adk-java
经 AI Skill Hub 精选评估，adk-java 获评「强烈推荐」。已获得 1.6k 颗 GitHub Star，这款Agent工作流在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色，AI 评分 8.0 分，适合有一定技术背景的用户使用。
adk-java 工作流的设计遵循"最小配置，最大复用"原则：核心逻辑已经封装好，用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制，在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行，适合作为生产环境的自动化基础设施。
在实际部署时，建议先在测试环境中运行 3-5 次，验证各个环节的输出结果符合预期，再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 8.0 分，是同类 Agent 工作流中的精选推荐。
adk-java 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
adk-java 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
- 可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
- 支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
- 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
- 内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
- 提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署
- 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
- 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
- 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
# 克隆仓库 git clone https://github.com/google/adk-java cd adk-java # 查看安装说明 cat README.md # 按 README 完成环境依赖安装后即可使用
- 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
- 在对应平台（Dify / Flowise / Make 等）中找到「导入工作流」功能
- 上传工作流文件
- 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
- 运行测试确认流程正常后投入使用
# 查看帮助 adk-java --help # 基本运行 adk-java [options] <input> # 详细使用说明请查阅文档 # https://github.com/google/adk-java
# adk-java 配置说明 # 查看配置选项 adk-java --config-example > config.yml # 常见配置项 # output_dir: ./output # log_level: info # workers: 4 # 环境变量（覆盖配置文件） export ADK_JAVA_CONFIG="/path/to/config.yml"
Agent Development Kit (ADK) for Java
<html> <h2 align="center"> <img src="https://raw.githubusercontent.com/google/adk-python/main/assets/agent-development-kit.png" width="256"/> </h2> <h3 align="center"> An open-source, code-first Java toolkit for building, evaluating, and deploying sophisticated AI agents with flexibility and control. </h3> <h3 align="center"> Important Links: <a href="https://google.github.io/adk-docs/">Docs</a> & <a href="https://github.com/google/adk-samples">Samples</a> & <a href="https://github.com/google/adk-python">Python ADK</a>. </h3> </html>
Agent Development Kit (ADK) is designed for developers seeking fine-grained control and flexibility when building advanced AI agents that are tightly integrated with services in Google Cloud. It allows you to define agent behavior, orchestration, and tool use directly in code, enabling robust debugging, versioning, and deployment anywhere – from your laptop to the cloud.
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✨ Key Features
- Rich Tool Ecosystem: Utilize pre-built tools, custom functions, OpenAPI specs, or integrate existing tools to give agents diverse capabilities, all for tight integration with the Google ecosystem.
- Code-First Development: Define agent logic, tools, and orchestration directly in Java for ultimate flexibility, testability, and versioning.
- Modular Multi-Agent Systems: Design scalable applications by composing multiple specialized agents into flexible hierarchies.
🏁 Feature Highlight
🚀 Installation
If you're using Maven, add the following to your dependencies:
<dependency>
<groupId>com.google.adk</groupId>
<artifactId>google-adk</artifactId>
<version>1.3.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.google.adk</groupId>
<artifactId>google-adk-dev</artifactId>
<version>1.3.0</version>
</dependency>To instead use an unreleased version, you could use <https://jitpack.io/#google/adk-java/>; see <https://github.com/enola-dev/LearningADK#jitpack> for an example illustrating this.
Same Features & Familiar Interface As Python ADK:
import com.google.adk.agents.LlmAgent;
import com.google.adk.tools.GoogleSearchTool;
LlmAgent rootAgent = LlmAgent.builder()
.name("search_assistant")
.description("An assistant that can search the web.")
.model("gemini-2.0-flash") // Or your preferred models
.instruction("You are a helpful assistant. Answer user questions using Google Search when needed.")
.tools(new GoogleSearchTool())
.build();🤖 A2A and ADK integration
For remote agent-to-agent communication, ADK integrates with the A2A protocol. See a2a/README.md for end-to-end setup instructions and sample commands.
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
- 可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
- 支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
- 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
- 内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
- 提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署
- 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
- 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
- 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
- +Apache-2.0 协议，可免费商用
- +大幅减少重复性人工操作
- +可视化流程，清晰直观
- +可扩展性强，支持复杂场景
- −初始配置和调试需投入一定时间
- −强依赖外部服务的稳定性
- −复杂场景需具备一定技术基础
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建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。
✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议，可商用，需保留版权声明和 NOTICE 文件，含专利授权条款。
AI Skill Hub 点评：adk-java 的核心功能完整，质量优秀。对于自动化工程师和运维人员来说，这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用，再逐步推广。
| 原始名称 | adk-java |
| 原始描述 | 开源AI工作流：An open-source, code-first Java toolkit for building, evaluating, and deploying 。⭐1.6k · Java |
| Topics | workflowagentagenticagentic-aiagentic-workflowagentsjava |
| GitHub | https://github.com/google/adk-java |
| License | Apache-2.0 |
| 语言 | Java |
收录时间：2026-05-22 · 更新时间：2026-05-22 · License：Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。