一文看懂Google ADK：AI代理开发的下一个风口

在AI技术狂飙的今天，我们正在迈入一个全新阶段：👉 从“能对话的AI”到“能行动的AI代理”。如果说大语言模型（LLM）是AI世界的“思想家”，那么AI代理就是那个真正执行任务、解决问题的行动派。
Google 在 AI 代理开发领域推出了 Agent Development Kit (ADK)。这是一个灵活且模块化的框架，用于开发和部署 AI 代理。虽然针对 Gemini 模型和 Google 生态系统进行了优化，但 ADK 不限模型 (model-agnostic)、不限部署环境 (deployment-agnostic)，并且旨在与其他框架兼容。ADK 的设计目标是让代理开发更贴近传统的软件开发流程，从而让开发者更容易创建、部署和编排从简单任务到复杂工作流的各类代理架构。
ADK 的出现，不仅是一个开发工具，更是一场AI应用的深层次革命。

🔍 为什么AI需要“代理”？
传统的AI应用，尤其是聊天机器人，大多是被动响应式的：

• 你提问，它回答；
• 你命令，它执行单步操作。

这显然无法满足复杂的真实场景需求，比如：

• 自动帮你规划一次旅行；
• 自动监控任务并按需执行多步操作；
• 实现跨系统、跨平台的工作流自动化。

**AI代理（Agent）= 有记忆、有工具、有执行力的“数字员工”。

🚀 ADK的能力：打开AI代理新范式**

想象一下👇，使用 ADK 这个框架，你可以构建这样的智能代理：

✅ 你问AI：“我下周去巴黎，需要带雨伞吗？”

→ 它不仅查天气，还会（通过工具）结合你的行程、提供有依据的建议。

✅ 你说：“帮我整理今天的邮件并安排会议。”

→ 它能（通过工具）自动扫描邮箱、筛选重点、发送会议邀请。

这正是 ADK 这个框架解锁的新能力。

以下代码片段旨在概念性地展示使用 ADK 构建代理的核心思路和简洁性。在后续文章，特别是快速入门篇中，我们将提供完整的、可运行的代码示例和详细的环境搭建指南。

# 示例代码片段，非完整可运行代码

from google.adk.agents import Agent # 导入路径示意

ai_assistant = Agent(

model="gemini-2.0-pro", # 不限模型，这里以 Gemini 为例

tools=[GoogleSearchTool(), CalendarTool()], # 工具集成

instruction="帮助用户管理日程和信息查询" # 代理指令

)

ai_assistant.run("下周三下午帮我安排一个项目会议，并查下本周的市场动态。") # 运行任务

✨ ADK 核心亮点：让AI“活”起来

1、自主决策： ADK 代理不仅执行命令，还能基于环境和任务需求自主判断：

什么时候该调用哪个工具；

什么时候需要进一步澄清任务或寻求用户确认。

2、工具链专家： ADK 内置强大的“工具使用”框架，让代理能够轻松集成和调用外部功能：

API 调用

数据库操作
文件处理
自定义业务逻辑

3、多代理协作： 支持构建多个专精代理，让它们像团队一样协作完成复杂任务，例如：

旅行助手 → 可以协调天气、航班、酒店等子代理或工具。
财务顾问 → 可以协作财务数据分析、风险评估等模块。
记忆与上下文： 支持会话记忆与长期记忆服务集成（可对接各类存储），让代理能“了解你”的历史交互，并从过去的经验中“持续学习”或获取信息。

🔗 ADK 与 Google 生态

尽管 ADK 不限模型和部署环境，但它针对 Gemini 模型和 Google 生态系统进行了优化。这意味着在 Google Cloud 上使用 ADK，可以更方便地集成和利用：

🌐 Google Search (通过工具调用)

📧 Gmail (通过工具调用)

📅 Google Calendar (通过工具调用)

☁️ Google Cloud API (与各种云服务无缝集成)

各种企业内部系统 (通过 Extensions / Function Calling 等机制连接)

