Entwickle leistungsstarke KI-Agenten in Rust

Das flexible, modulare Framework für produktionsreife KI-Agenten. Modellunabhängig. Typsicher. Blitzschnell.

🆕 Rust 2024🎨 Visual Builder🦀 Rust-nativ Async-First🔌 Erweiterbar
main.rs

Visual Agent Builder

Design, build, and deploy AI agents without writing code

ADK Studio - Workflow Editor
Start
User Input
Agent
Research
Output
Final Report
🖱️

Drag & Drop

Visual workflow designer with ReactFlow canvas

Code Generation

One-click export to production Rust code

📡

Live Streaming

Real-time SSE with agent animations

Warum ADK-Rust?

Von Grund auf entwickelt für Entwickler, die Leistung, Sicherheit und Flexibilität fordern.

🎯

Modellunabhängig

Gemini, OpenAI, Anthropic - wechsle Modelle mit einer Zeile. Nutze das beste Modell für jede Aufgabe ohne Vendor Lock-in.

🔧

Modulares Design

Nutze nur was du brauchst. Einzelne Crates für Agenten, Modelle, Werkzeuge, Sitzungen und mehr.

Blitzschnell

Native Rust-Performance. Async-First-Design mit minimalem Overhead. Gebaut für Produktions-Workloads.

🛡️

Typsicher

Fehler zur Compile-Zeit erkennen. Keine Überraschungen zur Laufzeit. Der Rust-Compiler hat deinen Rücken.

🚀

Produktionsreif

Sitzungen, Artefakte, Telemetrie, mehrere Bereitstellungsmodi. Alles was du für echte Anwendungen brauchst.

🔌

Erweiterbare Werkzeuge

Integrierte Werkzeuge plus einfache benutzerdefinierte Werkzeugerstellung. Erweitere Agent-Fähigkeiten grenzenlos.

ADK-Rust KI-Agenten ausprobieren Live

Interagiere mit echten KI-Agenten die mit adk-rust entwickelt wurden. Erlebe die Kraft selbst.

🦀

Code-Helfer

Rust & adk-rust Spezialist für KI-Agenten-Entwicklung

Was dieser Agent kann

⚙️
Rust-Expertise

Tiefes Wissen über Rust-Idiome, Patterns und Best Practices

🤖
adk-rust Framework

Spezialisierte Anleitung zum Entwickeln von KI-Agenten mit adk-rust

🔍
Code-Review

Analysiere Code auf Bugs, Performance und Verbesserungen

📚
API-Anleitung

Hilfe mit Gemini API-Integration und Werkzeugnutzung

Beispiel-Prompts zum Ausprobieren

Alle Agententypen die du brauchst

Von einfachen Chatbots bis zu komplexen mehrstufigen Workflows - ADK-Rust deckt alles ab.

💬

LLM-Agent

Konversations-Agenten mit Werkzeugunterstützung und Gedächtnis.

📋

Sequenzieller Workflow

Schrittweise Aufgabenausführungs-Pipelines.

🔀

Paralleler Workflow

Gleichzeitige Verarbeitung für maximale Geschwindigkeit.

🔁

Schleifen-Workflow

Iterative Verfeinerung bis zur Fertigstellung.

🕸️

Graph-Agent

Komplexe Abläufe mit bedingten Verzweigungen.

🎙️

Echtzeit-Sprache

Bidirektionale Audio-Streaming-Agenten.

🔀

agentTypes.routerAgent.title

agentTypes.routerAgent.description

Sieh es in Aktion

Klare, ausdrucksstarke APIs die es dir ermöglichen, dich auf großartige Agenten zu konzentrieren.

basic.rs
1use adk_rust::prelude::*;
2
3#[tokio::main]
4async fn main() -> Result<()> {
5 let model = GeminiModel::new(&api_key, "gemini-2.5-flash")?;
6
7 let agent = LlmAgentBuilder::new("assistant")
8 .description("A helpful AI assistant")
9 .instruction("You are friendly and concise.")
10 .model(Arc::new(model))
11 .build()?;
12
13 Launcher::new(Arc::new(agent)).run().await?;
14 Ok(())
15}

Schichtenarchitektur

Ein sauberes, modulares Design das Anliegen trennt und Flexibilität ermöglicht.

Anwendungsschicht

Deine Agenten und Geschäftslogik

Runner-Schicht

Ausführung und Orchestrierung

Agenten-Schicht

LLM-, Workflow-, Graph-Agenten

Service-Schicht

Modelle, Werkzeuge, Sitzungen, Speicher

Integriert mit deinem Stack

Nutze deine bevorzugten Modellanbieter und stelle überall bereit.

Google Gemini
Google Gemini
OpenAI
OpenAI
Anthropic
Anthropic
DeepSeek
DeepSeek

Bereitstellungsoptionen

💻

Konsolen-Modus

Interaktive CLI für Entwicklung und Tests

🌐

Server-Modus

REST-API-Endpunkt für Webanwendungen

🤝

A2A-Protokoll

Agent-zu-Agent-Kommunikation

In Minuten starten

Drei einfache Schritte um deinen ersten KI-Agenten mit Rust zu entwickeln.

1

Zu Cargo.toml hinzufügen

[dependencies]
adk-rust = "0.1.8"
tokio = { version = "1", features = ["full"] }
2

Erstelle deinen ersten Agenten

let agent = LlmAgentBuilder::new("my_agent")
    .model(Arc::new(model))
    .build()?;
3

Ausführen!

$ cargo run

Bleibe verbunden

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