ADK-Rust bietet Entwicklern eine typisierte Laufzeit für Modellaufrufe, Tools, Speicher, Multi-Agent-Workflows, Echtzeit-Sprache und offene Agentenprotokolle. Beginnen Sie mit einem Agenten und fügen Sie die Funktionen hinzu, die Ihr Produkt benötigt.
Ein ADK-Rust-Agent ist eine asynchrone Rust-Komponente. Der Runner stellt ihm den Anforderungs- und Sitzungskontext bereit, der Agent kann typisierte Tools aufrufen und Ihre Schnittstelle empfängt strukturierte Ereignisse, während die Arbeit ausgeführt wird.
One agent turn
Follow the sequence
Stage 01 · Request
request.rs
Rust runtime
The application starts one agent turn.
The user, session, and message travel together. That gives the Runner enough context to continue an existing conversation or begin a new one.
let events = runner
.run_str(
"user-42",
"session-1842",
"Where is order 1842?",
)
.await?;
Event emitted
message.receiveduser-42 · session-1842 · Where is order 1842?
Wählen Sie, wie die Arbeit abläuft
Flexible Ausführungsmodelle für jeden Agenten.
Ein Gesprächsassistent, ein kontrollierter Arbeitsablauf, ein Live-Spracherlebnis und ein Programmieragent haben unterschiedliche Betriebsanforderungen. ADK-Rust weist jedem einen dedizierten Agententyp zu und behält dabei die gleichen Runner, Tools, Sitzungen, Ereignisse und Produktionsdienste bei.
When to use it
Let one agent reason, answer, and choose tools.
Use an LLM agent when the next step depends on the user’s request. Instructions define its role, typed tools give it actions, and the Runner streams each event to your application.
Good fit for
Support assistants, research agents, internal copilots, and product features that combine conversation with actions.
01Request
02LlmAgent
03Model + tools
04Typed events
llm_agent.rsTyped Rust
let agent = LlmAgentBuilder::new("support")
.model(model)
.instruction("Help the user and call tools when useful.")
.tool(Arc::new(LookUpOrder))
.build()?;
Runner::builder()
.agent(Arc::new(agent))
.session_service(sessions)
.build()?;
Eine zusammensetzbare Laufzeit
Erstellen Sie ein Agentensystem
Modelle sind ein Teil eines Agentenprodukts. ADK-Rust speichert Ausführung, Tools, Status, Schnittstellen und Betriebskontrollen in klaren Schichten, sodass Entwickler einen Anbieter oder Dienst ersetzen können, ohne den Agentenvertrag neu schreiben zu müssen.
Produktschnittstellen
Menschen
Web, Mobil, Sprache
Die Schnittstellen, an denen Menschen fragen, prüfen und genehmigen.
Agenten
A2A, ACP, AWP
Strukturierte Schnittstellen für Remote-Agenten, Codierungsagenten und Websites.
Wählen Sie das AI-Agent-Framework, das zu Ihrem System passt.
Jedes unten aufgeführte Framework kann Modelle und Tools aufrufen. Die wichtigen Unterschiede zeigen sich, wenn ein Agent die Arbeit koordinieren, sich nach einer Unterbrechung erholen, ein Live-Gespräch führen, über offene Protokolle eine Verbindung herstellen und als Produktionssoftware fungieren muss.
ADK-Rust Vorteile
Erstellen Sie das komplette Agentensystem in Rust.
Native Laufzeit in Rust
Der Agent, der Workflow, die Tools, der Status und der Server werden in demselben typsicheren System kompiliert.
Protokollbreite
Das überprüfte Framework dokumentiert MCP, A2A, ACP und AWP zusammen mit Client- und Serverrollen, sofern das Protokoll sie unterstützt.
Echtzeit mit mehreren Anbietern
OpenAI Realtime und Gemini Live teilen sich ein Echtzeit-Agentenmodell mit Tools und Medienereignissen.
Modulare Produktionsmöglichkeiten
Mit Funktionsebenen kann ein Team nur die Laufzeit, den Status, die Protokolle und die Betriebssteuerungen kompilieren, die es benötigt.
