В апреле 2025 года Google представила новый инструмент для разработчиков — Agent Development Kit (ADK), который позволяет создавать мощных ИИ-агентов с минимальным количеством кода. ADK предлагает простой и гибкий подход к разработке агентов, поддерживая мультимодальные взаимодействия и интеграцию с различными моделями.
- ADK и новый этап развития Agentic AI
- Почему это важно?
- Что такое Google ADK?
- Основные особенности Google Agent Development Kit
- Структура, построенная на модульности
- Основные возможности ADK
- 1. Многоагентная архитектура
- 2. Поддержка различных моделей
- 3. Богатая экосистема инструментов
- 4. Встроенная потоковая передача
- 5. Гибкая оркестрация
- 6. Интегрированная среда разработки
- 7. Лёгкая интеграция с Vertex AI
- Простой и быстрый старт с ADK
- Развертывание на Vertex AI
- Пример: как создать ИИ-агента за 100 строк кода
- Создание агента для планирования путешествий
- Заключение
- Источники
ADK и новый этап развития Agentic AI
Agentic AI — это современный подход в развитии искусственного интеллекта, где модели действуют как самостоятельные агенты. В отличие от традиционных LLM, которые просто отвечают на запросы, агенты в парадигме Agentic AI обладают “намерениями”, могут принимать решения, планировать действия, использовать инструменты и вызывать другие сервисы или агентов для достижения целей.
Agentic AI стремится приблизить ИИ к более “осознанному” поведению, приближенному к человеческому решению задач в реальной среде.
Почему это важно?
До недавнего времени разработка таких систем была трудоёмкой задачей, требующей глубокой кастомизации и сложной координации между компонентами. Google ADK решает эту проблему, делая создание и управление ИИ-агентами доступным, быстрым и модульным.
Фреймворк изначально заточен под Agentic AI:
- каждый агент — это полноценная сущность с контекстом, логикой и инструментами;
- поддерживается композиция агентов и построение многоагентных систем;
- возможна динамическая маршрутизация задач между агентами;
- управление поведением агентов осуществляется с помощью LLM — они определяют, что делать дальше, какие инструменты вызывать и какие данные запрашивать.
Таким образом, ADK — это шаг к созданию более “умных” и автономных ИИ-систем, где каждый компонент работает как самостоятельный участник экосистемы, а не просто как предсказатель следующего слова.
Google ADK стал ответом на потребность в стандартизированном, гибком подходе к созданию таких систем. Он предоставляет разработчикам готовую инфраструктуру для построения, управления и масштабирования мультиагентных приложений. Теперь создание полноценной агентной архитектуры стало доступно даже тем, кто только начинает знакомство с этой областью.
Что такое Google ADK?
Agent Development Kit (ADK) — это открытый фреймворк от Google для создания и развертывания ИИ-агентов. Он предназначен для упрощения процесса разработки агентов, обеспечивая при этом высокую гибкость и масштабируемость. ADK поддерживает создание как одиночных, так и многоагентных систем, позволяя разработчикам легко управлять поведением агентов и их взаимодействием.
В отличие от других фреймворков, таких как AutoGen или CrewAI, ADK предлагает более современный подход, позволяя создавать многомодальные системы с аудио и видео, развертывать их в облаке или локально и использовать встроенный UI-плейграунд.
Основные особенности Google Agent Development Kit
Структура, построенная на модульности
ADK использует чёткую, модульную архитектуру, где каждый агент включает три ключевых элемента:
- Память (Memory): хранит знания агента о мире и его собственном состоянии.
- Навыки (Skills): определяют, какие действия агент способен выполнять.
- Поведение (Behavior): отвечает за планирование и принятие решений.
Такая модульность позволяет легко расширять возможности агентов, добавлять новые функции и адаптировать поведение в зависимости от ситуации.
Модулярность ADK делает его идеальным решением как для создания простых агентов, так и для построения сложных мультиагентных систем.
Основные возможности ADK
1. Многоагентная архитектура
ADK позволяет строить модульные и масштабируемые приложения, объединяя специализированных агентов в иерархические структуры. Это обеспечивает сложную координацию и делегирование задач между агентами.
2. Поддержка различных моделей
Фреймворк интегрируется с различными моделями, включая Gemini и модели, доступные через Vertex AI Model Garden. Также поддерживается интеграция с LiteLLM, что обеспечивает доступ к широкому спектру моделей от таких провайдеров, как Anthropic, Mistral AI и AI21 Labs, Meta*( признана в России экстремистской организацией и запрещена на территории РФ).
