Google ADK, yapay zeka ajanlarını oluşturmak, değerlendirmek ve dağıtmak için açık kaynaklı bir çerçevedir ve Agentspace gibi Google ürünlerinin içindeki gerçek ajanlara güç verir. OpenAI Agents SDK gibi diğer ajan yığınlarına zaten baktıysanız, ADK Gemini ve Vertex AI'ye yakın kalarak aynı alanı kapsar. Bu rehber, ADK'nın ne olduğunu, temel parçalarının nasıl bir araya geldiğini ve Apidog gibi bir aracın ajanınızın nihayetinde çağıracağı API'leri test etmenize nasıl yardımcı olduğunu açıklar.
Google ADK Nedir
ADK, Agent Development Kit'in kısaltmasıdır. Google, Nisan 2025'te Google Cloud Next'te, tüm ajan yaşam döngüsü için açık kaynaklı bir araç seti olarak tanıttı: bir ajan tanımlama, ona araçlar verme, birden fazla ajanı bir araya getirme, davranışını değerlendirme ve üretime dağıtma.
İlk olarak Python ile başladı ve Google o zamandan beri Java'yı ekledi, Go ve TypeScript desteği de bunu takip etti. Bu çerçeve, Google'ın Agentspace ve Müşteri Etkileşim Paketi'ndeki ajanlar için dahili olarak kullandığı aynı çerçevedir, bu yüzden bir oyuncak SDK değildir. Üretim iş yükleri için tasarlanmıştır.
ADK, modelden bağımsızdır ancak Google için optimize edilmiştir. Gemini ve Vertex AI Model Garden aracılığıyla kullanılabilen herhangi bir modelle en iyi şekilde çalışır ve bir ajanı Anthropic, Meta, Mistral ve diğer sağlayıcılara yönlendirebilmeniz için LiteLLM ile entegre olur. Kendinizi tek bir modele kilitlemeden sıkı Gemini entegrasyonunu elde edersiniz.
ADK, Gemini ve Vertex AI Ekosisteminde Nerede Yer Alır
Üç katmanı ayırmak yardımcı olur:
- Model. Gemini (veya Vertex AI Model Garden ya da LiteLLM aracılığıyla başka bir sağlayıcı) muhakeme yapar.
- Çerçeve. ADK, ajanları tanımladığınız, araçları bağladığınız ve çoklu ajan akışlarını organize ettiğiniz kod katmanıdır.
- Çalışma zamanı. Vertex AI Agent Engine, ajanınızın üretimde çalıştığı yönetilen, ölçeklenebilir bir barındırıcıdır. Ayrıca Cloud Run veya herhangi bir konteyner çalışma zamanına da dağıtabilirsiniz.
Dolayısıyla ADK, geliştiriciye yönelik katmandır. Gemini, altında zeka sağlar ve Vertex AI Agent Engine, üzerinde yönetilen bir barındırma sunar. Üçünü birlikte kullanabilir veya ADK'yı yerel olarak çalıştırıp başka bir yere dağıtabilirsiniz. Hiçbir şey sizi tek bir yola zorlamaz.
Temel Kavramlar
Birkaç yapı taşı, yazacaklarınızın çoğunu kapsar.
Ajanlar
Temel birim, bir LLM destekli ajandır. Python'da google.adk.agents'ten içe aktarırsınız. Sınıf LlmAgent'tır ve Agent onun için uygun bir takma addır. Ona bir model, bir ad, davranışını şekillendiren bir talimat ve bir araç listesi verirsiniz.
from google.adk.agents import Agent
def get_exchange_rate(base: str, target: str) -> dict:
"""Döviz kurları arasında dönüşüm oranını döndürür."""
