Google ADK là gì: hướng dẫn dựng AI agent bằng Python

Thử hình dung anh lập trình viên duy nhất của một công ty phân phối. Sếp xem xong video về AI agent, sáng hôm sau giao việc: "Em làm cho anh con agent soạn báo giá tự động nhé". Anh mở máy, gõ vài dòng gọi API Gemini, chạy được. Rồi câu hỏi kéo tới: agent cần tra bảng giá thì nối thế nào, sửa prompt xong làm sao biết nó tốt lên hay tệ đi, chạy thật thì đặt ở đâu.

Mỗi câu hỏi là một lần tự chế. Google ADK ra đời để anh khỏi phải tự chế từng món.

Đọc nhanh trong 30 giây

• Google ADK (Agent Development Kit) là bộ công cụ Python mã nguồn mở Google giới thiệu ngày 09/04/2025 tại Google Cloud NEXT 2025, giấy phép Apache 2.0.
• Nó lo trọn vòng đời agent: viết, chạy thử, đánh giá, triển khai; ghép được nhiều agent theo cây phân cấp.
• Cài bằng pip install google-adk, cần Python 3.9 trở lên. Chạy thử bằng adk run hoặc giao diện web adk web.
• Hợp với đội có người viết Python, nhất là doanh nghiệp đã dùng Google Cloud.

Google ADK là gì?

Google ADK là bộ khung "code-first" để dựng AI agent: hành vi agent, công cụ và cách điều phối đều viết bằng code Python, nên quản lý phiên bản, kiểm thử và gỡ lỗi như phần mềm thường. Theo Google, đây cũng là framework đang chạy các agent trong sản phẩm Agentspace và Google Customer Engagement Suite.

README nêu các tính năng chính:

• Nhiều agent theo cây phân cấp: ghép các agent chuyên môn thành hệ thống lớn.
• Hệ công cụ phong phú: công cụ dựng sẵn như Google Search, hàm Python tự viết, đặc tả API, hoặc nối công cụ có sẵn. Ghi chú bản phát hành đầu có nhắc hỗ trợ MCP.
• Điều phối linh hoạt: dùng agent dạng quy trình cho luồng cố định, hoặc để mô hình tự định tuyến.
• Công cụ phát triển: chạy thử, gỡ lỗi trên máy bằng dòng lệnh và giao diện web.
• Đánh giá có sẵn: chấm chất lượng câu trả lời cuối và từng bước agent đã đi.
• Triển khai: đóng container chạy ở đâu cũng được, hoặc dùng Vertex AI Agent Engine, Cloud Run, Docker.
• Streaming hai chiều: hỗ trợ chữ và âm thanh theo thời gian thực.
• Trạng thái, bộ nhớ, artifact: quản lý ngữ cảnh hội thoại, bộ nhớ dài hạn, file tải lên tải xuống.

Bài giới thiệu trên Google Developers Blog cho biết thêm: ADK làm việc với Gemini, với mọi mô hình trên Vertex AI Model Garden, và qua LiteLLM với mô hình của Anthropic, Meta, Mistral AI, AI21 Labs.

Từ một file Python trên máy tới agent chạy thật, ADK có sẵn công cụ cho từng chặng.

Bốn cách cho agent phối hợp

Google ADK có ba loại agent dạng quy trình là Sequential, Parallel, Loop, cộng thêm kiểu để mô hình tự định tuyến. Chọn đúng kiểu là chọn đúng cách chia việc.

Ví von bằng một căn bếp nhà hàng cho dễ nhớ. Sequential là dây chuyền món: sơ chế xong mới nấu, nấu xong mới bày đĩa. Parallel là bếp nóng, bếp lạnh, quầy bánh làm cùng lúc rồi ra món một lượt. Loop là bếp trưởng nếm thử, chưa vừa thì nêm lại. Còn agent do mô hình định tuyến giống bếp trưởng đọc phiếu order rồi tự quyết món này giao ai.

Luồng cố định thì dùng agent quy trình; luồng khó đoán thì để mô hình tự phân việc.

Cài Google ADK và chạy agent đầu tiên

Google ADK cần Python 3.9 trở lên. Các bước dưới đây lấy đúng từ README.

Một lệnh cài, hai file Python, một lệnh chạy.

1. Cài gói:

pip install google-adk

2. Tạo thư mục my_agent và file my_agent/agent.py:

# my_agent/agent.py
from google.adk.agents import Agent
from google.adk.tools import google_search

root_agent = Agent(
    name="search_assistant",
    model="gemini-2.0-flash-exp", # Or your preferred Gemini model
    instruction="You are a helpful assistant. Answer user questions using Google Search when needed.",
    description="An assistant that can search the web.",
    tools=[google_search]
)

3. Tạo file my_agent/__init__.py:

# my_agent/__init__.py
from . import agent

4. Từ thư mục chứa my_agent, chạy agent trong dòng lệnh:

adk run my_agent

5. Hoặc mở giao diện web để thử và xem từng bước:

adk web

README không nói cách khai báo khóa API cho mô hình, mà dẫn sang trang quickstart trong tài liệu ADK để xem hướng dẫn đầy đủ.

