ADK-TS
IQ AI · Programação
ADK-TS é um framework de código aberto em TypeScript para criar agentes de IA. Suporta vários provedores de LLM, traz ferramentas, sessões e memória, e coloca seu primeiro agente no ar em uma única linha.
Sobre ADK-TS
About
O que é o ADK-TS
ADK-TS é um framework para criar agentes de IA em TypeScript, a linguagem que muitos desenvolvedores web e de Node.js já usam no dia a dia. Como framework de agentes de IA em TypeScript, ele mira quem prefere definir agentes por código em vez de em um painel visual. A IQ AI o mantém como projeto de código aberto sob licença MIT, então você pode ler o código, criar um fork ou embarcá-lo num produto comercial sem pagar licença.
O framework cuida das partes do desenvolvimento de agentes que normalmente viram um monte de código de cola. Ele oferece acesso a modelos sem dependência de fornecedor, um sistema de ferramentas para conectar serviços externos e um gerenciamento de sessões que mantém o contexto entre turnos. Em vez de montar tudo isso por conta própria, você descreve um agente e deixa o framework rodar o ciclo de raciocínio.
O limite principal é que ele mira quem programa. Não existe um construtor visual para usuários sem perfil técnico, e a documentação segue marcada como trabalho em andamento, com seções incompletas. Se você não trabalha com TypeScript ou JavaScript, as vantagens encolhem rápido.
Primeiros passos
- Instale a CLI globalmente com
npm install -g @iqai/adk-clie rodeadkpara criar um projeto, ou adicione o pacote a um app existente comnpm install @iqai/adk. - Configure uma chave de API num arquivo
.env. O Google Gemini funciona só comGOOGLE_API_KEY; outros provedores usam as próprias chaves. - Defina um agente com a API AgentBuilder, ou com um
LlmAgentcomum, e aponte para o nome de um modelo. - Anexe ferramentas, um serviço de sessão ou subagentes se a tarefa pedir, rode o agente e leia a resposta.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de ADK-TS.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Desenvolvedores de TypeScript e Node.js que integram recursos de IA em apps web
- Engenheiros full-stack que querem lógica de agente com tipos em vez de scripts de prompt
- Times que precisam trocar de provedor de LLM
Tarefas
- Criar chatbots e assistentes com memória persistente
- Encadear vários agentes num pipeline
- Conectar agentes a dados e serviços externos
Cenários
- Prototipar uma ideia de agente numa tarde
- Montar um assistente de pesquisa que cita fontes
- Publicar um agente num serviço Node.js ou numa função serverless
Principais recursos
Agentes de uma linha com o AgentBuilder
A API AgentBuilder cria um agente funcional numa única chamada encadeada e depois faz uma pergunta a ele. AgentBuilder.withModel("gemini-2.5-flash").ask(...) devolve a resposta do modelo direto, o que é prático para testar uma ideia antes de se comprometer com uma arquitetura completa. A partir daí você amplia o mesmo builder com sessões, ferramentas e subagentes.
Suporte a vários provedores de modelo
O ADK-TS vem com o Google Gemini por padrão, mas trata outros provedores como cidadãos de primeira classe. Você passa o nome de um modelo como texto e deixa o framework detectar o provedor, ou usa instâncias de modelo do Vercel AI SDK para uma integração mais profunda. OpenAI, Anthropic, Groq, Mistral e o catálogo da OpenRouter se conectam com o mesmo código de agente.
Sistema de ferramentas extensível e MCP
As ferramentas dão aos agentes a capacidade de agir, não só de conversar. Você define ferramentas próprias com esquemas declarativos para o modelo saber quando e como chamá-las. O suporte ao Model Context Protocol vai além e deixa um agente se plugar a servidores MCP externos de blockchain, dados de mercado, mensageria e arquivos, ou você cria seu próprio servidor a partir de um template inicial.
Sessões e memória persistente
Cada conversa roda dentro de um objeto Session que acompanha o histórico de mensagens e um estado mutável. As sessões são fortemente tipadas e são criadas, carregadas e salvas de forma automática conforme a conversa avança. Assim o agente lembra turnos anteriores sem você escrever lógica de armazenamento, e você escolhe o backend que combina com o seu app.
Fluxos multiagente
Os agentes de fluxo combinam vários agentes especializados num só sistema. Fluxos sequenciais passam o trabalho de um agente para o próximo, os paralelos rodam agentes ao mesmo tempo e os de laço repetem até cumprir uma condição. Um pipeline de pesquisar, analisar e resumir são algumas chamadas ao builder.
Streaming e observabilidade
Os agentes podem transmitir respostas token a token, o que cai bem em chat interativo e interfaces ao vivo. Para uso em produção, o ADK-TS inclui rastreamento OpenTelemetry com o qual você segue os passos de um agente e vê para onde vão tempo e tokens. Essa observabilidade passa a importar quando o agente deixa a fase de demo.
Prós e contras
Prós
- Tipagem completa em modelos, ferramentas e sessões, então o editor pega erros antes da execução.
- Design agnóstico de provedor que evita amarras e deixa você trocar de LLM sem reescrever a lógica.
- Vem com sessões, memória, streaming e rastreamento em vez de deixá-los como extras.
- Licença MIT e pacote no npm que barateiam a adoção tanto para pessoas quanto para empresas.
Contras
- Feito só para quem programa, sem construtor visual para quem não escreve TypeScript.
- A documentação segue marcada como trabalho em andamento, então há seções incompletas.
- Pressupõe certa fluência com TypeScript e com as ferramentas do Node.js, o que eleva a barreira para iniciantes.
- Rodar agentes exige as suas próprias chaves de API de LLM, então há um custo por uso a incluir no orçamento.
Perguntas frequentes
O ADK-TS serve para criar agentes de IA em TypeScript. Os desenvolvedores o usam em chatbots, assistentes de pesquisa, pipelines de conteúdo e qualquer tarefa em que um agente precise chamar ferramentas, lembrar contexto ou se coordenar com outros agentes.
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Alternativas a ADK-TS
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Forefront · ProgramaçãoO Forefront é uma plataforma web para construir com IA de código aberto. Você ajusta os principais modelos de linguagem de código aberto com seus próprios dados, avalia o desempenho deles e os roda por uma API ou os exporta para hospedar por conta própria. Desenvolvedores que querem a conveniência de uma plataforma fechada, mas fazem questão de ser donos dos modelos e dos dados, são o público-alvo aqui.
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StartKit.AI · ProgramaçãoStartkit é um boilerplate para criar produtos de SaaS com IA e wrappers de IA. Pense nele como um boilerplate para startups de IA com as partes chatas já conectadas: autenticação, pagamentos com Stripe e Lemon Squeezy, limites de uso, e-mail transacional e um kit inicial de API de IA que conversa com OpenAI, Anthropic, Groq ou Llama. Você clona o repositório, define seu preço e começa pela parte do produto que as pessoas realmente pagam. Ele é feito em Next.js sobre React e Tailwind, então boa parte do código boilerplate já parece familiar.
Testim
Tricentis · ProgramaçãoO Testim é uma plataforma de automação de testes com IA para criar e executar testes de ponta a ponta em aplicações web, mobile e Salesforce. Ele se apoia no aprendizado de máquina para manter os testes estáveis quando uma interface muda, então as equipes gastam menos tempo consertando seletores quebrados. Nada mal para uma ferramenta de testes automatizados que você pode começar a usar hoje. Você cria testes gravando ações no navegador e depois adiciona JavaScript quando precisa de mais controle. É uma escolha sólida para equipes de QA ocupadas.