Stärken anderer Frameworks
Die richtige Wahl hängt immer noch von Ihrem Stack ab.
Google ADK
Größte Sprachabdeckung und ein starker Google Cloud-Pfad.
LangGraph
Umfassende, gut dokumentierte Graphpersistenz, Wiederherstellung, Wiedergabe und Zeitreise.
Microsoft Agent Framework
Verteilte, dauerhafte Arbeitsabläufe und Microsoft-Unternehmensintegration.
OpenAI Agents SDK
Der direkteste Weg zu OpenAI-nativen Agenten, Sprache, Tools und Nachverfolgung.
CrewAI
Ansprechbare rollenbasierte Teams und Flow-First-Orchestrierung für Python-Entwickler.
PydanticAI
Hervorragende Python-Validierungsergonomie und ausgereifte langlebige Motorintegrationen.
Mastra
Ein umfassendes TypeScript-Produkt-Toolkit mit leistungsstarken Studio-, Speicher-, Sprach- und Bereitstellungsoptionen.
Fähigkeitsmatrix
Vergleichen Sie dokumentierte Framework-Funktionen.
EingebautOffizielle IntegrationPlattform oder ErweiterungVorschau
ADK-Rust-Vergleich mit sieben führenden KI-Agent-Frameworks, überprüft im August 2026.
MCP plus A2A für die Bereitstellung und Nutzung von Remote-Agenten.
Offizielle Integration
MCP-Clients und MCP/A2A-Exposition über Agent Server.
Eingebaut
MCP-, A2A- und AG-UI-Integrationen.
Offizielle Oberfläche
MCP ist ausführlich dokumentiert; A2A wird auf der offiziellen Oberfläche beworben.
Vorschaufläche
MCP-Client/Server plus experimentelle ACP-Serverunterstützung in Harness.
Eingebaut
MCP Client/Server, A2A Client/Server und ACP Coding-Agent-Clients.
ProduktionslebenszyklusWas ist im Lieferumfang des Frameworks enthalten?
Ein modularer Arbeitsbereich
Sitzungen, Speicher, Artefakte, RAG, Authentifizierung, Leitplanken, Auswertung und OpenTelemetry.
Eingebaut
Sitzungen, Leitplanken, Genehmigungen und Nachverfolgung; Ihre Anwendung besitzt Speicher und Bereitstellung.
Eingebaut
Sitzungen, Speicher, Artefakte, Auswertung und Beobachtbarkeit mit Google Cloud-Optionen.
Core-Plus-Plattform
Beharrlichkeit ist der Kern; LangSmith fügt Ablaufverfolgung, Auswertung, Bereitstellung und Betrieb hinzu.
Eingebaut
Sitzungen, Speicheranbieter, Middleware, Auswertung und OpenTelemetry.
Core-Plus-Plattform
Speicher und Kontrollpunkte im Kern; AMP fügt Tracing, RBAC, SSO und Bereitstellung hinzu.
Eingebaut
Validierte Ausgaben, Auswertung und OpenTelemetry; Die Bereitstellung bleibt Eigentum der Anwendung.
Eingebaut
Speicher, Auswertung, Beobachtbarkeit, Studio und Bereitstellungsadapter.
BereitstellungsmodellWo kann es laufen?
ADK-Rust Vorteil
Eine native Binärdatei mit mehreren Funktionen für Cloud-, selbstgehostete, Edge- und eingeschränkte Umgebungen.
Application-owned
Stellen Sie die Python- oder TypeScript-Anwendung in Ihrer Infrastruktur bereit.
Cloud-Führer
Managed Agent Runtime, Cloud Run, GKE oder ein tragbarer Container.
Server plus Plattform
Agent Server für Selbsthosting und LangSmith für verwaltete Vorgänge.
Umfassendes Hosting
Foundry, Azure Functions, Container, Kubernetes oder selbst gehostete Dienste.
Core-Plus-Plattform
Ein selbstgehosteter Python-Dienst oder die AMP-Bereitstellungsplattform.
Application-owned
Stellen Sie eine Python-Anwendung bereit und wählen Sie deren dauerhaftes Ausführungs-Backend.
