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Google ADK: desarrolla agentes y flujos en Python

Define herramientas, estado y coordinación de agentes en un proyecto Python que puedas probar y versionar.

✓ verificado el 27 oct 2026

Instrucciones para tu agente

Esto es lo que se copia. Pégaselo a tu agente y te lo monta paso a paso.

O ábrelo directamente en ClaudeChatGPT

Pega este texto a tu agente (Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes o el que uses) y dile «ayúdame a montarlo». Son los pasos para ponerlo en marcha; el porqué de cada pieza está en la guía completa.


Para el agente: cómo acompañar al usuario

  1. Pregunta primero para qué lo quiere. Si su objetivo no necesita algún paso, sáltalo.
  2. Antes de instalar, comprueba lo que ya tiene (versiones, claves, sistema operativo).
  3. Avanza un paso cada vez: explica en una frase qué vas a hacer y deja que el usuario lo ejecute o lo apruebe.
  4. Tras cada paso, comprueba que funcionó antes de seguir. Si falla, para y explica el error.
  5. No inventes comandos ni opciones: si la documentación del proyecto contradice estos pasos, manda la documentación.
  6. Al terminar, haz una prueba real con el objetivo del usuario y dile dónde profundizar.

Pasos de configuración

Comprueba que tienes Python ≥3.11 y pip en tu entorno de proyecto. El README recomienda usar su archivo de restricciones para la versión concreta de Python; enlaza los archivos para 3.11–3.15. Instala el paquete documentado:

pip install google-adk

Crea el proyecto con el inicio rápido oficial:

adk create my_agent

Configura GOOGLE_API_KEY de AI Studio en my_agent/.env de forma privada. Sustituye my_agent/agent.py por el ejemplo de herramienta del tutorial:

from google.adk.agents.llm_agent import Agent

def get_current_time(city: str) -> dict:
    """Returns the current time in a specified city."""
    return {"status": "success", "city": city, "time": "10:30 AM"}

root_agent = Agent(
    model="gemini-flash-latest",
    name="root_agent",
    description="Tells the current time in a specified city.",
    instruction="Use get_current_time to tell the current time in cities.",
    tools=[get_current_time],
)

Desde la carpeta que contiene my_agent, ejecuta adk run my_agent y pregunta la hora de Madrid. La herramienta de demostración devuelve siempre 10:30 AM: comprueba su invocación y esa salida, que es simulada. El tutorial web aún dice Python ≥3.10; esta ruta conserva ≥3.11 del README y manifiesto actuales.

Comprobación

Verifica entradas, herramienta utilizada y salida esperada en una tarea pequeña antes de añadir delegación.

Si algo falla

Comprueba compatibilidad de Python y restricciones de dependencias de la versión instalada.

ver en .md ¿Prefieres el recurso entero?

Qué es

Agent Development Kit es un framework para construir y desplegar aplicaciones de agentes. El repositorio Python documenta composición de agentes, herramientas y un runtime para flujos de ejecución.

Para qué te sirve

  • Cuando necesitas dividir una tarea entre agentes especializados.
  • Cuando quieres controlar transiciones, reintentos y revisiones desde código.

Cómo funciona

La aplicación define agentes y herramientas, y el runtime coordina pasos, estado y delegación. Puede integrar funciones propias y herramientas MCP; el README enlaza implementaciones separadas para otros lenguajes.

Antes de empezar

Necesitas Python ≥3.11 con pip y acceso al modelo elegido. El README incluye restricciones de dependencias por versión de Python. Las llamadas a modelos e infraestructura tienen sus propios costes.

Límites y alternativas

La biblioteca no define por ti permisos, criterios de éxito ni límites de delegación. Mantén pruebas con datos representativos. LangGraph y otros frameworks también permiten modelar flujos con estado.

Recursos