
Agent Development Kit
Agent Development Kit (ADK) adalah framework Python sumber terbuka yang memungkinkan pengembang untuk membangun, menguji, dan menyebarkan agen AI dengan integrasi yang erat ke ekosistem Google, khususnya model Gemini, yang menawarkan orkestrasi fleksibel, alat yang kaya, dan opsi penyebaran.
https://google.github.io/adk-docs?ref=aipure&utm_source=aipure

Informasi Produk
Diperbarui:May 9, 2025
Tren Traffic Bulanan Agent Development Kit
Agent Development Kit menerima 888.1k kunjungan bulan lalu, menunjukkan Pertumbuhan Signifikan sebesar 91.1%. Berdasarkan analisis kami, tren ini sejalan dengan dinamika pasar yang umum di sektor alat AI.
Lihat riwayat trafficApa itu Agent Development Kit
Agent Development Kit (ADK) adalah framework fleksibel dan modular yang dirancang untuk pengembang yang menginginkan kontrol terperinci saat membangun agen AI tingkat lanjut. Ia menyediakan lingkungan komprehensif untuk membuat agen percakapan dan non-percakapan yang mampu menangani tugas dan alur kerja yang kompleks. Dibangun dengan Python, ADK memungkinkan pengembang untuk berintegrasi dengan LLM populer dan alat AI generatif sumber terbuka, dengan penekanan khusus pada layanan Google Cloud dan model Gemini. Framework ini dapat dengan mudah diinstal melalui pip (google-adk) dan memberi pengembang semua alat yang diperlukan untuk mulai membangun agen dengan cepat sambil mempertahankan fleksibilitas untuk membuat sistem multi-agen yang canggih.
Fitur Utama Agent Development Kit
Agent Development Kit (ADK) adalah kerangka kerja yang fleksibel dan modular dari Google yang dirancang untuk mengembangkan, mengelola, dan menerapkan agen AI. Ini menyediakan integrasi tanpa batas dengan ekosistem Google dan model Gemini sambil mendukung LLM populer lainnya dan alat AI generatif sumber terbuka. Kerangka kerja ini menawarkan fitur komprehensif termasuk orkestrasi multi-agen, integrasi alat yang kaya, kemampuan evaluasi bawaan, dan opsi penerapan yang fleksibel, sehingga cocok untuk aplikasi agen AI sederhana dan kompleks.
Arsitektur Multi-Agen: Memungkinkan pembangunan aplikasi yang dapat diskalakan dengan menyusun beberapa agen khusus menjadi hierarki fleksibel dengan kemampuan koordinasi dan delegasi yang canggih
Integrasi Alat yang Kaya: Menyediakan ekosistem alat yang luas termasuk alat bawaan (Google Search, Eksekusi Kode), pembuatan fungsi khusus, dan integrasi dengan pustaka pihak ketiga seperti LangChain dan CrewAI
Opsi Penerapan yang Fleksibel: Menawarkan beberapa jalur penerapan termasuk pengembangan lokal, penskalaan dengan Vertex AI Agent Engine, atau penerapan infrastruktur khusus menggunakan Cloud Run atau Docker
Kerangka Kerja Evaluasi Bawaan: Mencakup alat penilaian sistematis untuk mengevaluasi kinerja agen, kualitas respons, dan lintasan eksekusi terhadap kasus uji yang telah ditentukan sebelumnya
Kasus Penggunaan Agent Development Kit
Pencarian Perusahaan dan Manajemen Pengetahuan: Buat agen cerdas yang dapat mencari, menganalisis, dan mensintesis informasi di seluruh dokumen internal dan basis pengetahuan menggunakan integrasi Vertex AI Search
Layanan Pelanggan Otomatis: Bangun agen layanan pelanggan canggih yang dapat menangani pertanyaan, melakukan pencarian, dan menjalankan alur kerja kompleks sambil mempertahankan konteks
