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07 · Google ADK：最像「企业软件」的 Agent 框架

Google ADK

图片来源：google/adk-python

仓库google/adk-python
Star21.2k（Go 版 8.7k、Java 版 1.7k）
版本2.7.1（相对 1.x 有破坏性变更）
语言Python / TypeScript / Go / Java / Kotlin 五种
许可证Apache 2.0
层级Framework，自带 Runtime 能力
一句话把软件工程规范（分层、测试、评测、部署、协议）套到 Agent 开发上，Gemini 优化但不锁定

一、定位：它是本专题里「最不像玩具」的一个​

其他框架的文档从「20 行代码跑通一个 Agent」开始，ADK 的文档从目录结构、配置、评测集、部署目标开始。这不是缺点，是它的目标用户不同 —— 它面向的是要把 Agent 交付到生产、还要被合规审查的团队。

体现在这几个地方：

  • 五种语言官方实现 —— Python / TypeScript / Go / Java / Kotlin。Java 和 Go 版的存在直接说明它想进的是什么样的公司
  • 自带评测：adk eval 跑 evalset，是本专题里少数把评测做进核心的框架
  • 自带 Web 调试 UI：adk web，不用连第三方 SaaS
  • Agent Config：YAML 定义 Agent，不写代码
  • A2A 协议：跨框架、跨组织的 Agent 互通

二、两个主类：Agent 和 Workflow​

官方给新手的定位很清楚：Agent 定义「一个 AI 怎么想」，Workflow 定义「多个步骤怎么走」。

Agent​

from google.adk import Agent

# ADK 约定：模块里名为 root_agent 的变量就是入口，
# `adk run` / `adk web` 会自动找它，不用你写启动代码
root_agent = Agent(
    name="greeting_agent",              # 名字要唯一，多 Agent 时用来互相引用
    model="gemini-2.5-flash",           # 也可以换成其他厂商的模型
    instruction="You are a helpful assistant. Greet the user warmly.",   # 系统提示词
)

Workflow：ADK 2.0 的核心新东西​

from google.adk import Agent, Workflow

# 两个各司其职的小 Agent
generate_fruit_agent = Agent(
    name="generate_fruit_agent",
    instruction="Return the name of a random fruit. Return only the name.",
)

generate_benefit_agent = Agent(
    name="generate_benefit_agent",
    instruction="Tell me a health benefit about the specified fruit.",
)

# Workflow 负责编排：谁先跑、谁后跑、怎么分支
root_agent = Workflow(
    name="root_agent",
    # 一个元组就是一条链：START → 先出水果名 → 再讲这个水果的好处。
    # 上一个节点的输出会自动成为下一个节点的输入
    edges=[("START", generate_fruit_agent, generate_benefit_agent)],
)

三、Workflow 图：和 LangGraph 的同与不同​

ADK 2.0 把工作流做成有向图，节点（NodeLike）可以是：

  1. @node 装饰的 Python 函数（同步 / 异步 / 生成器）
  2. LlmAgent 实例
  3. BaseTool 实例
  4. 另一个 Workflow（可嵌套）
  5. START 哨兵节点

边的三种写法：链式元组是亮点​

from google.adk.workflow import DEFAULT_ROUTE, START

# ① 顺序：元组里从左到右依次执行，START -> a -> b -> c
edges = [(START, step_a, step_b, step_c)]

# ② 并行 fan-out：位置上放一个「元组」，里面的节点同时开跑
#    含义是 START -> a，然后 a -> b 和 a -> c 并发
edges = [(START, step_a, (step_b, step_c))]

# ③ 条件路由：位置上放一个「字典」，键是路由标签，值是去向节点。
#    step_a 内部通过 yield Event(route="success") 发出标签，框架据此选边
edges = [
    (START, step_a, {
        "success": step_b,                 # a 发出 "success" 就走 b
        "failure": step_c,                 # 发出 "failure" 就走 c
        DEFAULT_ROUTE: fallback_step,      # 发出别的标签一律走兜底分支
    }),
]

节点通过 yield Event(route="success") 发出路由信号。也支持显式的 Edge 对象写法：

from google.adk.workflow import Edge, START

# 和上面的链式元组等价，只是把每条边显式写出来。
# 图很复杂时这种写法更好读，也更容易在代码里动态拼装
edges = [
    Edge(from_node=START, to_node=step_a),                        # 无条件边
    Edge(from_node=step_a, to_node=step_b, route="success"),      # 带路由标签的条件边
    Edge(from_node=step_a, to_node=step_c, route="failure"),
]

编译期校验 —— 这是它比 LangGraph 强的地方​

Workflow 初始化时会跑 validate_graph()，把结构性错误在启动时就报出来：节点名必须唯一、必须有且只有一个 START、START 不能有入边等等。

ADK 2.0 WorkflowLangGraph StateGraph
边的写法链式元组，一行表达顺序 / 并行 / 条件add_edge / add_conditional_edges 逐条加
状态Session State（带作用域前缀）TypedDict + Reducer
并行合并Join nodeReducer 自动归并
图校验实例化时强校验编译时校验较弱
持久化SessionService（含 Vertex 托管）Checkpointer（含 Postgres）
心智负担中等高（reducer 语义要理解）

ADK 的链式元组语法确实比 LangGraph 逐条 add_edge 更紧凑可读，代价是灵活度略低。

其他内置节点能力：retry_config 重试、join_node 汇合、parallel_worker 并行工人、dynamic_nodes 运行时动态生成节点。

