Uma visão prática do Google Agent Development Kit

A IA evoluiu além de modelos únicos respondendo a perguntas para uma era de sistemas multiagentes complexos, onde diferentes IAs colaboram para resolver problemas intrincados. Essa abordagem é poderosa, mas coordenar múltiplos agentes apresenta um desafio significativo para os desenvolvedores, exigindo ferramentas especializadas.

Existem tantos frameworks de agentes agora. Perdi a conta deles. Todos morrerão em meio ano. Todos são apenas cópias ou variações ligeiramente diferentes da mesma coisa. Eu realmente não vejo vantagem em usá-los se todos podem desaparecer ou ser recriados com bastante facilidade

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O Google Agent Development Kit (ADK) foi projetado para enfrentar esse desafio. É um framework de código aberto do Google que visa tornar a construção de agentes de IA avançados mais parecida com o desenvolvimento de software convencional. Neste post, daremos uma olhada prática no ADK: o que é, como funciona e seu público-alvo, para ajudar você a decidir se é a ferramenta certa para o seu projeto.

O que é o Google Agent Development Kit?

O Google Agent Development Kit (ADK) é um framework de código aberto e focado em código para construir, implantar e gerenciar agentes de IA, particularmente aqueles projetados para trabalhar em sistemas multiagentes. Ele é feito para desenvolvedores, com suporte oficial para linguagens comuns como Python, TypeScript, Go e Java, permitindo que você trabalhe em um ambiente familiar.

O princípio central do ADK é oferecer uma base flexível e modular que não está presa a um único modelo ou estilo de implantação. Embora seja otimizado para os modelos Gemini do Google, ele foi projetado para ser um ecossistema aberto. Por meio de uma integração oficial com LiteLLM, ele pode funcionar com mais de 100 outros provedores, incluindo OpenAI e Anthropic. Essa liberdade permite que os desenvolvedores selecionem o modelo mais adequado para uma tarefa específica.

O ADK também é agnóstico em relação à implantação. Você pode executar agentes localmente para testes e depois escalá-los em um serviço de nuvem totalmente gerenciado. Essa flexibilidade é benéfica para projetos que começam pequenos, mas têm potencial para um crescimento significativo.

Arquitetura principal e recursos fundamentais do Google Agent Development Kit

Para entender as capacidades do ADK, é importante examinar sua arquitetura. É um framework bem estruturado para construir fluxos de trabalho de agentes complexos e de longa duração.

Como funciona a arquitetura orientada a eventos

Em vez de um modelo básico de solicitação-resposta, o ADK utiliza uma arquitetura orientada a eventos (event-driven architecture). O ADK processa um fluxo contínuo de informações, ou "eventos", que circulam entre o usuário, os modelos de IA e quaisquer ferramentas externas conectadas. Essa configuração permite que o ADK gerencie conversas e tarefas complexas de várias etapas.

Aqui estão as partes principais:

• O Runner: O Runner atua como o coordenador principal. Ele gerencia as sessões dos usuários e acompanha as atividades dos agentes.

• Eventos: Os eventos são um componente central do sistema. Cada ação — uma mensagem do usuário, uma ferramenta sendo usada, uma resposta do modelo — é registrada como um evento permanente. Isso garante uma comunicação limpa e confiável entre os componentes do sistema.

• Serviços de Sessão (Session Services): Os Serviços de Sessão gerenciam a memória e o estado. Eles retêm o contexto da conversa, para que o agente se lembre do que foi dito e feito ao longo do tempo.

Essa estrutura permite feedback em tempo real e possibilita a construção de agentes que podem lidar com tarefas de longa duração sem esquecer o contexto. O gráfico a seguir ilustra como esses componentes trabalham juntos.

Construindo com agentes especializados e de fluxo de trabalho

O ADK é particularmente eficaz para construir sistemas multiagentes. O princípio de design do framework é decompor problemas grandes e complexos em partes menores e gerenciáveis, com um agente especializado atribuído a cada uma.

O ADK oferece alguns tipos diferentes de agentes:

• Agentes LLM (LLM Agents): Esses agentes usam modelos de linguagem de grande escala para raciocínio, planejamento e tomada de decisões.

• Agentes de Fluxo de Trabalho (Workflow Agents): Esses agentes seguem uma lógica predefinida para controlar o fluxo de uma tarefa, o que torna os processos previsíveis.

• Agentes Personalizados (Custom Agents): Para outras necessidades, você pode construir seus próprios agentes personalizados para lidar com lógica específica que não envolva LLM.

