Что это

Google ADK, Agent Development Kit, — это open-source фреймворк для разработки AI-агентов. Он помогает описывать agents, tools, callbacks, sessions, state, memory, artifacts и логику запуска в коде, а не собирать все только из длинного prompt.

Главная идея ADK — дать разработчику каркас для надежных agentic-приложений: агент может вызывать tools, хранить state, передавать задачу sub-agent, идти по sequential/loop/parallel-сценариям, а затем проходить evals и deployment.

ADK особенно логичен, если вы уже смотрите в сторону Gemini, Vertex AI, Agent Engine, Google Cloud Run и Google-экосистемы. Но это не no-code и не магическая кнопка: нужны Python/Java, проектирование tools, тесты, evals и понятный deploy-контур.

Ключевые параметры

Категория: Платформы AI-агентов
Сложность: Для разработчика
Запуск: Один рабочий день
Open-source: Да
Данные: Высокий контроль
Чувствительные данные: Только с настройками

API Файлы Изображения Аудио Видео Код Поиск в вебе Structured output Tool calling RAG Agent mode Multi-agent Память Контекст: зависит от выбранной модели, типа агента, state, memory, tools и объема artifacts Gemini Vertex AI Agent Engine Cloud Run MCP Python Java Google Cloud Agents CLI FastAPI Self-hosted Сервер Cloud

Доступные модели и версии

Gemini models Vertex AI models third-party models via integrations tools multi-agent workflows evals

Сильные стороны

open-source code-first подход к agent development
есть concepts для agents, tools, callbacks, sessions, state, memory и artifacts
поддерживает multi-agent orchestration и потоки работы
логично стыкуется с Gemini, Vertex AI, Agent Engine и Cloud Run
есть упор на debug, evals, deploy и production-надежность

Ограничения

нужна инженерная настройка, а не только prompt-навык
для production все равно нужны evals, logging, IAM, secret management и cost control
много функций лучше раскрывается в Google Cloud-стеке
мультиагентная логика быстро усложняет debug и оценку качества
нужно отдельно проектировать tool policy и human approval

Как использовать

Опишите use case: что агент делает, какие tools вызывает и где нужен human approval.
Создайте минимального одного агента с 1-2 tools, а не сразу multi-agent-систему.
Отделите tool schema, auth, input validation и output contract.
Добавьте session state: что агент помнит в рамках запуска и что не должен.
Для сложной логики вынесите шаги в sub-agents: researcher, planner, executor, reviewer.
До deployment соберите eval-набор: успешные, ошибочные, risky и edge cases.
В production включите tracing, logs, cost monitoring, rate limits, guardrails и rollback-план.

Примеры сценариев

Агент для ресерча: ищет данные, сверяет источники, готовит summary и отдает reviewer-агенту.
Мультиагент для заявок: classifier, CRM-writer, email-draft и human approval.
RAG-агент: берет вопрос, ищет в базе, отвечает с ссылками и падает eval, если нет groundedness.
Агент для DevOps: читает alert, обогащает логами, предлагает runbook, но не делает destructive action без approval.

Доступ и оплата

Модель оплаты: Open-source
Бесплатный тариф: Да
Работа в РФ: Ограниченно
VPN: Иногда может понадобиться
Русский интерфейс: Нет
Русский язык: Хорошо

Google ADK лучше брать, когда нужен именно code-first агент с tools, state, evals и deployment. Если нужена быстрая no-code-сборка, часто проще начать с Dify, Flowise или n8n.

Какой тариф выбрать

Сам ADK open-source, но стоимость дадут модели, Vertex AI, Cloud Run, storage, logs и tool API.
До production посчитайте token usage, latency, concurrency, retries и стоимость eval-прогонов.
Для первого MVP не стройте 8 агентов: один агент, 2 tools, evals и один deploy-путь дадут больше ясности.

Доступ через most AI

Для прототипа агента можно сначала прогнать идею в чате

Если нужно быстро сравнить GPT, Claude, Gemini и DeepSeek до написания code-first агента, попробуйте most AI.

Попробовать бесплатно

Когда не подходит

быстрый no-code бот без разработки
один простой prompt, где не нужны tools и state
команды без Python/Java и DevOps-компетенций
автономные write-действия без guardrails, approvals и tool policy
проект, где нужна полная независимость от Google Cloud-экосистемы

Альтернативы

LangGraph CrewAI AutoGen OpenAI Agents SDK Semantic Kernel Dify Flowise n8n

LangGraph силен для explicit state graphs, CrewAI — для role-based multi-agent сценариев, OpenAI Agents SDK — для OpenAI-стека, Semantic Kernel — для Microsoft/.NET-экосистемы, Dify/Flowise — для low-code и no-code прототипов.

Когда выбирать

Выбирайте этот инструмент, когда нужно собрать агентный сценарий: описать роль агента, подключить инструменты, управлять шагами выполнения и постепенно перейти от прототипа к рабочей интеграции.

На что обратить внимание

Главный риск - дать агенту слишком широкие права без тестов, логов и ограничений. Перед внедрением стоит проверить сценарии ошибок, доступы к данным и стоимость вызовов модели.

Как начать

Опишите одну конкретную задачу агента.
Подключите минимальный набор инструментов.
Проверьте ответы на реальных примерах.
Добавьте ограничения, логи и ручную проверку важных действий.

Параметры для подборок

open-source multi-agent gemini vertex-ai agent-engine mcp ai-agent-framework multi-agent-system tool-calling rag-agent llm-evals agent-deployment mcp-integration workflow-automation Для разработчиков ml-engineer ai-team Enterprise startup-team devops-engineer ai-agent-frameworks Инструменты разработчика llmops-tools google-ai-tools

Google ADK