Mẹo

Lần đầu nên dùng adk web thay vì adk run. Giao diện web cho anh chị xem agent đã gọi công cụ nào, theo thứ tự nào. Thấy được "suy nghĩ" của agent thì sửa instruction trúng chỗ hơn nhiều.

Thử với hai việc thật

Việc 1: trợ lý tra cứu tin thị trường. Giữ nguyên agent mẫu, đổi instruction sang tiếng Việt:

instruction="Bạn là trợ lý nghiên cứu thị trường. Trả lời bằng tiếng Việt, dùng Google Search khi cần, ghi nguồn cho mỗi ý."

Chạy adk web, hỏi "Tóm tắt tin về thị trường văn phòng cho thuê tại TP.HCM tuần này", rồi xem agent đã gọi công cụ tìm kiếm thế nào.

Việc 2: quy trình soạn báo giá ba bước. Quay lại bài toán của anh lập trình viên ở đầu bài. Với Sequential, anh nối ba agent: agent đọc yêu cầu khách và trích thông tin, agent tra bảng giá qua một hàm Python, agent viết email báo giá. Luồng cố định này dễ kiểm soát hơn để mô hình tự quyết. Muốn so với cách chuyển việc giữa agent kiểu handoff, anh chị xem bài OpenAI Agents SDK là gì.

Những điều cần biết trước khi dùng thật

Lưu ý

• Bản đầu tiên: v0.1.0 phát hành ngày 09/04/2025, ghi chú bản phát hành đánh dấu một số tính năng là thử nghiệm, như agent Live hai chiều.
• Gắn với Google Cloud: README nói ADK dành cho người muốn kiểm soát chi tiết agent tích hợp chặt với dịch vụ Google Cloud. Dùng mô hình khác được, nhưng tài liệu và ví dụ thiên về Gemini và Vertex AI.
• Chi phí: thư viện miễn phí, còn mô hình, công cụ tìm kiếm và hạ tầng chạy thật tính tiền theo nhà cung cấp.
• Dữ liệu: câu hỏi của người dùng được gửi lên mô hình và công cụ tìm kiếm. Dữ liệu nội bộ nhạy cảm cần được lọc trước.
• Chỉ có Python: README và bài công bố chỉ có ví dụ Python.

Nhận xét của chuyên gia

Khi tư vấn dựng agent, câu hỏi khó nhất thường không phải "làm sao cho chạy", mà là "làm sao biết agent tốt lên hay tệ đi sau mỗi lần sửa". Điểm tôi đánh giá cao ở Google ADK là phần đánh giá nằm sẵn trong bộ công cụ, không phải đi tìm thư viện khác ghép vào.

Hợp với ai: doanh nghiệp đã dùng Google Cloud hoặc Google Workspace, có đội kỹ thuật Python, muốn một đường liền từ thử nghiệm tới triển khai trên Vertex AI.

Chưa hợp với ai: công ty không có người viết code; doanh nghiệp đã gắn chặt với hạ tầng của nhà cung cấp đám mây khác và không muốn thêm một nền tảng nữa. Cũng cần nhớ thư viện mới, API có thể đổi, và chi phí mô hình tăng nhanh khi ghép nhiều agent.

Cách bắt đầu của tôi: chạy agent mẫu bằng adk web trong một buổi; chọn một quy trình cố định ba bước để dựng bằng Sequential; viết mười câu hỏi kiểm thử ngay từ đầu để chấm mỗi lần sửa. Các bộ công cụ dựng agent khác cùng giai đoạn được gom trên dòng thời gian AI.

Một câu để nhớ: dựng agent chạy được chỉ mất một buổi, chứng minh agent tốt lên sau mỗi lần sửa mới là việc cả tháng.

Câu hỏi thường gặp

Google ADK có miễn phí không?

Có. Google ADK là mã nguồn mở theo giấy phép Apache 2.0. Anh chị trả tiền cho mô hình và hạ tầng chạy agent, không trả cho thư viện.

Google ADK chỉ dùng được với Gemini sao?

Không. Theo Google, ADK làm việc với Gemini, các mô hình trên Vertex AI Model Garden, và qua LiteLLM với mô hình của Anthropic, Meta, Mistral AI, AI21 Labs.

Google ADK khác gì OpenAI Agents SDK?

Cả hai đều là thư viện Python mã nguồn mở để dựng nhiều agent. ADK có sẵn agent dạng quy trình, công cụ đánh giá, giao diện web và đường triển khai lên Vertex AI; OpenAI Agents SDK tập trung vào handoff, guardrail và tracing.

Chạy thử agent ADK thế nào?

Dùng lệnh adk run my_agent để chạy trong dòng lệnh, hoặc adk web để mở giao diện web, từ thư mục chứa thư mục agent.

Nguồn: google/adk-python trên GitHub, 09/04/2025.