Agent Development Kit
Google純正のエージェントフレームワーク。エージェントをPythonで書き、ワークフロー実行、評価、クラウドへの配置までを1つに収めています
Agent Development Kitとは
エージェントはLlmAgent——モデル、指示文、ツールの一覧——として書き、それを階層に組み合わせるか、順次・並列・繰り返しの流れを自分で指定するワークフローとしてつなぎます。各ターンはRunnerが進め、セッションとその状態を保持するため、リクエストをまたいで会話が続きます。他のフレームワークが省きがちな部分——保存したテストケースに対してエージェントを採点する評価の仕組みと、実行を1ステップずつ追えるローカルのWeb画面——まで同梱しているのが特徴です。LiteLLM経由でモデルは選べ、コンテナならどこでも動きますが、ドキュメントもツール群もマネージド実行環境もGoogleのもので、GeminiとGoogle Cloudから離れるほど自分で組み立てる部分が増えます。
Agent Development Kitで何ができますか？
- 配管ではなくエージェント本体を書く — LlmAgentにはモデル、指示文、そしてツールとしてのPython関数を渡します。型注釈とdocstringがそのままモデルの読むツール説明になるため、別途スキーマを保守する必要がありません。
- 順序が重要なところは自分で決める — 順次・並列・繰り返しのワークフローエージェントは子を決まった形で実行します。「必ず検索してから答える」処理を、プロンプトでの期待ではなくコードとして書けます。
- 役割ごとのエージェントに任せる — エージェントは階層に組み合わせて互いに仕事を渡せます。Task APIはその受け渡しを明示的に書く仕組みで、ツール実行前に人の承認を待つ工程も挟めます。
- 保存したテストケースで採点する — 評価の仕組みは保存済みのセッションを再生し、最終的な答えだけでなくそこへ至るツール呼び出しの経路も採点します。プロンプトの変更が静かに壊した挙動が数値として現れます。
- 実行をブラウザで1ステップずつ追う —
adk webでローカルの画面が開き、1ターンの出来事——モデル呼び出し、ツール呼び出し、その後の状態——が一覧されます。同じツールを繰り返す、別のツールを選ぶといった不具合はここで見えます。 - 手持ちのツールをそのまま使う — Google製のツール群に加えて、OpenAPIの定義やMCPサーバーからツールを読み込めます。LangChainやCrewAIで作ったエージェントを自分のツールとして包むこともできます。
Agent Development Kitを選ぶ前に
スター推移
8月17日〜8月28日 · +156
よくある質問
Agent Development Kitは商用利用できますか?
Agent Development KitはApache-2.0ライセンスで公開されています。OSI承認のオープンソースライセンスで、商用利用が認められています。
Agent Development Kitはどの形で使えますか?
Agent Development Kitはセルフホスト・マネージドクラウドの形で利用できます。
エージェントフレームワークの他の選択肢
deepseek-harnessフレームワーク`dsh`はDeepSeek AIが自ら開発するエージェントハーネスで、`npx @deepseek-ai/dsh web`を実行すれば既定で`http://127.0.0.1:3080`にWeb UIが立ち上がります。中身はCordisを土台にした「すべてがプラグイン」の構成なので、既製の挙動をそのまま使うより、自分で機能を足していく前提のチームに向いています。一方で本人たちがdeveloper previewと明言し、互換性を壊す変更があるとREADMEで大文字の警告を出しているため、いま書いたプラグインが次のバージョンでそのまま動く保証はありません。READMEが説明する起動方法も`web`コマンドとソースからの実行だけで、それ以外は開発ガイドとアーキテクチャ文書へのリンクが示されるにとどまる点は把握しておきたいところです。
AutoGPTワークフローここでのエージェントは、外部サービスの呼び出し・データ変換・モデルへの問い合わせ・条件分岐といった単位である「ブロック」を繋いだグラフです。コードではなくキャンバス上で組み立て、任意のタイミング、スケジュール、あるいはトリガーで実行します。ただし1つのリポジトリに無償の自己ホスト版と有償ホスティングの実装が同居しており、プラットフォーム側のディレクトリはPolyForm Shieldのため、利用はできても競合サービスとしての提供は禁じられています。
DifyワークフローAIへの指示文の管理、社内文書からの検索、AIに使わせる道具、運用画面までを一式で備えており、初期構築さえ済めばエンジニア以外でも回せます。ライセンスはApache 2.0に、マルチテナント提供とブランディングに関する追加条件を加えたもので、OSSではなくソース公開型にあたります。この上に製品を構築する前に必ず確認してください。