当你还在为构建复杂 AI 智能体系统而头疼时，谷歌已经悄悄开源了一款能让开发者 "如虎添翼" 的工具包。想象一下：只需百行代码，就能搭建一个由多个智能体组成的协作系统，它们能分工处理任务、调用各种工具，甚至在云端无缝部署 —— 这就是 Google Agent Development Kit（ADK）带给 AI 开发的全新可能。

什么是 Google ADK？

简单来说，ADK 是谷歌推出的开源 Python 工具包，全称为 Agent Development Kit，专为构建、评估和部署 AI 智能体而设计。它就像 AI 智能体开发的 "乐高积木"，让开发者可以用模块化的方式快速搭建从简单任务到复杂工作流的智能体架构。

与传统 AI 开发框架不同，ADK 有三个显著特点：

代码优先：所有智能体逻辑都用 Python 代码定义，便于测试和版本控制

模型无关：虽然针对 Gemini 和谷歌生态优化，但支持几乎所有主流大语言模型

云原生设计：从本地调试到云端部署无缝衔接，支持 Google Cloud 多种服务

如果你熟悉 Python 编程，即使没有深厚的 AI 背景，也能借助 ADK 快速入门智能体开发。

ADK 核心功能：打造智能体 "超级团队"

ADK 的强大之处在于它提供了一整套构建智能体系统的工具链，让单个智能体可以 "单打独斗"，多个智能体也能 "协同作战"。

1. 多智能体协作系统

ADK 支持构建层次化的智能体架构，你可以创建：

基础智能体：处理单一类型任务

协调器智能体：负责任务分配和调度

工作流智能体：通过SequentialAgent实现流水线式协作

例如在客服场景中，你可以设计一个协调器智能体接收用户咨询，然后根据问题类型自动路由给技术支持智能体、售后智能体或账单智能体，大大提高服务效率。

2. 丰富的工具生态系统

ADK 内置了多种实用工具，让智能体拥有 "超能力"：

谷歌搜索工具：实时获取网络信息

代码执行工具：运行 Python 代码解决问题

文件处理工具：读写和分析各种文件

Google Cloud 集成：无缝对接 BigQuery、Vertex AI 等服务

第三方集成：支持 Jira、LangChain 等工具

更棒的是，你还可以通过 Python 函数定义自定义工具，或通过 OpenAPI 规范集成现有服务，让智能体具备特定业务能力。

3. 全生命周期开发支持

ADK 覆盖了智能体开发的完整流程：

快速创建：adk create命令生成项目模板

本地调试：adk run启动交互式测试

可视化 UI：adk web打开开发界面调试智能体

自动化评估：adk eval测试智能体性能

灵活部署：支持部署到 Cloud Run 或 Vertex AI Agent Engine

2025 年 7 月发布的 v1.8.0 版本还新增了计算机使用工具集和更强大的会话管理功能，进一步提升了开发体验。

实战：15 分钟搭建天气智能体团队

让我们通过一个实际案例，看看如何用 ADK 构建实用的智能体系统。我们将创建一个能查询天气的智能体团队，包含问候智能体和天气查询智能体。

准备工作

首先确保你的环境满足要求：

Python 3.9 或更高版本

安装 ADK：pip install google-adk

Google AI Studio API 密钥（免费额度可用）

步骤 1：项目搭建

mkdir adk-weather-agent && cd adk-weather-agent mkdir weather_agent_team python -m venv venv # 激活虚拟环境（Windows: venv\Scripts\activate，macOS/Linux: source venv/bin/activate）

步骤 2：配置 API 密钥

创建.env文件存储密钥：

GOOGLE_API_KEY="你的AI Studio密钥" GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=FALSE

步骤 3：编写智能体代码

在weather_agent_team文件夹中创建weather_agent_team.py：

import os from google.adk import Agent, tool from google.adk.agents import SequentialAgent from dotenv import load_dotenv # 加载环境变量 load_dotenv() # 定义天气查询工具 @tool def get_weather(location: str) -> str:     """获取指定地点的天气信息"""     # 实际应用中可集成真实天气API     return f"{location}今天天气晴朗，气温25℃，适合户外活动。" # 定义问候智能体 greeting_agent = Agent(     name="GreetingAgent",     instructions="友好地问候用户并询问所在城市", ) # 定义天气智能体 weather_agent = Agent(     name="WeatherAgent",     instructions="使用get_weather工具查询用户所在城市的天气",     tools=(get_weather,) ) # 创建智能体团队 agent_team = SequentialAgent(     name="WeatherTeam",     agents=[greeting_agent, weather_agent] ) # 运行智能体 if __name__ == "__main__":     from google.adk.cli import run_agent     run_agent(agent_team)

步骤 4：启动并测试

运行命令启动 Web UI：

adk web weather_agent_team.WeatherTeam

在浏览器中访问本地地址，你将看到一个交互式界面，可以与你的智能体团队对话，测试它们的协作效果。

与主流框架对比：ADK 适合你吗？

目前智能体开发框架众多，ADK 与 Autogen、Langchain、CrewAI 相比各有优势：

特性	Google ADK	Autogen	Langchain	CrewAI
开发方式	代码优先，面向对象	分层 API	函数式组合	声明式角色
多智能体支持	层次化组合	对话驱动	需 LangGraph	角色协作
谷歌生态集成	无缝对接	有限支持	基础支持	基础支持
部署便捷性	★★★★★	★★★☆☆	★★★☆☆	★★★☆☆
学习曲线	中等	中等	较陡	平缓

ADK 最适合：

• 熟悉 Python 的开发者

• 已使用或计划使用Google Cloud的团队

• 需要构建复杂多智能体系统的场景

• 重视开发体验和部署便捷性的项目

如果你主要使用其他云服务或偏好更低代码的开发方式，其他框架可能更适合你。

未来展望：智能体开发的新范式

随着 ADK 等工具的成熟，智能体开发正从 "定制化开发" 向 "模块化组装" 转变。借助 ADK，企业可以快速构建：

智能客服系统：多智能体分工处理不同类型咨询

数据分析助手：连接数据仓库自动生成 insights

自动化工作流：协调不同工具完成复杂业务流程

个性化学习系统：根据学生情况提供定制教学

谷歌在 ADK 的更新日志中持续添加新功能，未来我们可能看到更强大的智能体协作模式和更多开箱即用的工具集成。对于开发者而言，现在正是学习智能体开发的好时机。

开始你的 ADK 之旅

准备好尝试 ADK 了吗？以下是一些实用资源：

官方 GitHub 仓库：https://github.com/google/adk-python

快速入门教程：ADK 文档中的 "Getting Started"

示例项目：仓库中的samples文件夹

社区支持：Google Cloud 开发者论坛

只需一行命令pip install google-adk，你就可以开启智能体开发的新篇章。无论是构建简单的工具助手，还是复杂的多智能体系统，ADK 都能让你的 AI 开发之路更加顺畅。

现在，轮到你用代码创造属于自己的智能体团队了！

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