四、Session / State / Memory：三层上下文​

这是 ADK 设计里我认为最值得学的部分 —— 它把「状态该存多久、给谁看」做成了 key 前缀：

前缀作用域举例
无前缀仅当前会话draft（这次对话的草稿）
user:该用户的所有会话user:display_name
app:整个应用所有用户app:model_tier
temp:仅当前一次调用，不落盘temp:intermediate_calc
from google.adk.sessions import InMemorySessionService

session = await session_service.create_session(
    app_name="notes",       # 应用名，app: 前缀的数据以它为作用域
    user_id="ada",          # 用户 ID，user: 前缀的数据以它为作用域
    session_id="monday",    # 这次会话的 ID，无前缀的数据只在这次会话里可见
    state={
        "app:model_tier": "pro",      # 全应用共享：所有用户、所有会话都读得到
        "user:display_name": "Ada",   # 该用户的所有会话共享：明天新开会话还在
        # 还可以写 "draft": "..."（只在本次会话）
        # 或 "temp:calc": 1（只在本次调用内，根本不落盘）
    },
)

一个必须理解的机制：写入是 delta，靠 Event 落盘​

代码不直接改 Session.state 那个 dict，而是写 ctx.state（工具里就是 ToolContext）。每次写会记录两遍：一遍进当前值（下一行代码能读到），一遍进 delta（挂在即将发出的 Event 上）。只有 event 被 append 时，delta 才真正持久化。

这个设计让「状态变更」和「执行事件」天然对齐 —— 事件流就是完整的状态变更审计日志。对要过合规的系统很友好。

三种 SessionService：InMemorySessionService（开发）、DatabaseSessionService（自托管）、VertexAiSessionService（GCP 托管）。另有独立的 MemoryService 管跨会话长期记忆。

1.x → 2.0 是破坏性升级

官方明确：2.0 对 agent API、event model、session schema 都有破坏性变更。ADK 2.0 生成的 session 能被 1.28+ 读（多余字段忽略），但和更老的 1.x 不兼容。 老项目升级前先看迁移文档。

五、工具与人工确认​

工具来源：自定义函数、OpenAPI spec 自动生成、MCP tools、内置工具（google_search 等）、以及跨框架工具适配。

Tool Confirmation 是它的 HITL 机制 —— 在工具执行前要求显式确认，还能带自定义输入表单。对照 01 D6 维度，这属于第 3 档（工具级审批协议）。

六、开发体验：adk 命令行​

adk run  path/to/my_agent      # 在终端里和 Agent 对话，最快的调试方式
adk web  path/to/agents_dir    # 起本地 Web UI，能看每一步的事件、状态、工具调用

# 跑评测集做回归：第一个参数是 Agent 目录，第二个是评测用例文件。
# 改完提示词跑一遍，就知道有没有把原来对的场景改坏
adk eval samples/hello_world samples/hello_world/hello_world_eval_set_001.evalset.json

ADK Web UI

图片来源：google/adk-python

adk eval 值得单独说：它把「评测集」做成一等公民，你可以把回归用例存成 .evalset.json，改完提示词跑一遍看有没有退化。本专题里绝大多数框架都没有这个 —— 大家默认你自己搭评测（比如 EvalHub 那种）。

还有 Agent Config：用 YAML 定义 Agent 不写代码，给非工程角色用。

七、A2A：跨组织的 Agent 互通​

MCP 解决的是「Agent 怎么用工具」，A2A（Agent-to-Agent）解决的是「Agent 怎么用另一个 Agent」 —— 尤其是当那个 Agent 属于另一个团队、另一家公司，用的还是别的框架。

ADK 提供 RemoteA2aAgent：远端 Agent 在本地看起来就是个普通 sub-agent。

这是 Google 在 Agent 领域的协议布局：MCP 管纵向（Agent → 工具），A2A 管横向（Agent → Agent）。ADK 2.0 的 Task API 则是同一个进程内的结构化委派（多轮任务模式、单轮受控输出、HITL、任务 Agent 作为 workflow 节点）。

八、部署​

目标说明
Vertex AI Agent Engine / Agent RuntimeGCP 全托管，会话、记忆、伸缩都不用管
Cloud Run容器化，最常见
GKE需要 K8s 级控制时
自建打成容器随便跑
adk api_server本地起 HTTP 服务，前端可直接联调

九、供应商中立性：说清楚​

官方说 model-agnostic、deployment-agnostic，这话基本成立，但有梯度：

部分换出 GCP 的成本
Agent / Workflow / Tools / Session 抽象低，纯代码
模型低（LiteLLM 接其他家）
内置 google_search 等 Google 工具高，得换实现
Vertex AI Agent Engine 托管高，这是它最省事的部署路径
VertexAiSessionService中，换 DatabaseSessionService 即可

结论：不在 GCP 上，ADK 依然是个设计良好的框架（多语言 + 图校验 + 评测是真优势）；但它最省心的那条路在 GCP 上。这和 OpenAI Agents SDK 与 OpenAI 的关系是同构的。

十、什么时候用 / 什么时候别用​

用它，如果​

  • 主力在 GCP / Gemini —— Agent Engine 部署是本专题里最省事的托管路径之一
  • 团队不是纯 Python —— 五语言官方实现，Java / Go 后端团队几乎没有第二选择
  • 需要评测和回归 —— adk eval 是内建的
  • 要跨组织对接别人的 Agent —— A2A 目前最完整的实现
  • 要过合规审计 —— 事件驱动的状态 delta 天然是审计日志

别用它，如果​

  • 只想快速验证一个想法 —— 目录结构、配置、Session 概念的前置成本高于 OpenAI Agents SDK
  • 深度绑另一家云 —— 在 AWS 上用 ADK 会一直有「用错工具」的别扭感，那边有 Strands Agents
  • 社区规模是硬指标 —— 21.2k 对比 LangChain 144.5k，遇到冷门问题时 Stack Overflow 上的答案密度差很多
  • 不能接受破坏性升级 —— 1.x → 2.0 的经历说明它还在快速演进期
参考资料