Google ADK Agent Development Kit 完整教學：用 Google 原生框架打造多 Agent AI 應用

2026 年的 AI Agent 開發領域，可以說是百花齊放。從 LangChain 的 LangGraph、Anthropic 的 Claude Code，到 OpenAI 的 Agents SDK，每家大廠都在搶佔多 Agent 框架的制高點。而 Google 也終於在今年正式推出了自己的原生解決方案——ADK（Agent Development Kit）。

身為一個長期追蹤 AI Agent 技術的工程師，我對 ADK 的第一印象是：終於來了。Google 在 AI 基礎設施上的積累（Gemini、Vertex AI、Google Cloud）讓 ADK 天生就有一個其他框架難以複製的優勢——與 Google 生態系的深度整合。但這到底是真正的技術突破，還是又一個大廠的「我也要做」？讓我們深入看看。

什麼是 Google ADK？2026 Agent 生態系的新選擇

Google ADK 是一個開源的 Python 框架，專門用來構建、部署和管理 AI Agent 應用。它的定位很明確：讓開發者能快速打造單一 Agent 或多 Agent 協作系統，並且無縫對接 Google 的 AI 服務。

跟其他框架最大的差異在於，ADK 不只是一個「程式庫」，它更接近一個完整的開發平台。你可以把它想像成 Agent 開發的 Next.js——既有底層的靈活性，也有上層的開發體驗優化。

在 2026 年的 Agent 生態中，ADK 的出現填補了一個重要的空缺：一個由雲端大廠原生支持、同時又保持開源的多 Agent 框架。如果你已經在使用 Google Cloud 或 Gemini API，ADK 幾乎是最自然的選擇。

ADK 核心架構解析：Agent、Tool、Session、Runner

ADK 的架構設計相當乾淨，主要由四個核心概念組成：

Agent

Agent 是 ADK 的基本單元。每個 Agent 都有自己的指令（instruction）、模型綁定和工具集。你可以把它理解為一個有特定職責的 AI 助手。ADK 支持三種 Agent 類型：LLM Agent（由語言模型驅動）、Workflow Agent（用於流程編排）和 Custom Agent（完全自定義邏輯）。

Tool

Tool 是 Agent 與外部世界互動的介面。ADK 內建了豐富的工具支持，包括 Google Search、Code Execution、RAG 檢索等。更重要的是，它原生支持 MCP（Model Context Protocol）工具，這意味著你可以直接使用任何符合 MCP 標準的第三方工具，不需要額外的適配層。這點跟 MCP vs A2A 協議比較 中討論的趨勢完全一致。

Session

Session 管理 Agent 的對話狀態和記憶。ADK 提供了多種 Session 存儲後端，從簡單的記憶體存儲到 Vertex AI 的持久化方案都有支持。這讓你可以根據場景選擇合適的狀態管理策略。

Runner

Runner 是 Agent 執行的協調器，負責管理 Agent 的生命週期、處理事件循環和協調多 Agent 之間的互動。它就像是整個系統的指揮家。

ADK 三大殺手級特色

1. 原生 MCP 支持

ADK 從第一天就內建了 MCP 支持。你只需要幾行程式碼就能接入任何 MCP 伺服器，直接使用社群提供的數千個工具。這大大降低了工具整合的門檻，不需要為每個 API 寫專門的 wrapper。

2. A2A 協議整合

Google 主導的 A2A（Agent-to-Agent）協議讓不同框架的 Agent 能夠互相溝通。ADK 作為 A2A 的參考實現，天然支持跨框架的 Agent 協作。這意味著你的 ADK Agent 可以跟用其他框架（甚至其他公司）開發的 Agent 無縫對話。

3. 多 Agent 編排

ADK 提供了靈活的多 Agent 編排機制。你可以使用內建的 SequentialAgent 來串行執行任務，用 ParallelAgent 並行處理，或用 LoopAgent 迭代優化結果。這些預製的編排模式涵蓋了大部分的多 Agent 使用場景。

