Google 开源的 Agent Development Kit（ADK）2.0 正在快速迭代：GitHub 仓库 google/adk-python 现有 21.4k star、3.9k fork，最新版本 v2.8.0 于 2026 年 8 月 26 日发布。这是一套用 Python 代码优先构建、评估、部署 AI 智能体的框架：智能体的指令、工具与编排都用 Python 直接定义，支持图式工作流、多智能体委派和 MCP 工具接入，可部署到 Cloud Run 或 Vertex AI。
ADK 2.0 是什么
Agent Development Kit（ADK）是 Google 开源的 Python 智能体框架，采用 Apache-2.0 协议。它针对 Gemini 做了优化，但模型无关，也兼容其他大模型。2.0 是一次大版本升级，相对 1.x 包含破坏性变更：agent API、事件模型与 session schema 都有调整。ADK 2.0 生成的会话可被 ADK 1.28+ 读取（多余字段被忽略），但不兼容更早的 1.x 版本，升级前需要核对现有代码。
核心能力
- Workflow Runtime：图式执行引擎，支持路由、fan-out/fan-in、循环、重试、状态管理、动态节点、人工介入（human-in-the-loop）与嵌套工作流。
- Task API：智能体之间的结构化委派，支持多轮任务模式、单轮受控输出与混合委派，任务智能体也可作为工作流节点。
- 模块化多智能体：把多个专业智能体组合成分层系统，按需扩展。
- 工具生态：预置工具、自定义函数、OpenAPI 规范与 MCP 工具都可以接入。
上手：两个类起步
ADK 要求 Python 3.10 及以上，安装命令：
pip install google-adk
核心只有两个类：Agent 定义智能体的指令、模型与工具；Workflow 把多个 Agent 编排成执行图。最简单的例子是让两个 Agent 串联：一个随机返回一种水果，一个说明该水果的健康益处。
from google.adk import Agent
fruit_agent = Agent(
name="generate_fruit_agent",
model="gemini-2.5-flash",
instruction="Return the name of a random fruit.",
)
benefit_agent = Agent(
name="generate_benefit_agent",
instruction="Tell me a health benefit about the specified fruit.",
)
再用 Workflow 把两者串成一条执行链：
from google.adk import Workflow
root_agent = Workflow(
name="root_agent",
edges=["START", fruit_agent, benefit_agent],
)
本地运行用 adk run path/to/my_agent；adk web 提供开发 UI，可测试、调试、评估智能体，并支持多智能体目录。
部署路径
官方支持两种部署方式：容器化部署到 Cloud Run，或通过 Vertex AI Agent Engine 做规模化扩展。仓库另提供 ADK Web（google/adk-web）作为可视化开发界面。
版本节奏与生态
ADK 的发布节奏约为两周一次，截至 2026 年 8 月累计 84 个 release、449 名贡献者。除 Python 外，Google 还维护 Java、Kotlin、Go 与 TypeScript 版本，覆盖不同技术栈。
选型参考
如果团队需要把多个智能体组合成工作流，ADK 2.0 值得评估：代码即编排，测试、版本管理与代码评审都沿用软件工程习惯；MCP 工具接入让已有工具生态可以直接复用。需要留意的是 2.0 的破坏性变更——从 1.x 升级前先读官方文档（google.github.io/adk-docs），确认现有 agent API 与新事件模型、会话 schema 的差异再动手。