Cinco linguagens no mesmo kit
O Agent Development Kit (ADK) do Google cobre Python, Go, TypeScript, Java e Kotlin. Segundo o Google, cada versão é construída para seu próprio runtime e sistema de tipos, dentro de uma arquitetura unificada.
A escolha da linguagem não impede a interoperabilidade entre componentes. Todas as versões oferecem cliente para Model Context Protocol (MCP), permitindo chamar, a partir de qualquer uma delas, uma ferramenta personalizada exposta como servidor MCP.
Comunicação entre agentes
Para sistemas multiagente, o ADK suporta o protocolo Agent2Agent (A2A). O protocolo permite a comunicação via HTTP entre um agente e outro agente remoto, inclusive quando são escritos em linguagens ou frameworks diferentes.
O material também cita recursos para iniciar projetos, incluindo comandos de configuração e geração de estrutura com endpoints A2A e configurações de implantação para Cloud Run, Gemini Enterprise Agent Runtime ou Google Kubernetes Engine (GKE).
Recursos variam conforme a linguagem
Python é a implementação de referência do ADK e inclui integrações com BigQuery, Spanner e Bigtable, além de adaptadores para Gemini, Anthropic, OpenAI e LiteLLM. A ferramenta de avaliação pode pontuar trajetórias de agentes em conjuntos de dados de referência durante integração contínua.
Em Go, o ADK inclui handlers de servidor A2A e rastreamento OpenTelemetry. A versão também oferece o runtime ADK 2.0 Graph Workflow. O Google informa que um agente Go compilado pode ser empacotado sobre uma imagem-base estática Google distroless de aproximadamente 2 MiB.
A versão TypeScript usa Zod e oferece mecanismo ADK 2.0 Graph Workflow, além de bundle independente para navegador. Em Java, os eventos dos agentes são transmitidos reativamente por RxJava; há plugin Maven Dev UI e bridges para Spring AI e LangChain4j.
No Kotlin, o plugin Kotlin Symbol Processing lê anotações em tempo de compilação. A versão oferece suporte a servidor JVM, bridge para Spring AI e workflows de grafo ADK 2.0 experimentais. No dispositivo, integra LiteRT-LM para chamadas de ferramentas e ML Kit, com Gemini Nano, para geração de texto.
Ponto de atenção para gestores
Como recomendação editorial, equipes que operam múltiplas linguagens podem avaliar o MCP e o A2A como critérios de integração entre ferramentas e agentes. A validação deve considerar os runtimes já adotados, os requisitos de implantação e os recursos específicos disponibilizados em cada implementação do ADK.