# Gerçek FX API'nizi buradan çağırın
return {"base": base, "target": target, "rate": 1.08}
currency_agent = Agent(
name="currency_exchange_agent",
model="gemini-2.0-flash",
instruction="Kullanıcıların döviz kurları arasında dönüşüm yapmasına yardımcı olursunuz. Gerçeklere sadık kalın.",
tools=[get_exchange_rate],
)
Bu, çalışan tek bir ajandır. Talimat, ne yapması gerektiğini söyler ve araç listesi, neyi çağırabileceğini söyler.
Araçlar
Araçlar, bir ajanın metin üretmenin ötesinde bir şeyler yapma şeklidir. ADK'da basit bir Python fonksiyonu bir araçtır. Fonksiyonun adı, tip ipuçları ve docstring'i modele ne zaman ve nasıl çağırılacağını söyler, bu nedenle açık bir docstring beklediğinizden daha önemlidir.
Kendi fonksiyonlarınızın ötesinde, ADK google_search ve kod yürütme gibi yerleşik araçlarla birlikte gelir ve harici araç sunucularını bağlamak için Model Bağlam Protokolü (MCP)'nü destekler. Ayrıca LangChain veya LlamaIndex gibi üçüncü taraf kütüphaneleri sarabilir veya başka bir ajanı araç olarak kullanabilirsiniz. Çoğu ajan, bu araçlar aracılığıyla harici REST API'lerini çağırır ki, test etme ve taklit etme de tam olarak burada devreye girer.
Çoklu Ajan Sistemleri
Tek bir ajan sizi çok ileriye götürebilir, ancak ADK hiyerarşiler için tasarlanmıştır. Uzmanlaşmış ajanları daha büyük bir sisteme birleştirir ve bir koordinatörün aralarındaki işi yönlendirmesini sağlarsınız.
Çerçeve, deterministik kontrol için iş akışı ajanları sağlar: bir SequentialAgent alt ajanları sırayla çalıştırır, bir ParallelAgent onları aynı anda çalıştırır ve bir LoopAgent bir koşul karşılanana kadar tekrarlar. Bunları LLM destekli yönlendirme ile karıştırarak, birden fazla alt ajana yayılan ve sonuçlarını birleştiren bir araştırma ajanı oluşturabilirsiniz.
Çalıştırıcılar (Runners)
Üretimde bir ajanı doğrudan çağırmazsınız. Bir Runner, ADK'nın yürütme motorudur. Oturumu yönetir, olay akışını yönlendirir, durumu günceller, modeli çağırır ve araç çağrılarını koordine eder. Geliştirme sırasında, CLI ile standart kodları atlayabilirsiniz: adk run interaktif bir terminal oturumu başlatır ve adk web, ajanınızla sohbet etmek ve her adımı incelemek için yerel bir tarayıcı kullanıcı arayüzü açar.
Değerlendirme ve Dağıtım
ADK, çıktıya sadece göz atmak yerine, bir ajanı beklenen yörüngelere ve yanıtlara göre puanlamanıza olanak tanıyan bir değerlendirme aracı içerir. Bu önemlidir çünkü ajan davranışları, istemleri, araçları veya modelleri değiştirdiğinizde sapma gösterir.
Dağıtım için, yönetilen bir yol ve taşınabilir bir yolunuz vardır. Vertex AI Agent Engine, altyapısı sizin için halledilmiş, tam olarak yönetilen, ölçeklenebilir bir çalışma zamanı sunar. Daha taşınabilir kalmayı tercih ederseniz, ajanı bir konteynere paketleyip Cloud Run'a veya herhangi bir konteyner platformuna gönderebilirsiniz.
