¿Qué es Google Agent Development Kit (ADK)?
ADK (Agent Development Kit) es el framework de Google para crear agentes desde el código. Está optimizado para Gemini pero no depende de ningún modelo, y los agentes pueden ejecutarse en local, en un contenedor en Cloud Run o GKE, o en Vertex AI Agent Engine, el alojamiento gestionado de agentes de Google.
La versión 2.0 para Python pasó a disponibilidad general el 19 de mayo de 2026. Añadió un runtime de flujos que trata agentes, herramientas y funciones como nodos de un grafo, con enrutamiento, reparto y agregación en paralelo, bucles, reintentos y pausas para intervención humana, además de una Task API para la delegación estructurada entre agentes. Google dice que la 2.0 está diseñada para seguir siendo compatible con los agentes 1.x.
Además de Python, hay SDK separados para Java, Kotlin, Go y TypeScript. Los agentes también pueden definirse en YAML sin código, y se incluye una interfaz web local para pruebas.
¿Merece la pena Google Agent Development Kit (ADK)?
ADK es una opción sólida para equipos ya comprometidos con Gemini, y una razonable pero no evidente para todos los demás. El paquete de Python tiene unas 22.000 estrellas en GitHub, publicó la v2.12.0 el 13 de octubre de 2026 y, según su README, saca versiones aproximadamente cada dos semanas.
El runtime de flujos de la 2.0 es lo que lo lleva al terreno de LangGraph. Las ramas, los bucles, los reintentos y la confirmación de herramientas vienen integrados, y la Task API da a los agentes una forma estructurada de pasarse trabajo. Las herramientas de evaluación y la interfaz local de desarrollo se incluyen en lugar de venderse aparte, una diferencia real con LangChain, donde la depuración cómoda está en LangSmith, que es de pago.
El ritmo tiene costes. Con 392 incidencias y pull requests abiertas y una versión cada quince días, los ejemplos escritos para 1.x a menudo ya no coinciden con la documentación, y el README recomienda fijar las instalaciones con los archivos de restricciones de Google para evitar roturas en dependencias transitivas. Requiere Python 3.11 o posterior. Otros proveedores funcionan mediante adaptadores de modelos, pero el inicio rápido, las herramientas integradas de Google Search y Vertex y los destinos de despliegue con un solo comando son todos de Google.
Hasta ahora no se han publicado avisos de seguridad sobre el repositorio. El framework es gratuito, así que la factura real son los tokens de Gemini y el cómputo que ejecute el agente; Agent Engine añade sesiones y memoria gestionadas a las tarifas de uso de Google Cloud, lo que es cómodo pero hace más difícil dejar Google que dejar el framework.
Dónde se gana su sitio
Un equipo de plataforma en una cadena minorista que ya usa Google Cloud
Lanzar un agente de atención de pedidos basado en Gemini con aprobación humana en los reembolsos
Montar el flujo como un workflow de ADK con confirmación de herramienta en el paso del reembolso, probarlo en la interfaz de desarrollo y desplegarlo en Cloud Run o Agent Engine. El framework es gratuito; el coste son los tokens de Gemini más el cómputo de Cloud Run o Agent Engine.
Una empresa de Java con servicios Spring existentes
Añadir funciones de agentes sin introducir un servicio en Python
El SDK de ADK para Java, independiente, permite al equipo seguir en un solo lenguaje. Va por detrás de Python en funciones, así que conviene comprobar que las funciones de workflow que necesitan han llegado al SDK de Java antes de comprometerse.
Una responsable de ingeniería que compara frameworks de agentes para una hoja de ruta de 12 meses
Elegir un framework que no haya que sustituir el año que viene
ADK lo respalda Google, saca versiones cada dos semanas e incluye evaluación sin coste, pero buena parte de su comodidad da por hecho Gemini y Vertex AI. Es una apuesta sensata para un cliente de Google Cloud y un riesgo de dependencia para uno multinube.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- pip install google-adk con Python 3.11 o posterior, idealmente con el archivo de restricciones para tu versión de Python; con una clave de API, el inicio rápido llega a un agente de Gemini funcionando y a la interfaz web local en pocos minutos.
