ADK-TS
IQ AI · Programación
ADK-TS es un framework de código abierto en TypeScript para crear agentes de IA. Admite varios proveedores de LLM, incluye herramientas, sesiones y memoria, y pone en marcha tu primer agente en una sola línea.
Acerca de ADK-TS
About
Qué es ADK-TS
ADK-TS es un framework para crear agentes de IA en TypeScript, el lenguaje que muchos desarrolladores web y de Node.js ya usan a diario. Al ser un framework de agentes de IA en TypeScript, apunta a quienes prefieren definir agentes con código antes que en un panel visual. IQ AI lo mantiene como proyecto de código abierto con licencia MIT, así que puedes leer el código, bifurcarlo o integrarlo en un producto comercial sin pagar licencia.
El framework se encarga de las partes del desarrollo de agentes que suelen acabar en un montón de código pegamento. Ofrece acceso a modelos sin depender de un proveedor, un sistema de herramientas para conectar servicios externos y una gestión de sesiones que conserva el contexto entre turnos. En lugar de montar todo eso por tu cuenta, describes un agente y dejas que el framework ejecute el bucle de razonamiento.
Su límite principal es que está pensado para gente que programa. No hay un constructor visual para usuarios sin perfil técnico, y la documentación sigue marcada como trabajo en curso, con secciones incompletas. Si no trabajas con TypeScript o JavaScript, las ventajas se reducen rápido.
Primeros pasos
- Instala la CLI de forma global con
npm install -g @iqai/adk-cliy ejecutaadkpara crear un proyecto, o añade el paquete a una app existente connpm install @iqai/adk. - Configura una clave de API en un archivo
.env. Google Gemini funciona solo conGOOGLE_API_KEY; otros proveedores usan sus propias claves. - Define un agente con la API AgentBuilder, o con un
LlmAgentnormal, e indícale el nombre de un modelo. - Añade herramientas, un servicio de sesión o subagentes si la tarea lo pide, ejecuta el agente y lee la respuesta.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de ADK-TS.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Desarrolladores de TypeScript y Node.js que integran funciones de IA en apps web
- Ingenieros full-stack que quieren lógica de agentes con tipos en lugar de scripts de prompts
- Equipos que necesitan cambiar de proveedor de LLM
Tareas
- Crear chatbots y asistentes con memoria persistente
- Encadenar varios agentes en un pipeline
- Conectar agentes con datos y servicios externos
Casos de uso
- Prototipar una idea de agente en una tarde
- Montar un asistente de investigación que cite fuentes
- Desplegar un agente en un servicio Node.js o una función serverless
Funciones clave
Agentes de una línea con AgentBuilder
La API AgentBuilder crea un agente funcional en una sola llamada encadenada y luego le hace una pregunta. AgentBuilder.withModel("gemini-2.5-flash").ask(...) devuelve la respuesta del modelo directamente, lo que resulta práctico para probar una idea antes de comprometerte con una arquitectura completa. Desde ahí puedes ampliar el mismo builder con sesiones, herramientas y subagentes.
Soporte de varios proveedores de modelos
ADK-TS viene con Google Gemini por defecto, pero trata a otros proveedores como ciudadanos de primera. Puedes pasar el nombre de un modelo como cadena y dejar que el framework detecte el proveedor, o usar instancias de modelos del Vercel AI SDK para una integración más profunda. OpenAI, Anthropic, Groq, Mistral y el catálogo de OpenRouter se conectan con el mismo código de agente.
Sistema de herramientas extensible y MCP
Las herramientas dan a los agentes la capacidad de actuar, no solo de hablar. Defines herramientas propias con esquemas declarativos para que el modelo sepa cuándo y cómo llamarlas. El soporte de Model Context Protocol va más allá: permite que un agente se enchufe a servidores MCP externos de blockchain, datos de mercado, mensajería y archivos, o puedes crear tu propio servidor desde una plantilla inicial.
Sesiones y memoria persistente
Cada conversación corre dentro de un objeto Session que sigue el historial de mensajes y un estado mutable. Las sesiones están fuertemente tipadas y se crean, cargan y guardan de forma automática mientras avanza la conversación. Así el agente recuerda turnos anteriores sin que escribas lógica de almacenamiento, y tú eliges el backend que encaje con tu app.
Flujos multiagente
Los agentes de flujo combinan varios agentes especializados en un solo sistema. Los flujos secuenciales pasan el trabajo de un agente al siguiente, los paralelos los ejecutan a la vez y los de bucle repiten hasta cumplir una condición. Un pipeline de investigar, analizar y resumir son unas pocas llamadas al builder.
Streaming y observabilidad
Los agentes pueden transmitir respuestas token a token, algo que encaja con el chat interactivo y las interfaces en vivo. Para uso en producción, ADK-TS incluye trazas de OpenTelemetry con las que sigues los pasos de un agente y ves a dónde van el tiempo y los tokens. Esa observabilidad importa cuando un agente deja atrás la fase de demo.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- Tipado completo en modelos, herramientas y sesiones, así el editor detecta errores antes de ejecutar.
- Diseño agnóstico respecto al proveedor que evita ataduras y te deja cambiar de LLM sin reescribir la lógica.
- Viene con sesiones, memoria, streaming y trazas en lugar de dejarlos como extras.
- Licencia MIT y paquete en npm que abaratan la adopción tanto para personas como para empresas.
Desventajas
- Pensado solo para quien programa, sin constructor visual para quien no escribe TypeScript.
- La documentación sigue marcada como trabajo en curso, así que hay secciones incompletas.
- Da por hecha cierta soltura con TypeScript y las herramientas de Node.js, lo que sube la barrera para principiantes.
- Ejecutar agentes exige tus propias claves de API de LLM, así que hay un coste por uso que presupuestar.
Preguntas frecuentes
ADK-TS sirve para crear agentes de IA en TypeScript. Los desarrolladores lo usan en chatbots, asistentes de investigación, pipelines de contenido y cualquier tarea donde un agente deba llamar herramientas, recordar contexto o coordinarse con otros agentes.
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