Google ADK vs LangGraph vs CrewAI vs AutoGen

這是大家最關心的部分。我整理了一個比較表格，幫你快速決策：

如果你想更深入了解各框架的差異，可以參考我之前寫的 LangGraph vs CrewAI vs AutoGen 比較，裡面有更完整的分析。

老實說，LangGraph 在複雜工作流程編排上還是最強的，但 ADK 在易用性和生態整合上有明顯優勢。如果你的技術棧已經在 Google Cloud 上，ADK 會是最省力的選擇。

實戰範例：用 ADK 建立你的第一個 Agent

來看一個具體的程式碼範例，用 ADK 建立一個能搜尋並摘要資訊的 Agent：

from google.adk.agents import Agent
from google.adk.tools import google_search
from google.adk.runners import Runner
from google.adk.sessions import InMemorySessionService

# 定義一個搜尋摘要 Agent
search_agent = Agent(
    name="research_assistant",
    model="gemini-2.0-flash",
    instruction="""你是一個研究助理。
    當使用者提出問題時，先用 Google 搜尋找到相關資訊，
    然後整理成結構化的摘要回覆。
    回覆請使用繁體中文。""",
    tools=[google_search]
)

# 設定 Session 和 Runner
session_service = InMemorySessionService()
runner = Runner(
    agent=search_agent,
    app_name="research_app",
    session_service=session_service
)

# 執行查詢
async def main():
    session = await session_service.create_session(
        app_name="research_app",
        user_id="user_001"
    )
    response = await runner.run(
        user_id="user_001",
        session_id=session.id,
        new_message="2026 年最新的 AI Agent 框架有哪些？"
    )
    print(response)

這個範例展示了 ADK 的簡潔性——不到 30 行程式碼就能建立一個有搜尋能力的 Agent。相較之下，用 LangGraph 實現同樣的功能大概需要兩倍的程式碼量。

如果你對其他框架的實作方式也有興趣，可以看看 OpenAI Agents SDK 教學 和 Claude Code Agent Teams 的介紹，比較一下各家的開發體驗。

什麼時候該選 Google ADK？

根據我的實際使用經驗，以下幾種情況特別適合選擇 ADK：

• 你已經在用 Google Cloud / Vertex AI：ADK 跟 Google 雲端服務的整合是無縫的，部署和監控都比其他框架方便很多。
• 你需要跨框架的 Agent 協作：A2A 協議的原生支持讓 ADK 在異構系統整合上有獨特優勢。
• 你想快速使用 MCP 工具生態：ADK 的 MCP 整合是目前最順暢的，幾乎是即插即用。
• 你的 Agent 需要使用 Google 服務：Search、Maps、Calendar 等 Google API 的整合在 ADK 中是一等公民。

但如果你需要極度複雜的工作流程編排（像是有大量條件分支的狀態機），LangGraph 可能還是更好的選擇。如果你只是想快速做個 Demo，CrewAI 的上手速度仍然最快。

結語：Google ADK 值得投入嗎？

我的答案是：看你的技術棧。

如果你是 Google 生態系的使用者，ADK 幾乎是必學的。它不只是一個框架，更是 Google 對未來 AI Agent 基礎設施的戰略布局。A2A 協議和 MCP 的原生支持，讓 ADK 在互操作性上走在最前面。

但如果你的技術棧偏向 AWS 或 Azure，或者你已經在 LangGraph 上投入了大量開發，那暫時觀望也是合理的策略。畢竟 Agent 框架的戰爭才剛開始，2026 年下半年肯定還會有更多變數。

不管怎樣，建議你至少花個週末時間把 ADK 跑起來試試。實際動手寫過之後，你才能真正感受到它跟其他框架的差異。在這個 AI Agent 快速演化的時代，保持技術嗅覺永遠是最重要的。