Führender Web-Laufzeitanbieter
Node.js, Bun, Deno, Cloudflare, serverlose Plattformen oder ein eigenständiger Server.
Scrollen Sie horizontal, um alle Frameworks zu vergleichen. Die Spalten „Capability“ und „ADK-Rust“ bleiben sichtbar.
Methode, Definitionen und Primärquellen
Hierbei handelt es sich um eine Dokumentationsübersicht vom 3. August 2026, nicht um einen erschöpfenden Katalog. „Eingebaut“ bedeutet, dass die Fähigkeit Teil der dokumentierten Framework-Oberfläche ist. „Offizielle Integration“ und „Plattform oder Erweiterung“ bezeichnen Funktionen, die über einen offiziellen Begleiter bereitgestellt werden. „Nicht im überprüften Kern“ bedeutet, dass in der überprüften offiziellen Dokumentation keine entsprechende native Oberfläche gefunden wurde; Dies bedeutet nicht, dass eine benutzerdefinierte Integration unmöglich ist.
Ohne vergleichbare öffentliche Benchmarks können wir keinen Anspruch auf einen Leistungs-, Sicherheits-, Kosten- oder Reifegradsieger erheben. Vorschau- und experimentelle Funktionen sind gekennzeichnet. Gehostete Anbieterdienste werden von Open-Source-Framework-Funktionen getrennt, wenn die Dokumentation diese Grenze deutlich macht.
Ihr Rust-Prozess kann lokale Tools und Subagenten direkt besitzen. Wenn ein anderes Team, ein anderer Dienst, ein anderer Agent, eine andere Codierungsumgebung oder eine andere Website die Fähigkeit besitzt, bietet ein offenes Protokoll beiden Seiten einen stabilen Vertrag.
Diese Systeme kombinieren Agenten, Tools, Status, Arbeitsabläufe, Schnittstellen und Betriebsgrenzen, um Arbeit zu schaffen, die von Menschen genutzt werden kann.
Erstellt bearbeitbare Excel-Arbeitsmappen aus einer Eingabeaufforderung und Arbeitsbereichsdateien.
Ein Planer, Autor und Styler koordinieren über ADK-Rust v2, verwenden einen 74-Tools-Excel-MCP-Server und geben ein versioniertes .xlsx-Artefakt zurück.
Führt Buchhaltungsarbeiten in einem Live-ERP durch.
Echtzeitkonversation, Buchhaltungsfähigkeiten, bereichsbezogene ERP-Tools, Speicher, geplante Agenten, Bestätigungstore und Screenshot-Beweise funktionieren als ein Produkt.
Leitet koordinierte Agententeams für Arbeitssuchende und Personalvermittler.
Rollenspezifische Koordinatoren und Spezialisten suchen, stimmen zu, bereiten die Arbeit vor, behalten den Fortschritt bei und pausieren Folgemaßnahmen zur Überprüfung.
Erstellen Sie ein Agent-Projekt, kompilieren Sie es und führen Sie es lokal aus.
Der CLI beginnt mit einer Arbeitsvorlage. Wählen Sie zuerst die Agentenform und fügen Sie dann Tools, Sitzungen, Telemetrie, Leitplanken, Echtzeitmedien, RAG oder Protokolle hinzu, wenn das Projekt sie benötigt.
$ cargo install cargo-adk
$ cargo adk new support-agent --template tools
Created ADK agent project: ./support-agent/
template: tools
provider: openai
$ cd support-agent
$ cargo adk build
✅ Build successful
profile: release
target: target/release
$ cp .env.example .env
# Add your provider API key, then run:$ cargo run
Neuigkeiten zu ADK-Rust
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Framework-Releases und Neuigkeiten für Entwickler
Neue Demos, Tools, MCP-Server und Skills
Jederzeit abbestellbar
Aus einem Agenten kann ein komplettes System werden
Erstellen Sie einen nützlichen Agenten. Verstehen Sie jeden Schritt. Wachsen Sie es mit Zuversicht.
Beginnen Sie mit einem lokalen Rust-Projekt. Fügen Sie Workflows, Tools, Status, Protokolle und Produktionskontrollen hinzu und behalten Sie dabei die gleiche typisierte Laufzeit im Mittelpunkt.
