One Agent Development Kit, five languages

One Agent 开发工具包，支持五种语言 | Google Cloud 博客

开发者与实践者

One Agent 开发工具包，支持五种语言

2026年10月14日

##### Karl Weinmeister

开发者关系总监

当我们谈论代理时，并不一定意味着我们只在谈论 Python。在当今的现代生态系统中，一个代理可能作为高并发的 Go 微服务在 Cloud Run 上运行，或者驻留在浏览器标签页中并调用 Chrome 的设备端模型。然而许多代理框架假设仅使用 Python 栈。这种假设迫使团队要么只为代理工作负载启动一个 Python 服务，要么需要在自己的语言中从零开始构建代理编排逻辑。

Google 的代理开发工具包（ADK）通过支持 Python、Go、TypeScript、Java 和 Kotlin，消除了这种权衡。每个 ADK 版本都为其运行时和类型系统从零构建，同时通过开放协议实现统一架构的互操作性。

共享的基础架构

选择语言不会锁定你的架构：所有五种语言都支持相同的开放协议。ADK 在每种语言中都包含 Model Context Protocol 客户端，因此作为 MCP 服务器公开的自定义工具可以立即被任何语言调用。

对于多代理系统，ADK 支持 Agent2Agent（A2A）协议，允许代理通过 HTTP 与远程代理通信。通过 A2A，使用不同语言或框架编写的代理可以实现互操作性。

以代理为中心的起点

要开始使用，请运行一次性设置命令以检查 Google Cloud 身份验证、安装 CLI，然后在 Antigravity、Claude Code 或 Codex 等编码代理中设置第一方 ADK 技能：

加载中...

uvx google-agents-cli setup

然后，运行 scaffold 命令生成一个包含 A2A 端点和 Cloud Run、Gemini Enterprise Agent Runtime 或 Google Kubernetes Engine（GKE）部署配置的可用项目：

架构一个 ADK 项目（使用 --agent adk 表示 Python 或 --agent adk_go 表示 Go）

agents-cli scaffold create my-go-agent \ --agent adk_go \ --deployment-target cloud_run \ --region us-central1

Python 和 Kotlin 的 ADK 仓库在其源代码树中也提供了代理构建技能，而 adk.dev/llms.txt 资源可为所有五种语言的任何编码代理提供按需 API 文档。

编码代理技能会构建你的项目，同时 MCP 和 A2A 连接所有五种语言的运行时。

每个 ADK 的实践视角

最清晰感受五种语言差异的方式是：在每种语言中定义相同的天气工具，并观察其设计如何适应运行时。

Python

在 Python 的 ADK 中，你不需要装饰器或模式构建器类。只需将一个普通的 Python 函数传递给 tools 参数，ADK 在启动时会检查其签名、类型提示和文档字符串，自动构建工具声明和 Pydantic 参数模式：

lang-py

from google.adk.agents.llm_agent import Agent

def get_weather(city: str) -> dict: """获取指定城市的当前天气报告。 Args: city (str): 要获取天气报告的城市名称。 """ return {"status": "success", "report": f"Sunny and 72F in {city}."}

root_agent = Agent( name="weather_agent", model="gemini-3.8-flash", instruction="回答有关城市天气的问题。", tools=[get_weather], )

除了快速原型开发，Python是ADK的参考实现，提供最全面的Google Cloud集成（BigQuery、Spanner、Bigtable）和模型适配器（Gemini、Anthropic、OpenAI、LiteLLM）。结合adk eval或agents-cli eval run命令，其评估工具可在持续集成（CI）中将代理轨迹与黄金数据集进行评分，实现端到端系统测试，即使生产服务使用其他语言运行。

Go

虽然Python在实验和评估方面占优，但Go版ADK在生产后端工程中表现更佳。

Go工具函数接收agent.Context配置和强类型输入结构体。functiontool.New函数利用Go泛型从结构体标签推断输入和输出模式：

type GetWeatherArgs struct { City string json:"city" jsonschema:"The city to look up weather for." } type GetWeatherResult struct { Report string json:"report" } func getWeather(_ agent.Context, args GetWeatherArgs) (GetWeatherResult, error) { return GetWeatherResult{Report: "Sunny and 72F in " + args.City}, nil } weatherTool, err := functiontool.New(functiontool.Config{ Name: "get_weather", Description: "Retrieves the current weather report for a city.", }, getWeather)

由于functiontool.New函数对处理程序签名是泛型的，Go编译器会在二进制文件运行前验证函数是否符合预期契约。

Go也是首个在Python之后提供ADK 2.0图工作流运行时的语言。当需要将LLM推理与确定性控制流结合时，workflow.New函数会将代理和普通Go函数连接成带条件路由和并行步骤的有向图：

ag, err := workflowagent.New("order_pipeline", []workflow.Edge{ {From: workflow.Start, To: triageNode}, {From: triageNode, To: fulfillNode, Route: workflow.StringRoute("fulfill")}, {From: fulfillNode, To: notifyNode}, })