Üst Düzey Bir Örnek
İşte küçük bir çoklu ajan kurulumunun yapısı. Bir koordinatör, iki uzmana yetki verir.
from google.adk.agents import Agent
flights = Agent(
name="flight_agent",
model="gemini-2.0-flash",
instruction="Kullanıcının rotası ve tarihleri için uçuş seçeneklerini bulun.",
tools=[search_flights], # Uçuş API'sini sarmalayan fonksiyonunuz
)
hotels = Agent(
name="hotel_agent",
model="gemini-2.0-flash",
instruction="Hedefe yakın otel seçeneklerini bulun.",
tools=[search_hotels], # Otel API'sini sarmalayan fonksiyonunuz
)
trip_planner = Agent(
name="trip_planner",
model="gemini-2.0-flash",
instruction="Bir gezi planlayın. Uçuş ve otel aramalarını alt ajanlarınıza devredin.",
sub_agents=[flights, hotels],
)
Koordinatör isteği değerlendirir ve doğru alt ajana devreder. Her alt ajan, araç fonksiyonu aracılığıyla gerçek bir API'yi çağırır. Tümünü bir Runner aracılığıyla çalıştırırsınız veya adk web ile etkileşimli olarak test edersiniz.
ADK ve OpenAI Ajanları SDK'sı Karşılaştırması
Her ikisi de araçlar, devirler ve izleme ile kod öncelikli ajan çerçeveleridir. Fark ekosistem çekim gücüdür.
| Google ADK | OpenAI Agents SDK | |
|---|---|---|
| Varsayılan model | Gemini (Vertex AI) | OpenAI modelleri |
| Diğer modeller | Vertex AI Model Garden, LiteLLM | LiteLLM ve diğerleri |
| Diller | Python, Java, Go, TypeScript | Python, JavaScript/TypeScript |
| Çoklu ajan | Alt ajanlar artı Sıralı, Paralel, Döngü iş akışı ajanları | Araç olarak ajanlar ve devirler |
| Yönetilen çalışma zamanı | Vertex AI Agent Engine | Kendi getirmeniz gerekir |
| Araç protokolü | MCP, yerleşik araçlar, fonksiyon araçları | MCP, fonksiyon araçları |
Yığınlarınız zaten Google Cloud üzerinde çalışıyorsa, ADK artı Vertex AI doğal bir uyum sağlar. Eğer OpenAI öncelikliyseniz, OpenAI Agents SDK sizi bu yolda tutar. Her ikisi de MCP'yi destekler, bu nedenle araç sunucuları paylaşılabilir.
ADK Ne Zaman Kullanılır
ADK'yı şu durumlarda tercih edin:
- Google Cloud üzerinde geliştirme yapıyorsanız ve Gemini ile Vertex AI Agent Engine'de yönetilen bir çalışma zamanı istiyorsanız.
- Açık sıralı, paralel veya döngüsel kontrol ile çoklu ajan orkestrasyonuna ihtiyacınız varsa.
- Değerlendirmenin sonradan eklenmek yerine çerçeveye dahil edilmesini istiyorsanız.
- Modelleri değiştirmeyi bekliyorsanız ve LiteLLM ile Vertex AI Model Garden'ı bir kaçış yolu olarak istiyorsanız.
Başka bir model ekosistemine sıkıca bağlıysanız veya tek bir istemin bir veya iki fonksiyon çağrısı tüm kullanım durumunuzu karşılıyorsa, onu atlayabilirsiniz. Bir ajan çerçevesi yapı ekler ve iş küçük olduğunda yapının bir maliyeti vardır.
Apidog Nereye Uyar: Ajanınızın Çağırdığı API'leri Test Etme ve Taklit Etme
ADK ajanınızı düzenler. Ajanın bağlı olduğu harici API'leri test etmez ve bu erken kapatmaya değer bir boşluktur.
Ajanınızdaki her anlamlı araç bir şeyi çağırır: bir LLM uç noktası, bir ödeme API'si, dahili bir mikro hizmet, üçüncü taraf bir veri kaynağı. Bunlardan biri beklenmeyen bir format döndürdüğünde, ajanınız kötü girdiyi temel alarak muhakeme yapar ve hatanın izlenmesi zorlaşır. Apidog, bu sözleşmeyi sizi ısırmadan önce belirlediğiniz yerdir. Açıkça belirtmek gerekirse: Apidog bir ajan çerçevesi değildir ve ADK'nın yerini almaz. Araçlarınızın kullandığı API'lerin bir katman altında yer alır.
