Was kostet Google Agent Development Kit (ADK)?

Kostenlos und Open Source unter der Apache-2.0-Lizenz. Du zahlst für die Modelle und Google-Cloud-Dienste, die du nutzt.

Welche Nachteile hat Google Agent Development Kit (ADK)?

Die am besten unterstützten Tools und Deploy-Ziele sind Google-Produkte; Releases alle zwei Wochen lassen 1.x-Tutorials veralten; Braucht Python 3.11+ und festgeschriebene Constraints für stabile Installationen.

Was kostet Google Agent Development Kit (ADK) für ein Team oder im Produktivbetrieb?

Das Framework ist kostenlos; die Produktionskosten sind Modell-Tokens plus Rechenleistung. Agent Engine wird als Google-Cloud-Nutzung nach der Vertex-AI-Preisseite abgerechnet, ein vielbeschäftigter Agent dort ist also ein Cloud-Posten und keine Lizenz.

Ist Google Agent Development Kit (ADK) sicher für Firmendaten?

Apache 2.0 ohne kommerzielle Einschränkungen. Prompts und Tool-Ergebnisse gehen an den konfigurierten Modell-Endpunkt, und Sitzungen werden dort gespeichert, wohin dein Session-Service zeigt (Arbeitsspeicher, eine Datenbank oder Agent Engine). Die adk-CLI fragt beim ersten interaktiven Start, ob sie pseudonymisierte Nutzungsdaten an Google senden darf (Befehls- und Flag-Namen, Dauer, Betriebssystem und Python-Version); Enter drücken bedeutet Zustimmung, adk telemetry disable schaltet es ab. Keine GitHub Security Advisories veröffentlicht.

Was sind die besten Alternativen zu Google Agent Development Kit (ADK)?

Die nächsten Alternativen, die wir getestet haben, sind LangGraph, OpenAI Agents SDK und Microsoft Agent Framework.

Google Agent Development Kit (ADK) (2026)

Was ist Google Agent Development Kit (ADK)?

ADK (Agent Development Kit) ist Googles Code-first-Framework zum Bauen von Agenten. Es ist auf Gemini optimiert, aber modellunabhängig, und Agenten können lokal laufen, in einem Container auf Cloud Run oder GKE oder auf Vertex AI Agent Engine, Googles verwaltetem Agenten-Hosting.

Version 2.0 für Python ist seit dem 19. Mai 2026 allgemein verfügbar. Sie brachte eine Workflow-Laufzeit, die Agenten, Tools und Funktionen als Knoten in einem Graphen behandelt, mit Routing, Fan-out und Fan-in, Schleifen, Wiederholungen und Pausen für menschliche Freigaben, dazu eine Task API für strukturierte Delegation zwischen Agenten. Laut Google ist 2.0 so ausgelegt, dass es mit 1.x-Agenten kompatibel bleibt.

Neben Python gibt es separate SDKs für Java, Kotlin, Go und TypeScript. Agenten lassen sich auch ohne Code in YAML definieren, und zum Testen gibt es eine lokale Web-Oberfläche.

Lohnt sich Google Agent Development Kit (ADK)?

ADK ist eine starke Wahl für Teams, die ohnehin auf Gemini setzen, und für alle anderen eine vernünftige, aber keine naheliegende. Das Python-Paket hat rund 22.000 GitHub-Sterne, veröffentlichte v2.12.0 am 13. Oktober 2026 und erscheint laut README etwa alle zwei Wochen.

Die Workflow-Laufzeit von 2.0 rückt es in das Revier von LangGraph. Verzweigungen, Schleifen, Wiederholungen und Tool-Bestätigung sind eingebaut, und die Task API gibt Agenten einen strukturierten Weg, einander Arbeit zu übergeben. Evaluierungswerkzeuge und die lokale Entwickleroberfläche sind enthalten statt separat verkauft, ein echter Unterschied zu LangChain, wo das bequeme Debugging im bezahlten LangSmith steckt.

