Google ADK：多智能体系统开发新选择

开发 AI 智能体已经不是难事。真正让人纠结的是：该选哪个框架？

每个大厂都在推自己的智能体工具包，都说自己能搞定编排、记忆、工具调用、多智能体协奏。结果就是选择困难症发作——理解这些框架的取舍，比理解技术本身更重要。

2025 年，Google 正式入局，发布了 Agent Development Kit（ADK）。它不是第一个，前面有 CrewAI（2023）和 LangGraph（2024）。但 ADK 是开源的，代码优先，专门面向多智能体系统，而且和 Google 全家桶深度整合。

为什么 ADK 值得关注？

• 代码优先：不是拖拽界面，而是写代码定义行为。适合有经验的开发者。
• 多智能体原生：支持你定义一个团队，让多个智能体分工协作，而不是单打独斗。
• Google 生态：直接对接 Gemini API、Vertex AI、Cloud Storage 等服务，省去不少集成功夫。
• 开源：用 Apache 2.0 许可证，可以放心拉代码来改。

和其他框架的简单对比

CrewAI 主打角色扮演式的多智能体协作，配置灵活，但底层对新手不太友好。LangGraph 更像是一个状态图引擎，适合复杂流程。ADK 则介于两者之间，既保留了代码的可控性，又提供了 Google 级别的工具链。

如果你已经在用 Google Cloud，ADK 会是自然的选择。如果你习惯自己拼装基础设施，CrewAI 或 LangGraph 可能更自由。

核心概念概览

ADK 里几个关键概念：

• Agent：一个智能体，拥有角色、工具、记忆。
• Tool：智能体可以调用的外部能力，比如搜索、计算、API 调用。
• Memory：支持短时和长时记忆，让智能体记得对话上下文。
• Orchestration：多智能体之间的协调逻辑，可以定义顺序、条件、并行等。

一个简单例子（伪代码）

from google.adk import Agent, Tool

# 定义工具
def search_knowledge(query: str) -> str:
    return f"关于 {query} 的答案..."

# 创建智能体
agent = Agent(
    name="research_assistant",
    tools=[Tool(name="knowledge_search", function=search_knowledge)],
    instruction="你是一个研究助手，擅长查找和总结信息。"
)

这只是一个示意，具体 API 还在迭代。但可以看出，ADK 的设计很直白。

适合谁用？

• 已经使用 Google Cloud 的团队
• 想要快速原型多智能体系统的开发者
• 对代码可控性有要求的技术团队

如果你是个人开发者想尝鲜，也可以直接拉 GitHub 仓库跑起来。

注意：ADK 还很年轻，生态和文档还在完善中。生产环境使用前建议做充分测试。

总结

选框架不是选最好的，而是选最合适的。ADK 的价值在于它背靠 Google，代码优先，原生支持多智能体。如果你不想在集成和编排上花太多时间，它会是一个值得上手的选项。