- Integraciones
- Gemini API y Vertex AI de forma nativa, otros modelos mediante adaptadores; herramientas a partir de funciones de Python, especificaciones OpenAPI y servidores MCP; despliega en Cloud Run, GKE o Vertex AI Agent Engine.
- Datos y privacidad
- Apache 2.0 sin límites comerciales. Los prompts y los resultados de las herramientas van al endpoint de modelo que configures, y las sesiones se guardan donde apunte tu servicio de sesiones (memoria, una base de datos o Agent Engine). La CLI adk pregunta en la primera ejecución interactiva si enviar a Google datos de uso seudonimizados (nombres de comandos y opciones, duración, sistema operativo y versión de Python); pulsar Intro acepta, y adk telemetry disable lo desactiva. No hay avisos de seguridad publicados en GitHub.
- Coste a escala
- El framework es gratuito; el coste en producción son los tokens del modelo más el cómputo. Agent Engine se factura como uso de Google Cloud según la página de precios de Vertex AI, así que un agente con mucho tráfico ahí es una partida de la nube y no una licencia.
- Límites
- 392 incidencias y pull requests abiertas; versiones aproximadamente cada dos semanas; los SDK que no son de Python van por detrás del conjunto de funciones de Python.
Lo bueno
- Flujos en grafo, reintentos y aprobación humana integrados desde la 2.0
- Herramientas de evaluación e interfaz de desarrollo incluidas gratis
- SDK para Python, Java, Kotlin, Go y TypeScript
- Camino corto a Cloud Run o Agent Engine
Lo malo
- Las herramientas y destinos de despliegue mejor soportados son productos de Google
- Las versiones quincenales dejan desfasados los tutoriales de 1.x
- Requiere Python 3.11+ y restricciones fijadas para instalaciones estables
Ideal para
Equipos que crean agentes sobre Gemini o despliegan en Google Cloud.
Alternativas a Google Agent Development Kit (ADK)
Google Agent Development Kit (ADK): preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena Google Agent Development Kit (ADK)?
- Un framework de agentes serio y que avanza rápido, cuyo camino más corto lleva siempre a Gemini y Google Cloud, lo que es o bien su razón de ser o bien la pega. Le damos un 4.2 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta Google Agent Development Kit (ADK)?
- Gratuito y de código abierto bajo la licencia Apache 2.0. Pagas los modelos y los servicios de Google Cloud que uses.
- ¿Qué inconvenientes tiene Google Agent Development Kit (ADK)?
- Las herramientas y destinos de despliegue mejor soportados son productos de Google; las versiones quincenales dejan desfasados los tutoriales de 1.x; requiere Python 3.11+ y restricciones fijadas para instalaciones estables.
- ¿Para quién es Google Agent Development Kit (ADK)?
- Equipos que crean agentes sobre Gemini o despliegan en Google Cloud.
- ¿Cuánto cuesta Google Agent Development Kit (ADK) para un equipo o en producción?
- El framework es gratuito; el coste en producción son los tokens del modelo más el cómputo. Agent Engine se factura como uso de Google Cloud según la página de precios de Vertex AI, así que un agente con mucho tráfico ahí es una partida de la nube y no una licencia.
- ¿Es Google Agent Development Kit (ADK) seguro para los datos de la empresa?
- Apache 2.0 sin límites comerciales. Los prompts y los resultados de las herramientas van al endpoint de modelo que configures, y las sesiones se guardan donde apunte tu servicio de sesiones (memoria, una base de datos o Agent Engine). La CLI adk pregunta en la primera ejecución interactiva si enviar a Google datos de uso seudonimizados (nombres de comandos y opciones, duración, sistema operativo y versión de Python); pulsar Intro acepta, y adk telemetry disable lo desactiva. No hay avisos de seguridad publicados en GitHub.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a Google Agent Development Kit (ADK)?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son LangGraph, OpenAI Agents SDK y Microsoft Agent Framework.
Respuestas comprobadas el 26 oct 2026.