ADK-TS
IQ AI · コーディング
ADK-TS は TypeScript で AI エージェントを作るためのオープンソースフレームワークだ。複数の LLM プロバイダーに対応し、ツール、セッション、記憶を備え、1 行のコードで最初のエージェントを動かせる。
ADK-TS について
About
ADK-TS とは
ADK-TS は TypeScript で AI エージェントを作るためのフレームワークであり、TypeScript は多くの Web 開発者や Node.js 開発者が日常的に使う言語でもある。TypeScript 製の AI エージェントフレームワークとして、ビジュアルな管理画面ではなくコードでエージェントを定義したい人に向く。IQ AI が MIT ライセンスのオープンソースプロジェクトとして維持しているため、ソースを読み、フォークし、商用製品に組み込んでもライセンス費用はかからない。
このフレームワークは、エージェント開発で往々にして糊付けコードの山になりがちな部分を引き受ける。プロバイダーに縛られないモデルアクセス、外部サービスをつなぐツール機構、ターンをまたいで文脈を保つセッション管理が手に入る。それらを自分で配線する代わりに、エージェントを記述して推論ループはフレームワークに任せればいい。
最大の制約は、コードを書く人向けに作られている点だ。非技術者向けのドラッグ＆ドロップのビルダーはなく、ドキュメントも作業中の表示のままで、一部の節は不完全だ。TypeScript や JavaScript を触らないなら、得られる利点はすぐ小さくなる。
はじめかた
npm install -g @iqai/adk-cliで CLI をグローバルに入れ、adkを実行してプロジェクトを作る。既存アプリならnpm install @iqai/adkでパッケージを加える。.envファイルに API キーを設定する。Google Gemini はGOOGLE_API_KEYだけで動く。他のプロバイダーはそれぞれのキーを使う。- AgentBuilder API、または素の
LlmAgentでエージェントを定義し、モデル名を指定する。 - 必要ならツールやセッションサービス、サブエージェントをつなぎ、エージェントを実行して応答を読む。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- Web アプリに AI 機能を組み込む TypeScript と Node.js の開発者。フレームワークが彼らの言語で語り、npm install 1 回で既存プロジェクトに入る。
- プロンプトのスクリプトではなく型付きのエージェントロジックを求めるフルスタックエンジニア。モデル、ツール、セッションが型定義を持つ。
- LLM プロバイダーを切り替える必要のあるチーム。1 つの API が Gemini、OpenAI、Anthropic、OpenRouter を交換可能なバックエンドとして扱う。
タスク
- 持続的な記憶を持つチャットボットやアシスタントの構築。セッションがメッセージ履歴を保存し、文脈がターンをまたいで残る。
- 複数のエージェントをパイプラインにつなぐ。ワークフローエージェントは工程を逐次、並列、またはループで実行する。
- エージェントを外部データやサービスにつなぐ。ツール機構と MCP 対応が検索、ファイル、サードパーティ API を引き込む。
シーン
- 午後のひとときでエージェントのアイデアを試作する。AgentBuilder の 1 行呼び出しで、インフラを書く前にエージェントが動く。
- 出典を示す調査アシスタントを組む。Web 検索ツールとファイル操作を組み合わせ、見つけた内容を引用するよう指示する。
- エージェントを Node.js サービスやサーバーレス関数に載せる。Node.js が動く場所ならどこでも公開でき、可観測性のために OpenTelemetry のトレースも使える。
主な機能
AgentBuilder でエージェントを 1 行に
AgentBuilder API は連結した 1 回の呼び出しで動くエージェントを作り、そのまま問いを投げられる。AgentBuilder.withModel("gemini-2.5-flash").ask(...) はモデルの回答を直接返すので、本格的な構成に踏み切る前にアイデアを試すのに向く。そこから同じビルダーにセッション、ツール、サブエージェントを足していける。
複数のモデルプロバイダーへの対応
ADK-TS は既定で Google Gemini を使うが、他のプロバイダーも同等に扱う。モデル名を文字列で渡せばフレームワークがプロバイダーを判別する。より踏み込むなら Vercel AI SDK のモデルインスタンスも使える。OpenAI、Anthropic、Groq、Mistral、そして OpenRouter のモデル群が、同じエージェントコードでつながる。