这种优化让在 Google Cloud 上构建智能代理，特别是需要深度集成 Google 服务和企业数据的场景，变得尤为高效。

⚔️ ADK vs LangChain/CrewAI：有何不同？

对比市面上流行的AI代理开发框架，ADK 有其独特的定位：

特点	Agent Development Kit (ADK)	LangChain	CrewAI
框架定位	灵活、模块化框架，不限模型/环境	构建链式应用、广泛集成	专注多代理“团队型”协作
生态优化	针对 Gemini/Google 生态深度优化	支持多生态/更开放、社区驱动	专注多代理“团队型”场景、社区驱动
侧重点	软件工程化开发、工具链、部署、编排	构建链式应用、RAG增强、广泛探索	多代理协作、复杂任务划分
企业安全性	易于结合 Google Cloud 企业级安全能力	通常需自建安全架构	通常需自建安全架构
兼容性	旨在与其他框架兼容	自身生态强大，可与其他工具结合	专注于多代理协作流程
适合人群	寻求工程化、灵活代理开发，尤其习惯 Google 生态或需部署到 Google Cloud 的开发者	广泛的AI应用开发者、研究者	专注于构建多代理协作系统的开发者

👉 我的建议： 如果你需要一个强调工程化、灵活部署、不强绑定特定模型（但可充分利用 Gemini 等模型）且方便与 Google Cloud 集成的代理开发框架，或者你的业务深度使用 Google 生态，那么深入了解和使用 ADK 将是一个很好的选择。

💡 应用场景想象力

使用 ADK，你可以构建各种创新应用：

🏢 智能工作流： 自动化办公流程、跨部门业务流程编排

🎓 学习助手： 个性化学习路径规划、知识检索与答疑

🔬 虚拟研究员： 快速获取、分析和总结特定领域资料

🎨 创作助手： 辅助文本写作、内容创意生成，甚至调用外部工具进行多媒体处理

🔧 运维自动化： 监控系统状态，根据告警执行诊断和修复操作

👉 这不再是未来，而是已经开始发生。

🚀 ADK 上手初体验

虽然完整的环境搭建和第一个可运行示例将在后续文章详细介绍，但你可以先了解一下 ADK 中核心 Agent 对象的创建风格：

# 示例代码片段，展示核心对象创建风格，非完整可运行代码

import adk # 导入 ADK 库 (导入方式待确认)

from adk.agents import Agent # Agent 类路径示意

def hello_world_tool(name: str) -> str:

# """问候用户并欢迎他们"""

return f"你好，{name}！欢迎来到ADK的世界！"

my_agent = Agent(

name="welcome_agent",

model="gemini-2.0-flash", # 指定使用的模型 (可以是 Gemini 或其他模型)

tools=[hello_world_tool], # 注册可用的工具列表

instruction="友好地问候用户" # 给出代理指令/Prompt

)

my_agent.run("我叫小明") # 运行代理执行任务

（请注意，上述代码是简化示例，实际使用需要安装 ADK 库、进行必要的认证配置以及工具的正确实现和注册。具体的安装和使用方式将在后续文章详细讲解。）

🔮 未来已来，加入这场革命

ADK 不仅仅是一个库，它是一个旨在推动 AI 从“工具”向“智能体”转变的框架。它让构建能够感知、决策、行动并与现实世界（通过工具）交互的 AI 变得更像标准的软件开发过程。

随着 AI 的发展，从个人助理到企业自动化，AI 代理将成为 AI 的下一个主流形态。掌握 ADK，就是掌握了如何以更工程化的方式构建这些智能体的能力。

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完整代码目录如下：

文件配置环境变量

# .env 配置文件

GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=FALSE

GOOGLE_API_KEY=AIzaS**********************Y4tKmj0

`# __init__.py文件

from . import agent
`

#agent.py文件

from google.adk.agents import Agent

def hello_world(name: str) -> str:

return f"你好，{name}！欢迎来到ADK的世界！"

root_agent = Agent(

name="welcome_agent",

model="gemini-2.0-flash",

tools=[hello_world],

instruction="友好地问候用户"

)

安装python环境

pip install google-adk

运行命令 adk web

然后访问 http://localhost:8000如图所示