Google ADK 开源：一个 Python 框架统一多 Agent 编排，兼容所有 LLM

结论先行

Google 开源了 Agent Development Kit（ADK），一个 Python 原生框架，目标很明确：让开发者用一套工具栈构建和部署 AI Agent，无论底层用哪个 LLM。

核心卖点：

模型无关：Gemini、OpenAI、Anthropic 都能接
内置 MCP 支持：直接对接 MCP Server 生态
多 Agent 编排：内置 orchestrator 模式
Python 优先：不需要学新的 DSL 或 YAML 配置

测试维度

1. 模型兼容性

ADK 的抽象层做得比较干净：

from google.adk import Agent

# 用 Gemini
agent = Agent(
    model="gemini-2.5-pro",
    instructions="你是一个代码审查助手",
    tools=[code_review_tool]
)

# 用 OpenAI —— 只需要换模型名
agent = Agent(
    model="gpt-5",
    instructions="你是一个代码审查助手",
    tools=[code_review_tool]
)

# 用 Anthropic —— 同样的代码
agent = Agent(
    model="claude-4-sonnet",
    instructions="你是一个代码审查助手",
    tools=[code_review_tool]
)

这种设计避免了被某个 LLM 供应商锁定的风险。对于企业来说，这意味着可以在 Gemini、GPT-5、Claude 之间自由切换，根据成本和性能需求做选择。

2. MCP 集成

MCP（Model Context Protocol）已经成为 AI 工具调用的事实标准。ADK 内置了 MCP 支持：

from google.adk.mcp import MCPServer

# 连接 MCP Server
server = MCPServer("https://github-mcp-server.example.com")
tools = server.list_tools()

# 自动把 MCP 工具注册到 Agent
agent.register_tools(tools)

这意味着 ADK 可以直接使用 GitHub、Slack、Jira、数据库等现成的 MCP Server，不需要自己写工具函数。

3. 多 Agent 编排

ADK 提供了两种编排模式：

模式 A：顺序编排（Sequential）

Agent 1（信息收集） → Agent 2（分析） → Agent 3（生成报告）

模式 B：并行编排（Parallel）

            Agent A（代码审查）
           ↗
用户任务 → Agent B（安全审计）  → 汇总决策
           ↘
            Agent C（性能分析）

与现有框架对比

能力	Google ADK	LangChain	CrewAI	OpenClaw
语言	Python	Python/JS	Python	Node.js
多 LLM 支持	✅	✅	✅	✅
MCP 内置	✅	✅ 插件	❌	✅
多 Agent 编排	✅	✅	✅	✅
学习曲线	低（Pythonic）	高（概念多）	中	中
部署方式	灵活	灵活	Docker	Docker/VPS
企业级特性	✅（Google 背书）	⚠️	⚠️	⚠️

上手步骤

安装

pip install google-adk

最小可用示例

from google.adk import Agent, Runner

# 定义 Agent
agent = Agent(
    name="research-assistant",
    model="gemini-2.5-pro",
    instructions="你是一个研究助手，帮用户查找和分析信息"
)

# 运行
runner = Runner(agent)
result = runner.run("帮我分析一下 2026 年 AI Agent 框架的发展趋势")
print(result.output)

带工具的 Agent

from google.adk import Agent, Tool
from google.adk.mcp import MCPServer

# 连接 MCP Server 获取工具
github_mcp = MCPServer("https://api.github.com/mcp")
tools = github_mcp.get_tools(["search_repos", "read_file", "create_issue"])

# 创建带工具的 Agent
agent = Agent(
    name="github-bot",
    model="gemini-2.5-pro",
    instructions="帮助用户管理 GitHub 仓库",
    tools=tools
)

选择建议

场景	推荐框架
快速原型验证	Google ADK（上手最快）
复杂 RAG 流水线	LangChain（生态最成熟）
多 Agent 团队协作	CrewAI（角色分工最清晰）
个人 Agent 24/7 运行	OpenClaw（部署最简单）
企业级 + Google 生态	Google ADK（原生集成）

格局判断

Google ADK 的开源是一个信号：Google 正在认真争夺 AI Agent 层的标准制定权。

短期：对 Gemini 生态是利好——降低开发者使用 Gemini 的门槛
中期：如果 ADK 被广泛采用，Google 在 Agent 工具生态中的话语权将增强
长期：与 LangChain、CrewAI 等框架形成竞争，Agent 开发框架市场进入"战国时代"

对开发者的意义：多了一个选项。如果你已经在用 Google Cloud 或 Gemini，ADK 是最自然的选择。如果你在评估框架，建议用同一个任务在 ADK、LangChain、CrewAI 上各跑一遍，对比开发效率和运行效果。