ADK-TS
IQ AI · Coding
ADK-TS ist ein Open-Source-Framework in TypeScript zum Erstellen von KI-Agenten. Es unterstützt mehrere LLM-Anbieter, bringt Tools, Sessions und Speicher mit und startet Ihren ersten Agenten in einer einzigen Zeile.
Über ADK-TS
About
Was ist ADK-TS
ADK-TS ist ein Framework zum Erstellen von KI-Agenten in TypeScript, der Sprache, die viele Web- und Node.js-Entwickler ohnehin täglich nutzen. Als TypeScript-Framework für KI-Agenten richtet es sich an alle, die Agenten lieber per Code definieren als über ein visuelles Panel. IQ AI pflegt es als Open-Source-Projekt unter der MIT-Lizenz, sodass Sie den Quellcode lesen, forken oder in ein kommerzielles Produkt einbauen können, ohne Lizenzgebühren zu zahlen.
Das Framework kümmert sich um die Teile der Agent-Entwicklung, die sonst zu einem Haufen Klebecode werden. Sie bekommen anbieterunabhängigen Modellzugriff, ein Tool-System für die Anbindung externer Dienste und eine Session-Verwaltung, die den Kontext über mehrere Runden hinweg hält. Statt das alles selbst zu verdrahten, beschreiben Sie einen Agenten und lassen das Framework die Denkschleife ausführen.
Die größte Einschränkung: Es ist für Menschen gedacht, die programmieren. Einen Drag-and-drop-Builder für technisch weniger versierte Nutzer gibt es nicht, und die Dokumentation ist weiterhin als unfertig gekennzeichnet, mit lückenhaften Abschnitten. Wenn Sie nicht mit TypeScript oder JavaScript arbeiten, schrumpfen die Vorteile schnell.
Erste Schritte
- Installieren Sie die CLI global mit
npm install -g @iqai/adk-cliund führen Sieadkaus, um ein Projekt anzulegen, oder fügen Sie das Paket mitnpm install @iqai/adkin eine bestehende App ein. - Hinterlegen Sie einen API-Schlüssel in einer
.env-Datei. Google Gemini funktioniert allein mitGOOGLE_API_KEY; andere Anbieter nutzen eigene Schlüssel. - Definieren Sie einen Agenten mit der AgentBuilder-API oder einem einfachen
LlmAgentund geben Sie ihm einen Modellnamen. - Hängen Sie Tools, einen Session-Dienst oder Sub-Agenten an, wenn die Aufgabe es verlangt, führen Sie den Agenten aus und lesen Sie die Antwort.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von ADK-TS.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- TypeScript- und Node.js-Entwickler, die KI-Funktionen in Web-Apps einbauen
- Full-Stack-Entwickler, die typisierte Agentenlogik statt Prompt-Skripte wollen
- Teams, die den LLM-Anbieter wechseln müssen
Aufgaben
- Chatbots und Assistenten mit dauerhaftem Gedächtnis bauen
- Mehrere Agenten zu einer Pipeline verketten
- Agenten mit externen Daten und Diensten verbinden
Szenarien
- Eine Agentenidee an einem Nachmittag prototypen
- Einen Rechercheassistenten aufsetzen, der Quellen zitiert
- Einen Agenten in einen Node.js-Dienst oder eine Serverless-Funktion bringen
Wichtigste Funktionen
Agenten in einer Zeile mit AgentBuilder
Die AgentBuilder-API erstellt einen lauffähigen Agenten in einem einzigen verketteten Aufruf und stellt ihm dann eine Frage. AgentBuilder.withModel("gemini-2.5-flash").ask(...) gibt die Antwort des Modells direkt zurück, was praktisch ist, um eine Idee zu testen, bevor Sie sich auf eine vollständige Architektur festlegen. Von dort erweitern Sie denselben Builder um Sessions, Tools und Sub-Agenten.
Unterstützung mehrerer Modellanbieter
ADK-TS nutzt standardmäßig Google Gemini, behandelt andere Anbieter aber als gleichwertig. Sie übergeben einen Modellnamen als Zeichenkette und lassen das Framework den Anbieter erkennen, oder Sie verwenden Modellinstanzen des Vercel AI SDK für eine tiefere Integration. OpenAI, Anthropic, Groq, Mistral und der Katalog von OpenRouter verbinden sich mit demselben Agentencode.
Erweiterbares Tool-System und MCP
Tools geben Agenten die Fähigkeit zu handeln, nicht nur zu reden. Sie definieren eigene Tools mit deklarativen Schemas, damit das Modell weiß, wann und wie es sie aufruft. Die Unterstützung des Model Context Protocol geht weiter: Sie lässt einen Agenten an externe MCP-Server für Blockchain, Marktdaten, Messaging und Dateien andocken, oder Sie bauen aus einer Startvorlage Ihren eigenen Server.
Sessions und dauerhafter Speicher
Jede Unterhaltung läuft in einem Session-Objekt, das den Nachrichtenverlauf und einen veränderlichen Zustand führt. Sessions sind stark typisiert und werden im Verlauf der Unterhaltung automatisch angelegt, geladen und gespeichert. So merkt sich der Agent frühere Runden, ohne dass Sie Speicherlogik schreiben, und Sie wählen das Backend, das zu Ihrer App passt.
Multi-Agent-Workflows
Workflow-Agenten bündeln mehrere spezialisierte Agenten in einem System. Sequentielle Workflows reichen die Arbeit von einem Agenten zum nächsten, parallele führen Agenten gleichzeitig aus, und Schleifen wiederholen, bis eine Bedingung erfüllt ist. Eine Pipeline aus Recherchieren, Analysieren und Zusammenfassen sind ein paar Builder-Aufrufe.
Streaming und Beobachtbarkeit
Agenten können Antworten Token für Token streamen, was zu interaktivem Chat und Live-Oberflächen passt. Für den Produktivbetrieb bringt ADK-TS OpenTelemetry-Tracing mit, mit dem Sie die Schritte eines Agenten verfolgen und sehen, wohin Zeit und Tokens fließen. Diese Beobachtbarkeit zählt, sobald ein Agent die Demo-Phase hinter sich lässt.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Vollständige Typsicherheit bei Modellen, Tools und Sessions, sodass der Editor Fehler vor der Laufzeit findet.
- Anbieterunabhängiges Design, das Lock-in vermeidet und den LLM-Wechsel ohne Umschreiben der Logik erlaubt.
- Bringt Sessions, Speicher, Streaming und Tracing mit, statt sie als Zusatz zu behandeln.
- MIT-Lizenz und npm-Paket machen die Einführung günstig, für Einzelpersonen wie für Unternehmen.
Nachteile
- Nur für Programmierer gedacht, ohne visuellen Builder für alle, die kein TypeScript schreiben.
- Die Dokumentation ist weiterhin als unfertig gekennzeichnet, also sind manche Abschnitte lückenhaft.
- Setzt Vertrautheit mit TypeScript und der Node.js-Toolchain voraus, was die Hürde für Einsteiger erhöht.
- Der Betrieb von Agenten erfordert eigene LLM-API-Schlüssel, also fallen Kosten pro Nutzung an, die ins Budget gehören.
Häufige Fragen
ADK-TS wird genutzt, um KI-Agenten in TypeScript zu erstellen. Entwickler verwenden es für Chatbots, Rechercheassistenten, Content-Pipelines und jede Aufgabe, bei der ein Agent Tools aufrufen, Kontext behalten oder sich mit anderen Agenten abstimmen muss.
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