Para coordenar tudo isso, o ADK oferece agentes de fluxo de trabalho principais, como o SequentialAgent para tarefas passo a passo, o ParallelAgent para operações simultâneas e o LoopAgent para repetir uma ação até que uma condição seja atendida.

Um recurso notável é o AgentTool, que permite que um agente use outro como uma ferramenta. Isso possibilita uma delegação avançada, onde um agente "gerente" pode atribuir trabalhos específicos a agentes "trabalhadores", mantendo o design da aplicação limpo e organizado.

Ecossistema flexível de ferramentas e modelos

Uma vantagem fundamental do ADK é seu design agnóstico em relação ao modelo. Embora seja ajustado para modelos Gemini, você não está limitado a eles. A integração com LiteLLM suporta modelos da OpenAI, Anthropic, Cohere e muitos outros. Também suporta modelos abertos e locais através de ferramentas como Ollama, oferecendo controle total sobre sua stack tecnológica.

Segui o guia de início rápido à risca, com a exceção de que substituí o modelo no agente por um local usando a [integração LiteLLM para ollama] e isso resultou em um loop infinito de tool_calling, não importa se eu usasse um modelo com capacidades de chamada de ferramenta ou não... então presumo que a integração com ollama mencionada nos documentos simplesmente não esteja... bem, pronta, eu acho.

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O ecossistema de ferramentas também é extenso. Você recebe ferramentas pré-construídas para tarefas como Google Search e Execução de Código, e pode construir funções personalizadas em Python ou outra linguagem suportada. Ele também se integra com bibliotecas populares de terceiros, como o LangChain, permitindo que você incorpore ferramentas e fluxos de trabalho existentes.

A experiência do desenvolvedor: Construindo e implantando com o ADK

O ADK foi projetado com a experiência do desenvolvedor em mente. O processo, desde a codificação até a implantação, pretende ser familiar e eficiente.

Começando com o kit de desenvolvimento local

O framework inclui ferramentas para agilizar o ciclo de construção-teste-depuração. A interface de linha de comando (CLI) permite que você comece rápido com comandos como adk create para configurar um novo projeto e adk run para lançá-lo.

Um recurso de destaque é a interface web visual (Web UI) integrada. Ela fornece uma interface de chat simples para testar agentes localmente, mas sua força principal é a depuração (debugging). A UI permite inspecionar todo o fluxo de eventos e o estado da sessão em tempo real. Você pode ver cada entrada do usuário, chamada de ferramenta, resposta do modelo e mudança de estado conforme ocorrem. Esse nível de visibilidade é extremamente valioso para depurar sistemas complexos e assíncronos.

O caminho para a produção: Opções de implantação

O ADK foi projetado para ambientes de produção, não apenas para desenvolvimento local. Ele fornece um caminho claro para mover um agente de uma máquina local para um ambiente escalável e ativo.

Você tem duas opções principais de implantação:

1. Conteinerização: Você pode envolver sua aplicação de agente em um contêiner Docker e implantá-la em qualquer infraestrutura que suporte contêineres. O Google Cloud Run é uma escolha comum, pois permite executar seu agente em um ambiente sem servidor (serverless), onde você paga apenas pelo que usa.

2. Vertex AI Agent Engine: Para uma solução gerenciada, você pode usar o serviço totalmente gerenciado do Google, que foi construído para implantar, gerenciar e escalar agentes criados com frameworks como o ADK. Essa solução de nível empresarial cuida da infraestrutura para você.

Essa flexibilidade permite que você escolha a estratégia de implantação que melhor se adapta às habilidades da sua equipe, ao orçamento e às necessidades de escala.

A curva de aprendizado e desafios comuns

Embora o ADK seja poderoso, ele possui uma curva de aprendizado notável, particularmente para desenvolvedores novos em sistemas baseados em agentes. Compreender conceitos como agentes assíncronos, manipulação de eventos e gerenciamento de estado entre diferentes tipos de agentes (LlmAgent, SequentialAgent, LoopAgent) pode ser desafiador.

Frameworks como o ADK são mais valiosos quando capacitam desenvolvedores iniciantes e intermediários a construir com confiança. Mas, agora, a experiência do desenvolvedor parece otimizada apenas para usuários avançados. As ideias são fortes, mas a complexidade e o código repetitivo podem afastar justamente as pessoas que mais se beneficiariam.

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A documentação oficial observa que construir um agente completamente personalizado do zero é um conceito avançado. Recomenda-se familiarizar-se com os tipos de agentes padrão antes de tentar personalizações profundas. Em última análise, o ADK é mais adequado para engenheiros de IA experientes e desenvolvedores de software que criam sistemas de agentes personalizados e complexos que exigem controle refinado.