拡張できるツール機構と MCP
ツールはエージェントに、話すだけでなく行動する力を与える。宣言的なスキーマで独自ツールを定義すれば、モデルがいつ、どう呼ぶべきかを判断できる。Model Context Protocol の対応はさらに進み、ブロックチェーン、市場データ、メッセージング、ファイルといった外部 MCP サーバーにエージェントを接続できる。テンプレートから自分のサーバーを作ることも可能だ。
セッションと持続的な記憶
各会話は Session オブジェクトの中で動き、メッセージ履歴と可変の状態を追う。セッションは強い型を持ち、会話の進行に合わせて作成、読み込み、保存が自動で行われる。おかげで以前のターンを覚えてくれ、保存のロジックを自分で書かずに済む。バックエンドはアプリに合うものを選べる。
マルチエージェントのワークフロー
ワークフローエージェントは、複数の専門エージェントを 1 つのシステムにまとめる。逐次ワークフローは仕事を次のエージェントへ渡し、並列は同時に動かし、ループは条件が満たされるまで繰り返す。調査、分析、要約という流れもビルダーの数回の呼び出しで済む。
ストリーミングと可観測性
エージェントは応答をトークン単位でストリーミングでき、対話型チャットやライブの画面に向く。本番運用のために、ADK-TS は OpenTelemetry のトレースを備え、エージェントの工程をたどって時間とトークンがどこへ向かうかを確かめられる。この可観測性は、エージェントがデモの段階を抜けたあとに効いてくる。
メリットとデメリット
メリット
- モデル、ツール、セッションを通じて型安全で、実行前にエディタが誤りを拾う。
- プロバイダーに依存しない設計で囲い込みを避け、ロジックを書き直さず LLM を差し替えられる。
- セッション、記憶、ストリーミング、トレースを後付けではなく標準で備える。
- MIT ライセンスと npm パッケージにより、個人にも企業にも導入の費用が低い。
デメリット
- コードを書く人専用で、TypeScript を書かない人向けのビジュアルなビルダーがない。
- ドキュメントは作業中の表示のままで、一部の節が不完全だ。
- TypeScript と Node.js のツール周りに一定の慣れを前提とし、初心者には敷居が高い。
- エージェントの実行には自分の LLM API キーが必要で、従量の費用を予算に入れておく必要がある。
よくある質問
ADK-TS は TypeScript で AI エージェントを作るために使う。開発者はチャットボット、調査アシスタント、コンテンツのパイプラインのほか、エージェントがツールを呼び、文脈を覚え、他のエージェントと連携する必要のある作業に用いる。
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Forefront · コーディングForefrontはオープンソースAIで構築するためのウェブプラットフォームだ。主要なオープンソース言語モデルを自分のデータで微調整し、性能を評価し、API経由で実行したり、エクスポートして自分でホストしたりできる。クローズドなプラットフォームの手軽さを求めつつ、モデルとデータの所有権にはこだわる開発者が対象だ。
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StartKit.AI · コーディングStartkitは、AI SaaSとAIラッパー製品を作るためのボイラープレートだ。面倒な部分をあらかじめ配線済みにしたAIスタートアップボイラープレートと考えればいい。認証、StripeとLemon Squeezyの決済、利用制限、トランザクションメール、そしてOpenAI、Anthropic、Groq、Llamaと通信するAI APIスターターキットが含まれる。リポジトリをクローンして価格を設定し、ユーザーが実際にお金を払う部分に取りかかれる。ReactとTailwind上のNext.jsで作られているため、ボイラープレートコードの多くはすでに見慣れたものだ。
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Tricentis · コーディングTestimは、Web・モバイル・Salesforceアプリ向けにエンドツーエンドテストを構築して実行するAIテスト自動化プラットフォームだ。機械学習を頼りに、インターフェースが変わってもテストを安定させ、チームが壊れたセレクターの修正に費やす時間を減らす。今日から使い始められる自動テストツールとしては悪くない。ブラウザで操作を録画してテストを作り、より細かい制御が必要なときはJavaScriptを足す。忙しいQAチームにとって堅実な選択肢である。