adk-python Agent工作流
adk-python Agent工作流 是 AI Skill Hub 本期精选Agent工作流之一。在 GitHub 上收获超过 19.7k 颗 Star，综合评分 8.2 分，整体质量较高。我们强烈推荐将其纳入你的 AI 工具库，帮助提升工作效率。
📚 深度解析
adk-python Agent工作流 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 8.2 分，是同类 Agent 工作流中的精选推荐。
📋 工具概览
adk-python Agent工作流 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。
📖 中文文档
adk-python Agent工作流 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
# 方式一：pip 安装（推荐）
pip install adk-python
# 方式二：虚拟环境安装（推荐生产环境）
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install adk-python
# 方式三：从源码安装（获取最新功能）
git clone https://github.com/google/adk-python
cd adk-python
pip install -e .
# 验证安装
python -c "import adk_python; print('安装成功')"
- 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
# 命令行使用
adk-python --help
# 基本用法
adk-python input_file -o output_file
# Python 代码中调用
import adk_python
# 示例
result = adk_python.process("input")
print(result)
# adk-python 配置文件示例（config.yml） app: name: "adk-python" debug: false log_level: "INFO" # 运行时指定配置文件 adk-python --config config.yml # 或通过环境变量配置 export ADK_PYTHON_API_KEY="your-key" export ADK_PYTHON_OUTPUT_DIR="./output"
Agent Development Kit (ADK) 2.0
An open-source, code-first Python framework for building, evaluating, and deploying sophisticated AI agents with flexibility and control.
Important Links: Docs, Samples & ADK Web.
ADK in other languages: ADK Java, ADK Kotlin, ADK Go & ADK Typescript.
Agent Development Kit (ADK) is a flexible and modular framework that applies software development principles to AI agent creation. It is designed to simplify building, deploying, and orchestrating agent workflows, from simple tasks to complex systems. While optimized for Gemini, ADK is model-agnostic, deployment-agnostic, and compatible with other frameworks.
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⚠️ BREAKING CHANGES FROM 1.x This release includes breaking changes to the agent API, event model, and session schema. Sessions generated by ADK 2.0 are readable by ADK 1.28+ (extra fields will be ignored), but are incompatible with older 1.x versions.
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✨ Key Features
- Workflow Runtime: A graph-based execution engine for composing deterministic execution flows for agentic apps, with support for routing, fan-out/fan-in, loops, retry, state management, dynamic nodes, human-in-the-loop, and nested workflows.
- Task API: Structured agent-to-agent delegation with multi-turn task mode, single-turn controlled output, mixed delegation patterns, human-in-the-loop, and task agents as workflow nodes.
- Modular Multi-Agent Systems: Design scalable applications by composing multiple specialized agents into flexible hierarchies.
- Rich Tool Ecosystem: Utilize pre-built tools, custom functions, OpenAPI specs, MCP tools 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 Python for ultimate flexibility, testability, and versioning.
- Agent Config: Build agents without code. Check out the Agent Config feature.
- Tool Confirmation: A tool confirmation flow (HITL) that can guard tool execution with explicit confirmation and custom input.
- Deploy Anywhere: Easily containerize and deploy agents on Cloud Run or scale seamlessly with Vertex AI Agent Engine.
🚀 Installation
For example, for Python 3.10
curl -o constraints-3.10.txt https://raw.githubusercontent.com/google/adk-python/main/constraints-3.10.txt pip install google-adk -c constraints-3.10.txt rm constraints-3.10.txt
To install optional integrations, you can use the following command:
The release cadence is roughly bi-weekly.
Quick Start
Beginner Note: ADK applications are built using two main classes:Agent(defines an AI's instructions, tools, and behavior) andWorkflow(orchestrates agents and tasks in a graph-based flow).
Workflow
from google.adk import Agent, Workflow
generate_fruit_agent = Agent(
name="generate_fruit_agent",
instruction="Return the name of a random fruit. Return only the name.",
)
generate_benefit_agent = Agent(
name="generate_benefit_agent",
instruction="Tell me a health benefit about the specified fruit.",
)
root_agent = Workflow(
name="root_agent",
edges=[("START", generate_fruit_agent, generate_benefit_agent)],
)aiskill88点评：近2万星标的高质量工作流框架，代码优先设计理念先进，生态完整。社区活跃度高，持续维护更新，是Python AI应用开发的优选方案。
- 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）
- Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境
- CLI：直接 npm install -g / pip install，命令行调用
- 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
⚡ 核心功能
- 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
- 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）
- Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境
👥 适合人群
🎯 使用场景
- 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
⚖️ 优点与不足
- +GitHub 19.7k Star，社区高度认可
- +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。
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❓ 常见问题 FAQ
经综合评估，adk-python Agent工作流 在Agent工作流赛道中表现稳健，质量优秀。如果你已有明确的使用需求，可以直接上手体验；如果还在评估阶段，建议对比同类工具后再做决策。
| 原始名称 | adk-python |
| 原始描述 | 开源AI工作流：An open-source, code-first Python toolkit for building, evaluating, and deployin。⭐19.7k · Python |
| Topics | AI工作流智能体框架Python工具包代码优先开源 |
| GitHub | https://github.com/google/adk-python |
| License | Apache-2.0 |
| 语言 | Python |
收录时间：2026-05-18 · 更新时间：2026-05-19 · License：Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。