Google Agent Development Kit: Um framework para construir vs. um colega de IA para contratar

O Google Agent Development Kit é um conjunto de ferramentas para construir soluções de IA personalizadas. Essa abordagem "faça você mesmo" (DIY) é adequada para casos de uso específicos, mas pode não ser a melhor opção para todas as situações.

O usuário ideal para o Google Agent Development Kit

O ADK foi projetado para equipes de engenharia de IA e desenvolvedores de software que estão construindo aplicações de agentes altamente personalizadas do zero. É uma escolha adequada quando o sistema de agentes em si é o produto e a equipe precisa de controle profundo sobre a orquestração, o comportamento do agente e a infraestrutura de nuvem.

Quando um colega de IA é uma opção melhor

Para equipes cujo objetivo principal é resolver problemas de negócios imediatos, como automatizar o suporte ao cliente ou simplificar o gerenciamento de conhecimento interno, uma solução pré-construída pode ser mais direta. Uma alternativa a um framework de desenvolvimento é uma plataforma de IA pronta para implantação, muitas vezes chamada de "colega de IA" (AI teammate).

Um framework de desenvolvimento como o ADK exige a configuração de um ambiente local, a escrita de código e o gerenciamento da infraestrutura de nuvem. Em contraste, uma plataforma como o eesel AI é projetada para uma integração rápida, conectando-se tipicamente a ferramentas de negócios existentes como Zendesk, Slack ou Confluence para aprender com os dados atuais sem treinamento manual.

A abordagem de gerenciamento também difere. O ADK exige a definição do comportamento do agente por meio de código. Outras plataformas, como o eesel, permitem o gerenciamento usando instruções em linguagem natural. Você pode começar com um modo de AI Copilot supervisionado, onde ele elabora rascunhos de respostas para revisão humana, e depois fazer a transição para um AI Agent totalmente autônomo que lida com tickets de forma independente.

Essa abordagem é projetada para implementação rápida e pode levar à automação imediata de tarefas. Por exemplo, o eesel AI pode resolver autonomamente uma porção significativa de conversas de suporte após ser conectado às fontes de conhecimento de uma empresa.

Aqui está uma rápida comparação das duas abordagens:

Preços do Google Agent Development Kit

O framework ADK é de código aberto e gratuito para uso sob a licença Apache 2.0.

No entanto, existem custos associados. O custo total de propriedade vem de duas fontes principais:

1. Chamadas de API de LLM: Cada vez que um agente chama um modelo de linguagem, você será cobrado por esse uso. Isso se aplica se você estiver usando o Gemini no Vertex AI ou um modelo de outro provedor.

2. Infraestrutura: Você também deve cobrir os custos dos serviços de nuvem que hospedam e executam seus agentes. Isso pode ser tempo de computação no Google Cloud Run ou taxas baseadas no uso para o Vertex AI Agent Engine totalmente gerenciado, que tem sua própria tabela de preços e uma camada gratuita mensal.

Embora o framework seja gratuito, o custo final depende do uso do agente e da configuração de implantação escolhida.

Para uma introdução prática à construção do seu primeiro agente, este vídeo do Google fornece um passo a passo útil da configuração inicial e dos conceitos fundamentais.

Para uma introdução prática à construção do seu primeiro agente, este vídeo do Google fornece um passo a passo útil da configuração inicial e dos conceitos fundamentais.

Considerações finais

O Google Agent Development Kit é um framework poderoso e flexível para desenvolvedores que constroem sistemas de IA multiagentes personalizados. Ele oferece controle refinado sobre a arquitetura do agente, a escolha do modelo e a estratégia de implantação. É um kit de ferramentas pronto para produção para criar a próxima geração de aplicações de IA.

Esse nível de controle exige um investimento significativo em tempo de engenharia para construir, implantar e manter o sistema. É, fundamentalmente, uma ferramenta para desenvolvedores.

Para equipes de negócios focadas em resultados imediatos, como automatizar o suporte ou melhorar o acesso ao conhecimento, uma solução pronta para uso pode oferecer um caminho mais direto para atingir esses objetivos. Isso destaca a distinção entre construir uma solução personalizada e adotar uma pré-construída. As equipes podem avaliar se suas necessidades são melhor atendidas pela personalização profunda de um framework como o Google Agent Development Kit ou pela implantação rápida de uma plataforma como o eesel AI.