Agents with ADK 2.0: when a framework saves you months
Cuando escribí mi primer agente "puro" con archivos markdown, entendí el harness. Cuando intenté ponerlo en producción, entendí para qué sirve un framework: sesiones, evaluación, trazas, despliegue y permisos son piezas que alguien ya resolvió, y volver a escribirlas a mano es una tarde por pieza.
ADK (Agent Development Kit) de Google es el framework que más me ha sorprendido este año, sobre todo por una razón: ADK 2.0 no solo te da el loop, te da el harness completo. Esta pieza es mi lectura de qué trae, cuándo vale la pena y cuándo no.
Qué es ADK
Un framework open source para construir agentes, disponible en Python, TypeScript, Go, Java y Kotlin (ADK TypeScript llegó a GA con ADK 2.0). Su posicionamiento es explícito: "construye agentes de producción, no prototipos". - Source: Agent Development Kit (ADK) - Google
Un agente mínimo en TypeScript es esto:
// Fuente: ADK docs — get started
import { LlmAgent, GOOGLE_SEARCH } from '@google/adk';
const agent = new LlmAgent({
name: 'researcher',
model: 'gemini-flash-latest',
instruction: 'You help users research topics thoroughly.',
tools: [GOOGLE_SEARCH],
});Eso es un agente con tool, pero no es lo que lo hace útil. Lo útil es todo lo que viene alrededor.
Lo que ADK resuelve por ti
| Pieza del harness | Qué trae ADK |
|---|---|
| Loop | Event loop integrado, con workflows secuenciales, de loop y paralelos, más routing entre agentes |
| Contexto | Compresión de contexto y caché de contexto del modelo, con sesiones, estado, eventos y memoria |
| Tools | Function tools, MCP tools, OpenAPI tools, confirmaciones de acción y autenticación |
| Permisos | Confirmaciones de acción + sección de seguridad para producción |
| Evals | Criterios, simulación de usuario, simulación de entorno, métricas personalizadas y optimización |
| Observabilidad | Logging, métricas y trazas como parte del framework |
| Despliegue | Agent Runtime, Cloud Run, GKE; local, contenedores o un comando a la nube |
| Interoperabilidad | Protocolo A2A y la posibilidad de exponer un agente como servidor MCP |
Fuente: Agent Development Kit (ADK) - Google
La pieza que más me interesa de esa tabla es el contexto. ADK lo dice mejor que nadie: "a diferencia de herramientas que simplemente pegan cadenas de texto hasta que la ventana se desborda, ADK gestiona tu contexto... lo tratamos como código fuente". Si has peleado con un agente que olvida, sabes por qué eso vale dinero.
Graph Workflows: la novedad de 2.0
Lo interesante de ADK 2.0 es Graph Workflows: mezclar código determinista con razonamiento del modelo. En vez de "dejar que el LLM decida todo" (caro e impredecible) o "hardcodear todo" (rígido), describes un grafo con rutas explícitas y dejas que el modelo razone dentro de los nodos.
Es exactamente el consejo de Anthropic —empezar por lo simple y añadir complejidad solo cuando mejora el resultado— pero con una estructura de framework para hacerlo. - Source: Building effective agents - Anthropic
Cuándo usarlo
- Vas a desplegar un agente y no quieres construir sesiones, trazas y evaluación a mano.
- Necesitas multi-agente o workflows con partes deterministas.
- Quieres evaluación de serie (criterios, simulación de usuario) sin coser tres librerías.
- Tu equipo ya está en Python/TS/Go/Java y prefiere un framework con soporte de Google.
Cuándo no
- Una sola tarea simple: una llamada con buen contexto no necesita un framework.
- Aprendizaje: para entender el harness, empieza con archivos markdown y pasa a ADK después.
- Apps web en TypeScript donde el agente vive en el frontend: el AI SDK suele encajar mejor con Next/Angular y el streaming.
Cómo lo adoptaría (sin reescribir todo)
- Toma un agente que ya funcione (aunque sea tu versión markdown) y migra solo el loop a ADK.
- Mueve el contexto a sesiones/estado de ADK antes de tocar tools.
- Activa trazas desde el primer día; es la razón principal para adoptar un framework.
- Escribe 10 evals con ADK y compara con tu baseline.
- Solo entonces añade multi-agente o Graph Workflows.
El desarrollo completo, con el código de cada paso, va en la guía Agentes: de cero a producción.
¿Estás construyendo tu agente a mano o ya usando un framework? Si lo haces a mano y te funciona, no lo migres todavía: primero mide qué te cuesta cada pieza que falta.