用户交互（微信、飞书等）
  • OpenClaw 通过 Webhook 触发 ADK 工作流

MCP 协议桥梁

如果 ADK 支持 MCP：

  • OpenClaw 可以直接调用 ADK 暴露的能力
  • 双向集成成为可能

部署示例

Vertex AI 部署

pip install google-adk
gcloud ai agents deploy my-agent

本地开发

from google.adk import Agent, Tool

agent = Agent(
    name="my-agent",
    instruction="You are a helpful assistant",
    tools=[Tool(...)]
)

# 运行
response = agent.run("Hello")

多 Agent 示例

from google.adk import Agent, Team

researcher = Agent(name="researcher", ...)
writer = Agent(name="writer", ...)
reviewer = Agent(name="reviewer", ...)

team = Team(
    agents=[researcher, writer, reviewer],
    orchestration="hierarchical"
)

result = team.run("Write a technical blog post about quantum computing")

对行业的影响

标准化推动

Google ADK 的成功推动了 Agent 开发的事实标准：

  • 多 Agent 编排的通用模式
  • 企业部署的最佳实践
  • Agent 评估的基准方法

国内生态启示

国内厂商（阿里、百度、腾讯）可能跟进发布类似框架：

  • 阿里 Qwen Agent（已有）
  • 百度 AgentBuilder（已有）
  • 腾讯 Agent Framework（可能）

国际标准和国内方案并存将成为长期格局。

资源

  • Python 仓库：github.com/google/adk-python
  • 文档：google.github.io/adk-docs
  • 示例：github.com/google/adk-samples
  • PyPI：pip install google-adk

注意事项

  • ADK 与 Vertex AI 集成最深，其他云平台支持较弱
  • 多 Agent 系统复杂度高，简单场景用 OpenClaw 更合适
  • 企业部署需考虑成本（Vertex AI 按用量计费）
  • 学习曲线比 OpenClaw 陡峭，需要时间投入
← 返回资讯列表