3. Богатая экосистема инструментов
Google ADK предлагает не только встроенные навыки (поиск, выполнение кода и др.), но и:
- Model Context Protocol (MCP): специальный протокол взаимодействия между агентами и инструментами. Он позволяет динамически подключать сторонние навыки и модули без переписывания архитектуры.
- Интеграцию с популярными библиотеками, такими как LangChain и LlamaIndex, для расширения функциональности.
- Совместимость с внешними фреймворками, например LangGraph и CrewAI, для построения сложных мультиагентных сценариев.
MCP обеспечивает стандартизированное общение между агентами, что критично для создания масштабируемых агентных систем.
4. Встроенная потоковая передача
Фреймворк поддерживает двустороннюю аудио- и видеопередачу, позволяя создавать естественные взаимодействия с агентами, выходящие за рамки текстовых диалогов.
5. Гибкая оркестрация
ADK предоставляет агенты для определения рабочих процессов (Sequential, Parallel, Loop) и поддерживает динамическую маршрутизацию, управляемую LLM (LlmAgent), для адаптивного поведения.
6. Интегрированная среда разработки
Разработчики могут разрабатывать, тестировать и отлаживать агентов локально с помощью мощного CLI и визуального веб-интерфейса, позволяющего пошагово отслеживать события, состояния и выполнение агентов.
7. Лёгкая интеграция с Vertex AI
Разработчики могут использовать Vertex AI для создания, обучения и хостинга своих агентов на инфраструктуре Google Cloud. Это позволяет масштабировать агентные системы практически без ограничений по вычислительным ресурсам.
Кроме того, Vertex AI Native Integration открывает доступ к различным LLM-моделям, что позволяет создавать более интеллектуальных и контекстно-осведомлённых агентов.
Простой и быстрый старт с ADK
С ADK построение первого ИИ-агента становится максимально доступным. Минимальный кодовый пример занимает около 100 строк — в нём можно определить память агента, базовые навыки, и описать простейшую стратегию принятия решений.
Порог входа значительно снижен: даже те, кто раньше не работал с мультиагентными архитектурами, могут быстро создать работающий прототип.
Для начала работы с ADK необходимо установить пакет google-adk с помощью pip:
pip install google-adk
Затем можно создать простого агента, определив его поведение и инструменты в Python. ADK предоставляет шаблоны и примеры, которые помогут быстро освоиться с фреймворком.
Развертывание на Vertex AI
ADK оптимизирован для работы в экосистеме Google Cloud, особенно с Vertex AI. Разработчики могут развертывать агентов на платформе Vertex AI Agent Engine, обеспечивая масштабируемость и надежность. Кроме того, ADK позволяет интегрировать агентов с различными источниками данных и API, такими как BigQuery, AlloyDB и Apigee.
Пример: как создать ИИ-агента за 100 строк кода
Благодаря ADK, создание собственного ИИ-агента включает несколько простых этапов:
- Определение памяти: задайте, какие данные агент должен знать и запоминать.
- Добавление навыков: подключите стандартные или кастомные действия.
- Разработка поведения: настройте логику принятия решений, например через простые правила или цепочки рассуждений.
- Развёртывание: интегрируйте агента в приложение через Vertex AI или в рамках локального прототипа.
Всё это реально уместить в 100–150 строк Python-кода.
Создание агента для планирования путешествий
В статье на ai.gopubby.com разработчик Pasindu Rangana демонстрирует, как с помощью ADK можно создать интеллектуального помощника для планирования путешествий, используя всего 100 строк кода. Агент принимает запросы пользователя, такие как “Хочу поехать в Париж на следующей неделе”, и предоставляет рекомендации по перелетам, отелям и достопримечательностям.
Заключение
Google ADK представляет собой мощный инструмент для создания ИИ-агентов, предлагая гибкость, масштабируемость и простоту разработки. Благодаря поддержке различных моделей, мультимодальных взаимодействий и интеграции с экосистемой Google Cloud, ADK подходит как для новичков, так и для опытных разработчиков, стремящихся создавать современные ИИ-приложения.
Если вы хотите начать создавать собственных ИИ-агентов, ADK предоставляет все необходимые инструменты и ресурсы для быстрого старта и успешной реализации проектов.
Примечание: Данная статья основана на информации из открытых источников и предназначена для ознакомительных целей.
Источники
- https://google.github.io/adk-docs/
- https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/agent-engine/quickstart
- https://google.github.io/adk-docs/get-started/quickstart/
- https://medium.com/google-cloud/getting-started-with-agent-development-kit-function-tools-3f038ee646ea
- https://www.googlecloudcommunity.com/gc/Cloud-Product-Articles/Using-Google-s-Agent-Development-Kit-ADK-with-MCP-Toolbox-and/ta-p/898512
- https://www.youtube.com/watch?v=bPtKnDIVEsg