Das Tempo hat seinen Preis. Bei 392 offenen Issues und Pull Requests und einem Release alle zwei Wochen passen Beispiele für 1.x oft nicht mehr zur Dokumentation, und das README empfiehlt, Installationen mit Googles Constraints-Dateien festzuschreiben, um Brüche durch transitive Abhängigkeiten zu vermeiden. Python 3.11 oder neuer ist Pflicht. Andere Anbieter funktionieren über Modell-Adapter, aber der Quickstart, die eingebauten Tools für Google-Suche und Vertex sowie die Deploy-Ziele mit einem Befehl gehören alle Google.

Gegen das Repository wurden bisher keine Security Advisories veröffentlicht. Das Framework ist kostenlos, die eigentliche Rechnung sind also Gemini-Tokens und die Rechenleistung, auf der der Agent läuft. Agent Engine bringt verwaltete Sitzungen und Gedächtnis zu Google-Cloud-Nutzungspreisen, was bequem ist, aber den Abschied von Google schwerer macht als den Abschied vom Framework.

Wo es sich lohnt

Ein Plattformteam bei einem Händler, der schon auf Google Cloud ist
Einen Gemini-basierten Agenten für Bestellsupport mit menschlicher Freigabe bei Erstattungen ausliefern
Den Ablauf als ADK-Workflow mit Tool-Bestätigung beim Erstattungsschritt bauen, in der Entwickleroberfläche testen und dann auf Cloud Run oder Agent Engine ausrollen. Das Framework ist kostenlos; die Kosten sind Gemini-Tokens plus Rechenleistung für Cloud Run oder Agent Engine.
Ein Java-Haus mit bestehenden Spring-Diensten
Agentenfunktionen ergänzen, ohne einen Python-Dienst einzuführen
Mit dem separaten ADK-Java-SDK bleibt das Team bei einer Sprache. Der Funktionsumfang hinkt Python hinterher, also vor der Festlegung prüfen, ob die benötigten Workflow-Funktionen im Java-SDK angekommen sind.
Eine Engineering Managerin, die Agenten-Frameworks für eine 12-Monats-Roadmap vergleicht
Ein Framework wählen, das nächstes Jahr nicht ersetzt werden muss
ADK hat Google im Rücken, erscheint alle zwei Wochen und enthält Evaluierung ohne Aufpreis, aber viel von seinem Komfort setzt Gemini und Vertex AI voraus. Für einen Google-Cloud-Kunden ist das eine vernünftige Wette, für einen Multi-Cloud-Kunden ein Lock-in-Risiko.

Bevor du dich festlegst

Einrichtung: pip install google-adk auf Python 3.11 oder neuer, idealerweise mit der Constraints-Datei für deine Python-Version; mit einem API-Schlüssel kommt der Quickstart in wenigen Minuten zu einem funktionierenden Gemini-Agenten und der lokalen Web-Oberfläche.
Integrationen: Gemini API und Vertex AI nativ, andere Modelle über Adapter; Tools aus Python-Funktionen, OpenAPI-Spezifikationen und MCP-Servern; Deployment auf Cloud Run, GKE oder Vertex AI Agent Engine.
Daten und Datenschutz: Apache 2.0 ohne kommerzielle Einschränkungen. Prompts und Tool-Ergebnisse gehen an den konfigurierten Modell-Endpunkt, und Sitzungen werden dort gespeichert, wohin dein Session-Service zeigt (Arbeitsspeicher, eine Datenbank oder Agent Engine). Die adk-CLI fragt beim ersten interaktiven Start, ob sie pseudonymisierte Nutzungsdaten an Google senden darf (Befehls- und Flag-Namen, Dauer, Betriebssystem und Python-Version); Enter drücken bedeutet Zustimmung, adk telemetry disable schaltet es ab. Keine GitHub Security Advisories veröffentlicht.
Kosten im großen Maßstab: Das Framework ist kostenlos; die Produktionskosten sind Modell-Tokens plus Rechenleistung. Agent Engine wird als Google-Cloud-Nutzung nach der Vertex-AI-Preisseite abgerechnet, ein vielbeschäftigter Agent dort ist also ein Cloud-Posten und keine Lizenz.
Grenzen: 392 offene Issues und Pull Requests; Releases etwa alle zwei Wochen; die SDKs außer Python hinken dem Python-Funktionsumfang hinterher.

