"Google разработала свой Agent Development Kit и запустила соответствующую инфраструктуру, внутрь которой можно нативно деплоить разработанных агентов на этом ADK Судя по описанию доступных на текущий момент возможностей, получается сильный конкурент для того же LangGraph, если мы говорим о нём в контексте использования всех облачных возможностей, которые он так же предоставлет: деплой, обзервабилити, управление памятью и так далее Однако, мне кажется, если речи о деплое в облако гугла на вашем проекте не идёт, то смысла в использовании ADK особо нет: возможностей для разработки у тандема LangChain+LangGraph заметно больше Что могу выделить у непосредственно ADK, что мне понравилось: 1. архитектурная четкость: ADK предлагает жесткую структуру типов агентов: LLM-based (недетерминированные), Workflow agents (Sequential, Parallel, Loop - детерминированные) и Custom logic. Это упрощает проектирование сложных систем и облегчает коммуникацию между лидами/архитекторами. У LangGraph абстракции более низкоуровневые, что не всегда необходимо 2. протоколы взаимодействия: ADK нативно поддерживает A2A (Agent-to-Agent) и MCP (Model Context Protocol) Если ваш проект требует взаимодействия с агентами других компаний (например, Box) или использования универсальных адаптеров данных MCP, ADK может оказаться удобнее даже на этапе локальной разработки Я думаю, ADK здесь скорее ""для приличия"", а реальная ставка у гугла будет на развитие Agent Engine и нативную поддержку стандартов вроде A2A / AP2, которая изначально позиционируется, как открытая платформа, в которую можно деплоить агентов на любом фреймворке"
"Google разработала свой Agent Development Kit и запустила соответствующую…
Источник
https://t.me/nikitaanddata/45Канал Никита Сусоев - про AI и данные · опубликовано 1 мар. 2026 г.
Из этого канала
- #46Тем временем, марафон вебинаров в Datanomix продолжается: Завтра расскажем про…
Тем временем, марафон вебинаров в Datanomix продолжается: Завтра расскажем про архитектуру нашего нового AI продукта: https://bids.do/ru Регистрация доступна…
- #47На прошлом вебинаре про систему мониторинга проектов мы подсветили одну…
На прошлом вебинаре про систему мониторинга проектов мы подсветили одну неприятную практическую проблему: Чтобы не отправлять чувствительные данные (особенно…
- #50Google выпустил мультимодальную embedding-модель: Gemini Embedding 2 Работает с…
Google выпустил мультимодальную embedding-модель: Gemini Embedding 2 Работает с текстом, изображениями, видео, аудио и PDF В бенчмарках обходит всех…