Google ADK 是什麼？以程式碼為核心、支援多語言的企業級 AI Agent 開發工具包

在生成式 AI 快速發展的時代，許多企業與開發者都希望打造出能夠自主執行複雜任務的 AI Agent（AI 代理）。然而，如何讓 AI Agent 穩定運作、與外部工具順暢串接，甚至讓多個 Agent 彼此分工合作，一直是技術上的大難題。

為了簡化這個流程，Google 推出了開源的 Agent Development Kit (ADK)。這是一個專門為開發者設計的「以程式碼為核心（Code-First）」的開發工具包，旨在讓建構 AI Agent 變得像編寫傳統軟體一樣結構化與可預測。

藉由 Google ADK，開發者可以使用自己熟悉的程式語言（例如 Python 或 TypeScript），直接定義 Agent 的行為、註冊自訂工具，並設計出精密的工作流程，大幅降低了進入自主 AI 開發的門檻。

開發 Google ADK 就像是在寫傳統的軟體模組，你不需要猜測 AI 會怎麼通訊，而是直接用程式碼規劃好每一個 Agent 的職責與傳接球規則。

一句話重點

Google ADK 是一個開源且以程式碼為核心的開發工具包，支援 Python、TypeScript、Go 等多種語言，幫助開發者像編寫傳統軟體一樣，建構、測試與佈署高可控性的企業級多 Agent 協作系統。

它解決什麼問題？

在過去，開發 AI Agent 通常面臨幾個痛點：

不可預測性高：僅靠 Prompt（提示詞）很難精準控制 Agent 的決策邏輯，容易在複雜的工作流中迷失。
跨語言協作困難：不同團隊可能使用不同的程式語言，導致用 Python 寫的 Agent 很難直接與 Go 寫 of Agent 進行複雜的資料交換與任務對接。
缺乏生產環境的除錯工具：當 Agent 出現邏輯漏洞時，開發者難以追蹤其內部決策過程與工具呼叫路徑。

Google ADK 透過結構化的「Workflow（工作流）」引擎與開源的 A2A（Agent2Agent）協議，讓開發者能用嚴謹的程式碼邏輯框定 Agent 的行為，並提供跨語言協作與本地除錯工具，解決了 Agent 在走向企業級應用時的穩定度與管理痛點。

核心特色

1. 以程式碼為核心（Code-First）

與許多依賴視覺化界面或過度封裝的框架不同，ADK 堅持以程式碼為核心。開發者可以直接在程式碼中將 Agent 定義為物件，並將一般的程式函數（Function）包裝成 Agent 可以呼叫的工具。這意謂著你可以繼續使用現有的版本控制（如 Git）、單元測試與 CI/CD 流程來管理你的 AI 專案。

2. 強大的多 Agent 協作與 A2A 協議

ADK 內建了 Agent2Agent (A2A) 協議，這項技術允許不同程式語言編寫的 Agent 互相交談與指派任務。例如，你可以在後端用 Go 語言寫一個負責資料庫查詢的 Agent，並在前端用 TypeScript 寫一個負責與用戶對話的 Agent，兩者可以透過 A2A 協議在同一個工作流中無縫協作。

3. 可視化除錯與開發工具

ADK 內建了 adk-web 等可視化開發與監控介面。開發者可以在本地啟動 API 伺服器，直接透過網頁介面查看 Agent 的決策樹、工具呼叫順序與歷史對話。這讓開發者在調整 Agent 的 Prompt 與工具鏈時，能有更直觀的依據。

它和類似工具有什麼不同？

比較維度	Google ADK	LangGraph / CrewAI
開發風格	強調 Code-First，適合有嚴謹軟體工程規範的團隊	豐富的抽象層，適合快速原型設計與實驗
跨語言支援	優異（支援 Python, TS, Go, Java，具 A2A 協議）	主要以 Python 為主（部分有 JS/TS 版本但較獨立）
雲端整合	深度整合 Google Cloud Vertex AI Agent Platform	通常需要自行佈署或使用專屬雲端服務
控制力	極高，運作邏輯幾乎完全由程式碼 Workflow 控制	中到高，依賴框架底層的 Agent 循環邏輯

非工程背景的人需要知道什麼？

對企業管理者或非技術人員來說，Google ADK 的出現代表 AI Agent 的開發正在從「實驗室的魔法」走向「工廠的標準化流水線」。

過去我們開發 AI 應用時，常常要擔心 AI 會不會「胡言亂語」或是不聽指揮。而 ADK 的設計理念，就是把 AI 當成一個「聽話的軟體元件」，用嚴格的流程圖（Workflow）去規範它。這意謂著未來的 AI 助理會更少出錯、更容易維護，且企業能夠更放心地將關鍵業務（例如自動化客服、合約審查）交給 AI 處理。

適合誰使用？

企業級開發團隊：需要建構複雜、高穩定性且包含多個專門 Agent 的大型系統。
軟體工程師：希望用自己熟悉的程式語言（Python、TypeScript、Go 等）和標準的軟體開發流程來建構 AI 應用。
Google Cloud 用戶：希望能快速將本地開發的 Agent 佈署到 Vertex AI 平台上進行規模化營運。

可能不適合誰？

希望零程式碼建構的人：ADK 沒有提供開箱即用的「No-Code」拉拽介面，仍然需要編寫程式碼。
超簡單應用的開發者：如果只是想串接單一的 Gemini API 做簡單的問答，直接使用官方 SDK 會比使用 ADK 框架更為輕量。

目前可以怎麼開始？

如果你想嘗試使用 Python 開發第一個 ADK Agent，可以按照以下步驟進行：

安裝 core 套件：
```
pip install google-adk python-dotenv
```
建立專案結構：你可以使用 ADK 提供的命令列工具來初始化專案：
```
adk create my_first_agent
cd my_first_agent
```
設定環境變數：在產生的 .env 檔案中加入你的 Google AI Studio API 金鑰：
```
GOOGLE_API_KEY=your_actual_api_key_here
GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=0
```

調整 Agent 設定：編輯 root_agent.yaml 來設定你的 Agent 屬性：

name: helper_agent
model: gemini-flash-latest
instruction: 你是一個親切的繁體中文 AI 助理，請用台灣在地用語回答問題。

我們的觀察

Google ADK 的推出，顯示出 Google 在企業級 AI 佈署上的野心。相比於其他主打「神奇自主性」的 Agent 框架，ADK 更強調「工程上的可控性與協作性」。對於講求穩定、可追蹤與資安的企業來說，這種以程式碼為核心且能無縫對接 Google Cloud Vertex AI 的框架，將會是非常具吸引力的選擇。隨著 A2A 協議的普及，未來不同語系、不同系統之間的 AI Agent 互相呼叫，將會變得像呼叫 API 一樣普遍。

來源

官方 GitHub 倉庫：https://github.com/google/adk-docs
官方文件網站：https://google.github.io/adk-docs/
查閱日期：2026-07-01