adk-python

Agent Development Kit (ADK) es un framework de Python de código abierto y centrado en código para construir, evaluar y desplegar agentes de IA. Aplica principios de desarrollo de software a la creación de agentes, con el objetivo de simplificar la construcción, el despliegue y la orquestación de flujos de trabajo de agentes, desde tareas simples hasta sistemas complejos. Está optimizado para Gemini, pero se describe como agnóstico respecto al modelo, agnóstico respecto al despliegue y compatible con otros frameworks. Las capacidades clave descritas en el README incluyen: - Runtime de flujo de trabajo: un motor de ejecución basado en grafos para componer flujos de ejecución deterministas, con enrutamiento, fan-out/fan-in, bucles, reintentos, gestión de estado, nodos dinámicos, intervención humana (human-in-the-loop) y flujos de trabajo anidados. - API de tareas: delegación estructurada de agente a agente con modo de tarea multiturno, salida controlada de un solo turno, patrones de delegación mixtos y agentes de tarea como nodos de flujo de trabajo. - Sistemas multiagente modulares: componer agentes especializados en jerarquías. - Ecosistema de herramientas: herramientas preconstruidas, funciones personalizadas, especificaciones OpenAPI, herramientas MCP e integración con herramientas existentes. - Desarrollo centrado en código: definir lógica de agente, herramientas y orquestación en Python. - Configuración de agente: construir agentes sin código. - Confirmación de herramientas (HITL): proteger la ejecución de herramientas con confirmación explícita y entrada personalizada. - Despliegue: contenerizar y desplegar en Cloud Run o Vertex AI Agent Engine. La instalación se realiza mediante pip (google-adk), que requiere Python 3.10+. Hay integraciones opcionales disponibles a través del extra de extensiones. Se puede instalar una versión de desarrollo desde la rama principal. El README señala una cadencia de lanzamiento aproximadamente quincenal. Los ejemplos de inicio rápido muestran una clase Agent con nombre, modelo e instrucción, y una clase Workflow que conecta agentes a través de aristas. La ejecución local se admite mediante una CLI interactiva (adk run) y una interfaz web (adk web). Se proporciona una interfaz de desarrollo integrada para probar, evaluar, depurar y mostrar agentes. La evaluación se puede ejecutar con el comando adk eval contra un evalset y un archivo de configuración. Los comandos de despliegue incluyen adk deploy docker y adk deploy cloud_run, con variables de entorno configurables mediante línea de comandos o un archivo .env. Se enlazan documentación, guías y ejemplos ejecutables, junto con pautas de contribución y un repositorio comunitario para herramientas, integraciones y scripts de despliegue aportados por la comunidad. El proyecto también proporciona archivos llms.txt y llms-full.txt destinados como contexto para el desarrollo asistido por LLM. Existen versiones de ADK para Java, Kotlin, Go y TypeScript. El proyecto está licenciado bajo Apache 2.0.