Qu’est-ce que Google Agent Development Kit (ADK) ?
ADK (Agent Development Kit) est le framework code-first de Google pour construire des agents. Il est optimisé pour Gemini mais agnostique au modèle, et les agents peuvent tourner localement, dans un conteneur sur Cloud Run ou GKE, ou sur Vertex AI Agent Engine, l'hébergement d'agents managé de Google.
La version 2.0 pour Python est devenue généralement disponible le 19 mai 2026. Elle a ajouté un runtime de workflow qui traite les agents, outils et fonctions comme des nœuds d'un graphe, avec routage, fan-out et fan-in, boucles, réessais et pauses human-in-the-loop, plus une Task API pour la délégation structurée entre agents. Google dit que la 2.0 est conçue pour rester compatible avec les agents 1.x.
Outre Python, il y a des SDK séparés pour Java, Kotlin, Go et TypeScript. Les agents peuvent aussi être définis en YAML sans code, et une interface web locale est fournie pour les tests.
Google Agent Development Kit (ADK) vaut-il le coup ?
ADK est un bon choix pour les équipes déjà engagées sur Gemini, et un choix raisonnable mais pas évident pour tous les autres. Le paquet Python a environ 22 000 étoiles GitHub, a livré v2.12.0 le 13 octobre 2026 et, selon son README, sort environ toutes les deux semaines.
Le runtime de workflow de la 2.0 est ce qui le fait entrer sur le territoire de LangGraph. Le branchement, les boucles, les réessais et la confirmation d'outils sont intégrés, et la Task API donne aux agents une manière structurée de se passer du travail. L'outillage d'évaluation et l'interface de développement locale sont inclus plutôt que vendus séparément, ce qui est une vraie différence avec LangChain, où le débogage confortable vit dans LangSmith payant.
Le rythme a des coûts. Avec 392 issues et pull requests ouvertes et une version tous les quinze jours, les exemples écrits pour la 1.x ne correspondent souvent plus à la documentation, et le README recommande d'épingler les installations avec les fichiers de contraintes de Google pour éviter les cassures de dépendances transitives. Python 3.11 ou plus récent est requis. D'autres fournisseurs fonctionnent via des adaptateurs de modèle, mais le démarrage rapide, les outils intégrés Google Search et Vertex, et les cibles de déploiement en une commande sont tous ceux de Google.
Aucun avis de sécurité n'a été publié contre le dépôt jusqu'ici. Le framework est gratuit, si bien que la vraie facture est les tokens Gemini et quel que soit le calcul qui fait tourner l'agent ; Agent Engine ajoute des sessions et une mémoire managées aux tarifs d'usage de Google Cloud, ce qui est pratique mais rend le départ de Google plus difficile que le départ du framework.
Là où il fait la différence
Une équipe plateforme chez un détaillant déjà sur Google Cloud
Livrer un agent de support de commandes basé sur Gemini avec approbation humaine sur les remboursements
Construisez le flux comme un workflow ADK avec confirmation d'outil sur l'étape de remboursement, testez-le dans l'interface de développement, puis déployez sur Cloud Run ou Agent Engine. Le framework est gratuit ; le coût est les tokens Gemini plus le calcul Cloud Run ou Agent Engine.
Une boutique Java avec des services Spring existants
Ajouter des fonctions d'agent sans introduire de service Python
Le SDK Java ADK séparé laisse l'équipe rester dans un seul langage. La parité de fonctions avec Python est en retard, alors vérifiez que les fonctions de workflow dont ils ont besoin ont atteint le SDK Java avant de s'engager.
Un responsable d'ingénierie qui compare les frameworks d'agents pour une feuille de route de 12 mois
Choisir un framework qui n'aura pas besoin d'être remplacé l'année prochaine
ADK est soutenu par Google, sort toutes les deux semaines et inclut l'évaluation sans coût, mais une grande partie de sa commodité suppose Gemini et Vertex AI. C'est un pari sensé pour un client Google Cloud et un risque de verrouillage pour un client multi-cloud.
Avant de vous engager
- Mise en route
- pip install google-adk sur Python 3.11 ou plus récent, idéalement avec le fichier de contraintes pour votre version de Python ; le démarrage rapide atteint un agent Gemini fonctionnel et l'interface web locale en quelques minutes avec une clé d'API.
