Agent Development Kit
Google · Programação
O Agent Development Kit é o framework de código aberto do Google para criar, avaliar e implantar agentes de IA, com suporte a Python, TypeScript, Go, Java e Kotlin.
Sobre Agent Development Kit
What Is Agent Development Kit
O Agent Development Kit (ADK) é um framework de código aberto do Google para construir agentes de IA, de um bot simples que usa ferramentas até um conjunto de agentes especializados que passam tarefas entre si. Ele chegou em abril de 2025 no Google Cloud Next, e o Google o apresenta como um caminho do protótipo à produção, não como brinquedo de demonstração. Você instala um pacote, define um agente com um modelo e um conjunto de ferramentas, e o executa localmente em poucos minutos.
A ideia central é que agentes sejam escritos como software, não montados a partir de prompts gigantes. O ADK oferece poucas peças: agentes que raciocinam com um modelo de linguagem, agentes de fluxo que executam passos em sequência, em paralelo ou em loop, ferramentas que alcançam APIs externas e um runner que junta tudo. Uma camada de sessão mantém o estado da conversa separado da memória de longo prazo, então os agentes não perdem o fio no meio de uma tarefa nem esquecem um usuário que volta.
O desenvolvimento de agentes de IA com o ADK dispensa uma stack nova: você escreve o agente no mesmo código que já mantém. Os limites principais são o compromisso e a complexidade. O ADK é afinado para o Gemini e se integra em profundidade com o Google Cloud, então equipes fora desse ecossistema pagam um custo de integração. A versão 2.0 reescreveu as APIs centrais, o que obriga quem adotou cedo a migrar. O framework em si não tem camada gratuita gerenciada, porque você o roda por conta própria ou paga os serviços de nuvem onde ele fica.
Getting Started
- Crie um ambiente virtual de Python e rode pip install google-adk, ou instale as dev tools com npm para a versão em TypeScript.
- Configure uma chave da API do Gemini ou de outro provedor para que o framework tenha um modelo a chamar.
- Defina um agente em código com um nome, um modelo, uma instrução e as ferramentas que ele pode usar.
- Rode localmente pela ferramenta de linha de comando ou pelo Developer UI, e acompanhe cada passo enquanto ele executa.
- Empacote o agente em um contêiner e implante no Cloud Run, no GKE ou na sua própria infraestrutura quando estiver pronto.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de Agent Development Kit.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Engenheiros de backend e plataforma
- Equipes que saem da demo para a produção
- Empresas já no Google Cloud
Tarefas
- Montar sistemas multiagente
- Ligar agentes a ferramentas reais
- Rodar avaliações antes de lançar
Cenários
- Publicar um agente de suporte ao cliente
- Prototipar um assistente de pesquisa interno
- Padronizar o desenvolvimento de agentes entre equipes
Principais recursos
Suporte a várias linguagens
O ADK existe em Python, TypeScript, Go, Java e Kotlin, e os mesmos conceitos valem nos cinco. Uma equipe escreve agentes na linguagem que já usa, e evita uma reescrita antes de qualquer compromisso. O Python tem os exemplos e a documentação mais amplos, por isso costuma ser o ponto de partida.
Orquestração multiagente
Você monta um sistema de agentes especializados e deixa que passem tarefas entre si, seja por roteamento guiado pelo modelo, seja por chamada explícita de ferramenta. Os agentes de fluxo cuidam da parte previsível: executam passos em ordem, em paralelo ou em loop até bater uma condição. Essa mistura deixa a lógica determinística onde ela importa e o modelo decidindo onde não importa.
Fluxos baseados em grafos
Novidade do ADK 2.0, os fluxos de grafo combinam código determinístico com raciocínio adaptativo em um grafo estruturado, então cada caminho de execução é explícito e o resultado é mais fácil de prever. Em agentes que mexem com dinheiro ou conformidade, essa previsibilidade é justamente o ponto. É a resposta do Google à crítica de que o comportamento de um agente é difícil de fixar.
Amplo suporte a modelos
O ADK é otimizado para o Gemini, mas funciona com a maioria dos modelos generativos pela sua interface de modelo, incluindo os de outros provedores e os que rodam localmente. Quem está no Google Cloud tem acesso gerenciado a uma faixa maior de modelos, com controles de custo e desempenho. Você não fica preso ao modelo de um único fornecedor se a sua necessidade mudar.
Avaliação e depuração integradas
O framework traz uma ferramenta de linha de comando e um Developer UI para rodar agentes, avançar pelos eventos, inspecionar mudanças de estado e rastrear o que aconteceu. Você monta conjuntos de avaliação com vários turnos e pontua os resultados localmente. Depurar um agente que tomou uma decisão estranha é a diferença entre dias e horas.
Implantação flexível
Os agentes rodam em qualquer lugar que aceite um contêiner, de uma imagem Docker local ao Cloud Run, ao GKE ou ao Agent Runtime gerenciado do Google. Implantar no Google Cloud acrescenta escala, autenticação e tracing gerenciados sem reescrever o agente. Desenvolva local, escale global.
Prós e contras
Prós
- Código aberto e gratuito: o framework não custa nada, então você só paga os modelos e os serviços de nuvem que escolher.
- Suporte a cinco linguagens: Python, TypeScript, Go, Java e Kotlin fazem quase todo time de backend adotar sem trocar de linguagem.
- Ferramentas de produção incluídas: avaliação, tracing e um Developer UI cobrem a parte do trabalho com agentes que os protótipos pulam.
- Orquestração forte: agentes sequenciais, paralelos e de loop, mais fluxos de grafo, resolvem tarefas complexas de várias etapas.
- Implantação flexível: o suporte a contêineres evita que você fique preso ao Google Cloud, a não ser que queira os serviços gerenciados.
Contras
- Rende melhor dentro do stack do Google: as integrações mais profundas são Gemini e Google Cloud, então outras stacks exigem mais trabalho de cola.
- Mudanças que quebram na 2.0: o framework reescreveu as APIs centrais na versão 2.0, então projetos antigos precisam de migração.
- A conta do modelo é à parte: o framework é grátis, mas cada chamada do agente roda em um modelo pago, e isso pesa em escala.
- Curva de aprendizado mais alta: conceitos como sessões, memória e agentes de fluxo levam tempo para quem é novo em design de agentes.
Perguntas frequentes
O Agent Development Kit é um framework para criar, avaliar e implantar agentes de IA. Você define agentes em código, dá ferramentas e modelos a eles, e os roda ou publica sem montar a lógica de orquestração por conta própria.
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Alternativas a Agent Development Kit
Forefront
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.
Startkit
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.