Go在Cloud Run和GKE生产环境中的表现尤为突出。编译后的Go代理可打包到约2 MiB的Google无语言虚拟机静态基础镜像中，无需语言VM或重型依赖树。静态Go二进制文件在容器启动时立即绑定端口，跳过动态语言的模块导入和JVM服务的JAR解包及JIT预热过程。

运行后，Go的并发模型天然适配代理工作负载。每个goroutine初始栈大小为2 KB且调度开销极小，因此单个实例可同时处理数千个并发流式请求和工具调用。Go版ADK还内置A2A服务器处理器和开箱即用的OpenTelemetry追踪功能。

TypeScript

TypeScript在编译为JavaScript时会擦除类型注解，因此运行时反射不可行。ADK for TypeScript采用Zod方案替代。你只需将z.object(...)模式传递给FunctionTool函数，TypeScript即可从该声明静态推断execute回调的参数类型：

import { FunctionTool, LlmAgent } from "@google/adk"; import { z } from "zod"; const getWeatherTool = new FunctionTool({ name: "get_weather", description: "Retrieves the current weather report for a city.", parameters: z.object({ city: z.string().describe("The name of the city."), }), execute: async ({ city }) => { return { status: "success", report: Sunny and 72F in ${city}. }; }, }); export const rootAgent = new LlmAgent({ name: "weather_agent", model: "gemini-3.8-flash", instruction: "Answer questions about the weather in a city.", tools: [getWeatherTool], });

运行时输入验证、发送给模型的 JSON Schema 以及 execute 回调中 IDE 的自动补全功能都源自同一个统一的数据源。

TypeScript 还运行在 ADK 2.0 图工作流引擎上，并提供独立的浏览器打包版本。除了 Node.js 服务，你还可以通过 WebMCP 在浏览器标签页中直接运行 ADK 代理，使用 Chrome 的设备端 Prompt API 实现页面级工具。

Java

对于已采用 Maven、Gradle 和 Spring Boot 的团队，Java 版 ADK 可以无缝集成。你只需向方法参数添加 @Schema 注解，通过流畅的 LlmAgent.builder() API 组装代理：

public class WeatherTools { public static Map<String, String> getWeather( @Schema(name = "city", description = "The name of the city") String city) { return Map.of("status", "success", "report", "Sunny and 72F in " + city); } } LlmAgent agent = LlmAgent.builder() .name("weather_agent") .model("gemini-3.8-flash") .instruction("Answer questions about the weather in a city.") .tools(FunctionTool.create(WeatherTools.class, "getWeather")) .build();

运行时，执行器会通过 RxJava 以响应式方式流式传输代理事件。对于本地测试和现有 JVM 应用，Java 版 ADK 提供 Maven Dev UI 插件，并提供与 Spring AI 和 LangChain4j 的官方桥接工具。

Kotlin

Kotlin 版 ADK 在构建时安全性方面有明确立场。其 Kotlin 符号处理（KSP）编译器插件会在构建时读取 @Tool 和 @Param 注解，并直接将工具模式写入字节码：

class WeatherTools { @Tool( name = "get_weather", description = "Retrieves the current weather report for a city.", ) suspend fun getWeather( @Param("The name of the city.") city: String ): Map<String, String> = mapOf("status" to "success", "report" to "Sunny and 72F in $city") } val agent = LlmAgent( model = Gemini("gemini-3.8-flash"), name = "weather_agent", instruction = Instruction("Answer questions about the weather in a city."), tools = WeatherTools().generatedTools(), )

如果工具签名使用了不支持的类型，或在非空参数上声明了默认值，你的 Gradle 构建会立即失败，而不是在生产环境中崩溃。由于 .generatedTools() 函数不使用任何运行时反射，它可以兼容 Android R8 代码缩减。

这种零反射设计使得可以在 Android 上本地运行整个代理循环。它提供 JVM 服务器支持，包括 Spring AI 桥接工具和实验性的 ADK 2.0 图工作流。在设备端，Kotlin 版 ADK 与 LiteRT-LM 集成用于工具调用，与 ML Kit（Gemini Nano）集成用于文本生成。它还支持与 Room 和 AppSearch 集成实现本地状态管理，以及与 Android AppFunctions 集成实现操作系统级操作，所有功能均无需网络连接。

无妥协的选择

ADK 支持五种本地语言，这意味着您无需为整个组织选择单一的运行时环境。由于 ADK 的每个版本都使用 MCP 和 A2A 协议，系统中的每个组件都可以选择最适合自己的语言进行开发。

您使用过哪些语言来构建 Google ADK 的代理？欢迎在 X、LinkedIn 或 Bluesky 上分享您使用的技术栈。

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