ADK-TS
IQ AI · Programmation
ADK-TS est un framework open source en TypeScript pour créer des agents IA. Il prend en charge plusieurs fournisseurs de LLM, embarque outils, sessions et mémoire, et lance votre premier agent en une seule ligne.
À propos de ADK-TS
About
Qu'est-ce qu'ADK-TS
ADK-TS est un framework pour créer des agents IA en TypeScript, le langage que beaucoup de développeurs web et Node.js utilisent déjà au quotidien. En tant que framework d'agents IA en TypeScript, il vise ceux qui préfèrent définir des agents par le code plutôt que dans un panneau visuel. IQ AI le maintient comme projet open source sous licence MIT, donc vous pouvez lire le code, le forker ou l'intégrer à un produit commercial sans payer de licence.
Le framework gère les aspects du développement d'agents qui finissent d'ordinaire en tas de code de liaison. Vous disposez d'un accès aux modèles sans dépendance à un fournisseur, d'un système d'outils pour connecter des services externes et d'une gestion de sessions qui conserve le contexte d'un tour à l'autre. Au lieu de tout assembler vous-même, vous décrivez un agent et laissez le framework exécuter la boucle de raisonnement.
Sa limite principale tient au fait qu'il s'adresse à ceux qui programment. Il n'existe pas de constructeur visuel pour les utilisateurs sans profil technique, et la documentation reste marquée comme un travail en cours, avec des sections incomplètes. Si vous ne travaillez pas avec TypeScript ou JavaScript, les bénéfices fondent vite.
Pour commencer
- Installez la CLI globalement avec
npm install -g @iqai/adk-cli, puis lancezadkpour générer un projet, ou ajoutez le paquet à une app existante avecnpm install @iqai/adk. - Configurez une clé d'API dans un fichier
.env. Google Gemini fonctionne avecGOOGLE_API_KEYseul ; les autres fournisseurs utilisent leurs propres clés. - Définissez un agent avec l'API AgentBuilder, ou avec un simple
LlmAgent, et indiquez-lui le nom d'un modèle. - Rattachez des outils, un service de session ou des sous-agents si la tâche l'exige, exécutez l'agent et lisez la réponse.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de ADK-TS.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Développeurs TypeScript et Node.js qui intègrent des fonctions d'IA dans des apps web
- Ingénieurs full-stack qui veulent une logique d'agent typée plutôt que des scripts de prompts
- Équipes qui doivent changer de fournisseur de LLM
Tâches
- Créer des chatbots et assistants à mémoire persistante
- Enchaîner plusieurs agents dans un pipeline
- Relier des agents à des données et services externes
Cas d'usage
- Prototyper une idée d'agent en un après-midi
- Monter un assistant de recherche qui cite ses sources
- Déployer un agent dans un service Node.js ou une fonction serverless
Fonctionnalités clés
Des agents en une ligne avec AgentBuilder
L'API AgentBuilder crée un agent fonctionnel en un seul appel chaîné, puis lui pose une question. AgentBuilder.withModel("gemini-2.5-flash").ask(...) renvoie directement la réponse du modèle, ce qui est pratique pour tester une idée avant de s'engager dans une architecture complète. Vous pouvez ensuite étendre le même builder avec des sessions, des outils et des sous-agents.
Prise en charge de plusieurs fournisseurs de modèles
ADK-TS utilise Google Gemini par défaut, mais traite les autres fournisseurs comme des citoyens de première classe. Vous passez le nom d'un modèle sous forme de chaîne et laissez le framework détecter le fournisseur, ou vous utilisez des instances de modèles du Vercel AI SDK pour une intégration plus poussée. OpenAI, Anthropic, Groq, Mistral et le catalogue d'OpenRouter se connectent avec le même code d'agent.
Système d'outils extensible et MCP
Les outils donnent aux agents la capacité d'agir, pas seulement de parler. Vous définissez vos propres outils avec des schémas déclaratifs pour que le modèle sache quand et comment les appeler. Le support du Model Context Protocol va plus loin : il permet à un agent de se brancher à des serveurs MCP externes pour la blockchain, les données de marché, la messagerie et les fichiers, ou vous pouvez créer votre propre serveur à partir d'un modèle de départ.
Sessions et mémoire persistante
Chaque conversation s'exécute dans un objet Session qui suit l'historique des messages et un état modifiable. Les sessions sont fortement typées et sont créées, chargées et sauvegardées automatiquement au fil de la conversation. L'agent se souvient ainsi des tours précédents sans que vous écriviez de logique de stockage, et vous choisissez le back-end adapté à votre app.
Workflows multi-agents
Les agents de workflow combinent plusieurs agents spécialisés en un seul système. Les workflows séquentiels passent le travail d'un agent au suivant, les parallèles exécutent les agents en même temps et ceux en boucle répètent jusqu'à remplir une condition. Un pipeline rechercher, analyser puis résumer tient en quelques appels au builder.
Streaming et observabilité
Les agents peuvent diffuser leurs réponses token par token, ce qui convient au chat interactif et aux interfaces en direct. Pour la production, ADK-TS inclut des traces OpenTelemetry grâce auxquelles vous suivez les étapes d'un agent et voyez où passent le temps et les tokens. Cette observabilité compte dès qu'un agent quitte la phase de démo.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Typage complet sur les modèles, les outils et les sessions, donc l'éditeur signale les erreurs avant l'exécution.
- Conception agnostique vis-à-vis du fournisseur qui évite l'enfermement et vous laisse changer de LLM sans réécrire la logique.
- Livré avec sessions, mémoire, streaming et traces plutôt que de les laisser en options.
- Licence MIT et paquet npm qui rendent l'adoption peu coûteuse, pour les particuliers comme pour les entreprises.
Inconvénients
- Réservé à ceux qui codent, sans constructeur visuel pour qui n'écrit pas de TypeScript.
- La documentation reste marquée comme un travail en cours, donc certaines sections sont incomplètes.
- Suppose une certaine aisance avec TypeScript et l'outillage Node.js, ce qui élève la barrière pour les débutants.
- Faire tourner des agents exige vos propres clés d'API de LLM, donc un coût à l'usage à prévoir au budget.
Questions fréquentes
ADK-TS sert à créer des agents IA en TypeScript. Les développeurs l'utilisent pour des chatbots, des assistants de recherche, des pipelines de contenu et toute tâche où un agent doit appeler des outils, garder le contexte ou se coordonner avec d'autres agents.
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