- Intégrations
- API Gemini et Vertex AI nativement, d'autres modèles via des adaptateurs ; outils depuis des fonctions Python, des specs OpenAPI et des serveurs MCP ; déploie sur Cloud Run, GKE ou Vertex AI Agent Engine.
- Données et confidentialité
- Apache 2.0 sans limites commerciales. Les prompts et résultats d'outils vont au endpoint de modèle que vous configurez, et les sessions sont stockées là où pointe votre service de session (mémoire, une base de données, ou Agent Engine). Le CLI adk demande à la première exécution interactive s'il faut envoyer à Google des données d'usage pseudonymisées (noms de commandes et de flags, durée, OS et version de Python) ; appuyer sur Entrée accepte, et adk telemetry disable la désactive. Aucun avis de sécurité GitHub publié.
- Coût à grande échelle
- Le framework est gratuit ; le coût de production est les tokens de modèle plus le calcul. Agent Engine est facturé comme usage Google Cloud sur la page de tarification Vertex AI, si bien qu'un agent occupé là-bas est une ligne de facture cloud plutôt qu'une licence.
- Limites
- 392 issues et pull requests ouvertes ; versions environ toutes les deux semaines ; les SDK non-Python sont en retard sur l'ensemble de fonctions Python.
Les points forts
- Workflows en graphe, réessais et approbation humaine intégrés depuis la 2.0
- Outils d'évaluation et interface de développement inclus gratuitement
- SDK pour Python, Java, Kotlin, Go et TypeScript
- Chemin court vers Cloud Run ou Agent Engine
Les points faibles
- Les outils et cibles de déploiement les mieux pris en charge sont des produits Google
- Les versions bimensuelles laissent les tutoriels 1.x périmés
- Exige Python 3.11+ et des contraintes épinglées pour des installations stables
Idéal pour
Les équipes qui construisent des agents sur Gemini ou déploient sur Google Cloud.
Alternatives à Google Agent Development Kit (ADK)
Google Agent Development Kit (ADK) : questions fréquentes
- Google Agent Development Kit (ADK) vaut-il le coup ?
- Un framework d'agents sérieux et à évolution rapide dont la route la plus courte mène toujours à Gemini et Google Cloud, ce qui est soit le but, soit le hic. Nous lui donnons 4.2 sur 5.
- Combien coûte Google Agent Development Kit (ADK) ?
- Gratuit et open source sous la licence Apache 2.0. Vous payez les modèles et services Google Cloud que vous utilisez.
- Quels sont les inconvénients de Google Agent Development Kit (ADK) ?
- Les outils et cibles de déploiement les mieux pris en charge sont des produits Google; les versions bimensuelles laissent les tutoriels 1.x périmés; exige Python 3.11+ et des contraintes épinglées pour des installations stables.
- À qui s’adresse Google Agent Development Kit (ADK) ?
- Les équipes qui construisent des agents sur Gemini ou déploient sur Google Cloud.
- Combien coûte Google Agent Development Kit (ADK) pour une équipe ou en production ?
- Le framework est gratuit ; le coût de production est les tokens de modèle plus le calcul. Agent Engine est facturé comme usage Google Cloud sur la page de tarification Vertex AI, si bien qu'un agent occupé là-bas est une ligne de facture cloud plutôt qu'une licence.
- Google Agent Development Kit (ADK) est-il sûr pour les données de l’entreprise ?
- Apache 2.0 sans limites commerciales. Les prompts et résultats d'outils vont au endpoint de modèle que vous configurez, et les sessions sont stockées là où pointe votre service de session (mémoire, une base de données, ou Agent Engine). Le CLI adk demande à la première exécution interactive s'il faut envoyer à Google des données d'usage pseudonymisées (noms de commandes et de flags, durée, OS et version de Python) ; appuyer sur Entrée accepte, et adk telemetry disable la désactive. Aucun avis de sécurité GitHub publié.
- Quelles sont les meilleures alternatives à Google Agent Development Kit (ADK) ?
- Les alternatives les plus proches que nous avons testées sont LangGraph, OpenAI Agents SDK et Microsoft Agent Framework.
Réponses vérifiées le 26 oct. 2026.