adk-docs

写代码定义 AI Agent,评估部署一条龙

开源 🏷️基础免费,高级付费 ✅ 目前可打开 开发框架 🍴 复刻 1471 🐛 待处理 337 👀 关注 27
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1533
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️基础免费,高级付费 支持限时试用 · 开源工具包免费,云端部署服务可能付费,定价信息待确认

项目预览

adk-docs 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类开发框架
开发团队google
官网地址https://adk.dev
定价模式🏷️基础免费,高级付费
价格说明开源工具包免费,云端部署服务可能付费,定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Shell
GitHub 星标★ 1533
上线时间2025-04-01 00:00:00
代码更新2026-11-06
仓库体积101.0 MB
本站数据更新2026-11-06
维护状态活跃
收录时间2026-09-22
浏览次数2

项目介绍

adk-docs 是 Google 开源的一套代码优先(code-first)AI Agent 开发工具包的官方文档仓库,围绕 Agent Development Kit(ADK)提供从构建、评估到部署的完整指南。它解决的是当前 AI Agent 开发中框架黑盒化、控制力弱、难以调试和上线的问题:开发者用少量 Python 代码即可定义 Agent 的指令、工具、子 Agent 与工作流,并借助内置的评估机制量化 Agent 表现,再通过配套工具部署到生产环境。核心能力包括:声明式定义多 Agent 协作与工具调用;支持函数工具、外部 API 与检索增强;提供评估与调试能力以迭代提示词和逻辑;支持本地运行与云端部署路径。文档覆盖快速上手、概念说明、示例代码与最佳实践,适合希望掌控 Agent 行为细节、而非被高层封装限制的工程团队。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-22 · 当前星标 ★ 1533

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:库/依赖 6 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • 本地已安装 Git(用于克隆文档仓库)
  • 可正常访问 GitHub 与 https://adk.dev 的网络环境
  • 根据所选语言准备对应运行时(Python / TypeScript / Go / Java / Kotlin)

安装与启动步骤

  1. 1克隆文档仓库

    把 ADK 官方文档仓库拉到本地,方便离线查阅与检索;README 本身不含可安装的软件包。

    git clone https://github.com/google/adk-docs.git
  2. 2进入仓库目录

    切换到刚克隆下来的目录,后续查看文档内容都在此目录内进行。

    cd adk-docs
  3. 3查看仓库内容

    浏览仓库里的文档文件,确认与 README 描述一致,再决定阅读顺序。

    ls
  4. 4选择语言入口

    README 给出 Python、TypeScript、Go、Java、Kotlin 五个入口,按自己熟悉的语言选一个。

  5. 5打开入门指南

    在浏览器访问 adk.dev 对应语言的 Get started 页面,按官方指引安装 ADK,README 未给出安装命令。

  6. 6写第一个 Agent

    按入门指南用少量代码定义 Agent 的指令与工具并本地运行,验证环境是否可用。

如何确认成功

能正常打开 adk.dev 对应语言的 Get started 页面,并按页面指引在本地跑通一个最简 Agent。

常见问题

Q:README 里没有安装命令怎么办?

A:

Q:支持哪些开发语言?

A:README 列出 Python、TypeScript、Go、Java、Kotlin 五种,入口链接分别为 adk.dev/get-started/ 下的对应页面。

Q:必须使用 Gemini 模型吗?

A:不是。ADK 是模型无关(model-agnostic)的,只是针对 Gemini 和 Google 生态做了优化,也可与其他框架兼容使用。

Q:可以部署到哪里?

A:README 提到可容器化后部署到 Cloud Run 或 GKE,也可用 Agent Runtime 进行弹性扩缩。

注意事项

  • 本仓库是文档仓库(adk-docs),不是可安装的代码包,克隆后得到的是文档而非可运行程序。
  • README 未提供包名、版本号、端口、环境变量等具体信息,安装与配置一律以 adk.dev 官网指南为准。
  • 项目主打代码优先(code-first)、模块化多 Agent、内置追踪与评估,适合从简单任务扩展到复杂工作流。

核心亮点

  • 代码优先,Agent 指令、工具、子 Agent 用 Python 显式定义,行为可读可改可版本管理
  • 内置评估能力,能对 Agent 输出做量化对比,方便迭代提示词与工作流
  • 官方文档结构完整,覆盖快速上手、核心概念、示例与部署路径,降低上手门槛

不足之处

  • 仓库本身是文档而非可运行代码,实际能力依赖配套 ADK 库,单看此仓库无法直接体验
  • 生态与社区案例仍在成长,第三方集成和成熟生产范例相对有限

适用场景

  • 需要精细控制多 Agent 协作流程的工程团队搭建业务 Agent
  • 对 Agent 输出质量有要求、希望建立评估回归流程的开发者
  • 想把本地调试好的 Agent 部署到云端生产环境的团队

替代项目

LangChain、CrewAI

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