Agent Development Kit (ADK)：用 Python 构建、评估与部署 AI Agent 的代码优先框架

核心能力与快速开始

★ 21849 · Python

能做什么

基于图的 Workflow 执行引擎，支持路由、扇出/扇入、循环、重试、状态管理、动态节点、人在环路与嵌套工作流；Task API 提供结构化 Agent 间委派，含多轮任务模式、单轮受控输出与混合委派；模块化多 Agent 系统，可将多个专用 Agent 组合为层级结构；工具生态支持预置工具、自定义函数、OpenAPI 规范与 MCP 工具；代码优先的 Python 定义方式，同时提供 Agent Config 免代码构建；工具确认（HITL）流程可为工具执行加显式确认与自定义输入；内置开发 UI 用于测试、评估、调试与展示 Agent；支持本地 CLI 运行（adk run / adk web）、Docker 容器部署以及在 Cloud Run 或 Vertex AI Agent Engine 上部署。

适用场景

构建从简单任务到复杂系统的 AI Agent 工作流；将多个专用 Agent 组合为可扩展的多 Agent 应用；通过预置工具、自定义函数、OpenAPI 规范或 MCP 工具为 Agent 扩展能力；对 Agent 进行评测（adk eval 与 evalset 配置）；使用内置开发 UI 调试、评估和演示 Agent；以 Docker 容器或 Google Cloud（Cloud Run、Vertex AI Agent Engine）方式部署 Agent；借助 llms.txt / llms-full.txt 以 LLM 上下文方式辅助 Agent 开发。

项目形态

开发框架

部署方式

本地可通过 CLI 运行（adk run、adk web）；可通过 Docker 容器本地部署（adk deploy docker --with_ui）；可部署到 Google Cloud 的 Cloud Run（adk deploy cloud_run --with_ui）或使用 Vertex AI Agent Engine 扩展。其余部署条件未说明。

主要依赖

Python 3.11+；使用 pip 安装 google-adk（稳定版）或从 main 分支安装开发版；可选安装扩展依赖 google-adk[extensions]；建议配合对应 Python 版本的 constraints 文件安装以保护传递依赖。模型与云服务的 API 成本及额度未说明。

使用限制

README 未说明具体性能上限、并发规模或成本限制；开发版（main 分支）可能包含实验性变更或缺陷；虽然框架模型无关、部署无关，但文档提到针对 Gemini 优化并与 Google 生态紧密集成。其余限制未说明。

许可证

Apache-2.0

最近推送

2026-10-15 06:40

资料检查：2026-10-15 07:00 · 卡片整理：2026-10-15 07:00
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职业应用

程序员

使用 ADK 以代码优先方式在 Python 中定义 Agent 逻辑、工具与编排，构建、评估和部署 AI Agent；可通过内置开发 UI 测试、评估与调试 Agent，并使用 adk eval 运行评估样例。

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产品经理

借助 ADK 的 Agent Config 免代码构建 Agent，并使用内置开发 UI 测试、评估、调试和展示 Agent，用于快速验证 AI Agent 产品原型。

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