Analisis dan Pengembangan Kode: Terapkan agen untuk analisis kode, debugging, dan bantuan pengembangan menggunakan kemampuan eksekusi kode bawaan dan fitur keamanan
Otomatisasi Proses: Buat agen alur kerja yang dapat mengatur proses bisnis kompleks dengan mengoordinasikan beberapa sub-agen khusus dan berintegrasi dengan aplikasi perusahaan
Kelebihan
Integrasi mendalam dengan ekosistem Google Cloud dan model Gemini
Toolkit pengembangan komprehensif dengan fitur evaluasi dan debugging bawaan
Opsi penerapan yang fleksibel dan skalabilitas
Fokus kuat pada AI dan keamanan yang bertanggung jawab
Kekurangan
Status Pra-GA berarti dukungan terbatas dan potensi masalah stabilitas
Fokus utama pada ekosistem Google Cloud dapat membatasi fleksibilitas dengan penyedia cloud lain
Kurva pembelajaran untuk implementasi multi-agen yang kompleks
Cara Menggunakan Agent Development Kit
Instal ADK: Instal Agent Development Kit menggunakan pip: 'pip install google-adk'
Siapkan lingkungan: Buat file .env dan konfigurasi kredensial Google Cloud. Siapkan proyek Google Cloud jika menggunakan layanan seperti Vertex AI dan BigQuery
Definisikan agen dasar: Buat agen dengan mengimpor modul yang diperlukan dan mendefinisikan kelas Agen dengan nama, model (mis., gemini-2.0-flash), deskripsi, dan instruksi
Tambahkan alat ke agen: Lengkapi agen Anda dengan alat seperti google_search, built_in_code_execution, atau alat khusus dengan menambahkannya ke parameter alat agen
Siapkan sistem multi-agen: Buat agen khusus (mis., search_agent, coding_agent) dan gabungkan di bawah root_agent menggunakan AgentTool untuk koordinasi
Konfigurasikan runner dan sesi: Siapkan Runner dan SessionService untuk mengelola alur eksekusi dan mempertahankan status percakapan
Uji secara lokal: Gunakan perintah 'adk web' untuk menguji di UI berbasis browser atau 'adk api_server' untuk pengujian FastAPI lokal
Evaluasi agen: Gunakan alat evaluasi bawaan ADK untuk menguji kinerja agen terhadap kasus uji yang telah ditentukan sebelumnya
Sebarkan agen: Pilih opsi penyebaran: Vertex AI Agent Engine untuk penskalaan terkelola, Cloud Run untuk penyebaran dalam kontainer, atau Docker untuk infrastruktur khusus
Pantau dan pelihara: Gunakan UI pengembangan ADK untuk melakukan debug, mengevaluasi, dan memamerkan agen Anda. Pantau kinerja dan lakukan penyesuaian yang diperlukan
FAQ Agent Development Kit
Agent Development Kit (ADK) adalah kerangka kerja yang fleksibel dan modular untuk mengembangkan dan menerapkan agen AI. Dirancang untuk bekerja dengan LLM populer dan alat AI generatif sumber terbuka, dengan fokus pada integrasi yang erat dengan ekosistem Google dan model Gemini.
Video Agent Development Kit
Artikel Populer

Pembaruan Gemini 2.5 Pro Preview 05-06
May 7, 2025

Suno AI v4.5: Pembaruan Utama Generator Musik AI Terbaik di Tahun 2025
May 6, 2025

Ulasan DeepAgent 2025: Agen AI Tingkat Dewa yang Viral di Mana-Mana
Apr 27, 2025

Tutorial Video Berpelukan PixVerse V2.5 | Cara Membuat Video Berpelukan AI di Tahun 2025
Apr 22, 2025
Analitik Situs Web Agent Development Kit
Lalu Lintas & Peringkat Agent Development Kit
888.1K
Kunjungan Bulanan
#41508
Peringkat Global
#837
Peringkat Kategori
Tren Lalu Lintas: Feb 2025-Apr 2025
Wawasan Pengguna Agent Development Kit
00:03:29
Rata-rata Durasi Kunjungan
6.44
Halaman Per Kunjungan
49.67%
Tingkat Pentalan Pengguna
Wilayah Teratas Agent Development Kit
US: 21.99%
IN: 11.6%
CN: 6.95%
KR: 5.81%
DE: 4.16%
Others: 49.49%