Was gut ist

Graph-Workflows, Wiederholungen und menschliche Freigabe seit 2.0 eingebaut
Evaluierungswerkzeuge und Entwickleroberfläche kostenlos enthalten
SDKs für Python, Java, Kotlin, Go und TypeScript
Kurzer Weg zu Cloud Run oder Agent Engine

Was nicht

Die am besten unterstützten Tools und Deploy-Ziele sind Google-Produkte
Releases alle zwei Wochen lassen 1.x-Tutorials veralten
Braucht Python 3.11+ und festgeschriebene Constraints für stabile Installationen

Am besten für

Teams, die Agenten auf Gemini bauen oder auf Google Cloud ausrollen.

Alternativen zu Google Agent Development Kit (ADK)

LangGraph

Agent frameworksPython44k stars

4.6/5

Low-level framework for building stateful agents as graphs, with durable execution, memory, streaming and human-in-the-loop.

OpenAI Agents SDK

Agent frameworksPython30k stars

4.4/5

OpenAI's lightweight Python framework for agents with tools, handoffs, guardrails, sessions and sandboxed workspaces.

Microsoft Agent Framework

Agent frameworksPython14k stars

4.2/5

Microsoft's agent SDK for Python and .NET, merging AutoGen and Semantic Kernel into one framework with stable 1.0 APIs.

Google Agent Development Kit (ADK): häufige Fragen

Lohnt sich Google Agent Development Kit (ADK)?: Ein ernsthaftes, schnell weiterentwickeltes Agenten-Framework, dessen kürzester Weg immer zu Gemini und Google Cloud führt, was entweder der Sinn der Sache ist oder der Haken. Wir bewerten es mit 4.2 von 5.
Was kostet Google Agent Development Kit (ADK)?: Kostenlos und Open Source unter der Apache-2.0-Lizenz. Du zahlst für die Modelle und Google-Cloud-Dienste, die du nutzt.
Welche Nachteile hat Google Agent Development Kit (ADK)?: Die am besten unterstützten Tools und Deploy-Ziele sind Google-Produkte; Releases alle zwei Wochen lassen 1.x-Tutorials veralten; Braucht Python 3.11+ und festgeschriebene Constraints für stabile Installationen.
Für wen eignet sich Google Agent Development Kit (ADK)?: Teams, die Agenten auf Gemini bauen oder auf Google Cloud ausrollen.
Was kostet Google Agent Development Kit (ADK) für ein Team oder im Produktivbetrieb?: Das Framework ist kostenlos; die Produktionskosten sind Modell-Tokens plus Rechenleistung. Agent Engine wird als Google-Cloud-Nutzung nach der Vertex-AI-Preisseite abgerechnet, ein vielbeschäftigter Agent dort ist also ein Cloud-Posten und keine Lizenz.
Ist Google Agent Development Kit (ADK) sicher für Firmendaten?: Apache 2.0 ohne kommerzielle Einschränkungen. Prompts und Tool-Ergebnisse gehen an den konfigurierten Modell-Endpunkt, und Sitzungen werden dort gespeichert, wohin dein Session-Service zeigt (Arbeitsspeicher, eine Datenbank oder Agent Engine). Die adk-CLI fragt beim ersten interaktiven Start, ob sie pseudonymisierte Nutzungsdaten an Google senden darf (Befehls- und Flag-Namen, Dauer, Betriebssystem und Python-Version); Enter drücken bedeutet Zustimmung, adk telemetry disable schaltet es ab. Keine GitHub Security Advisories veröffentlicht.
Was sind die besten Alternativen zu Google Agent Development Kit (ADK)?: Die nächsten Alternativen, die wir getestet haben, sind LangGraph, OpenAI Agents SDK und Microsoft Agent Framework.

Antworten geprüft am 26. Okt. 2026.