ADK geliştirme sırasında birkaç somut kullanım:
- Araçlarınızın çağırdığı uç noktaları taklit edin. Bir LLM veya bir aracın REST uç noktası için bir taklit API oluşturarak, jeton yakmadan veya hız limitlerine takılmadan ajanınızı geliştirebilir ve çalıştırabilirsiniz. Ajanınızın ele alması gereken hata durumları da dahil olmak üzere yanıtları siz kontrol edersiniz.
- Aracın yanıt şeklini doğrulayın. Bir araç uç noktasının ajanınızın beklediği alanları tam olarak döndürdüğünü doğrulamak için API iddialarını kullanın. Eğer sözleşme değişirse, bunu bir testte yakalarsınız, kafası karışmış bir ajan kaydında değil.
- Ortam başına anahtarları yönetin. Geliştirme, hazırlık ve üretim anahtarlarını Apidog ortamlarında saklayın, böylece aynı araç çağrıları tüm aşamalarda sorunsuz çalışır.
Ajanlara özel daha derinlemesine bir inceleme isterseniz, bir yapay zeka ajanının araç çağrılarını üretime geçmeden önce nasıl test edeceğinize bakın. Apidog'u indirebilir ve birkaç dakika içinde tek bir uç noktayı taklit edebilirsiniz.
Sıkça Sorulan Sorular
Google ADK ücretsiz ve açık kaynak mı?
Evet. ADK, GitHub'daki Apache lisanslı bir depoda açık kaynaklıdır ve yerel olarak ücretsiz çalıştırabilirsiniz. Çağırdığınız modeller ve Vertex AI Agent Engine gibi dağıttığınız yönetilen çalışma zamanı için ödeme yaparsınız. Çerçevenin kendisi ücretsizdir.
ADK yalnızca Gemini ile mi çalışır?
Hayır. ADK, Gemini ve Vertex AI için optimize edilmiştir, ancak modelden bağımsızdır. Vertex AI Model Garden ve LiteLLM aracılığıyla Anthropic, Meta, Mistral ve diğer sağlayıcılardaki ajanları çalıştırabilirsiniz. Gemini varsayılan seçenektir, bir gereklilik değildir.
ADK hangi dilleri destekler?
Python ilk oldu ve en eksiksiz olmaya devam ediyor. Google o zamandan beri Java'yı ekledi, Go ve TypeScript desteği de bunu takip etti. Bugün en geniş özellik kapsamını istiyorsanız, Python en güvenli seçimdir.
ADK ajanımın bağımlı olduğu API'leri nasıl test ederim?
Onları ajandan ayrı olarak test edin. LLM veya araç uç noktalarını taklit edin, böylece ajanınız canlı çağrılar yapmadan çalışır ve her yanıtın ajanınızın beklediğiyle eşleştiğini doğrulayın. Apidog her ikisini de kapsar ve ChatGPT API'sini nasıl test edeceğinize dair rehber, araçlarınızın çağırabileceği bir LLM uç noktası için aynı deseni gösterir.
Özet
Google ADK, Gemini ve Vertex AI'yi yakınınızda tutarken diğer modelleri ise bir yapılandırma değişikliğiyle ulaşılabilir kılarak, ajanlar ve çoklu ajan sistemleri oluşturmak için temiz, üretim odaklı bir yol sunar. Bir ajan ve birkaç araçla başlayın, nasıl çalıştığını izlemek için adk web'e güvenin, ardından işin gerektirdiği şekilde alt ajanlara ve yönetilen bir çalışma zamanına doğru büyüyün. Ajanınız harici API'lere daha fazla dayandıkça, bu API'leri taklit ettiğiniz ve doğruladığınız bir şey olarak ele alın. Bu, Apidog'un ele aldığı katmandır ve genellikle kararsız ajan davranışının başladığı yer burasıdır.