Introduction à ADK-Rust

Agent Development Kit (ADK) est un framework flexible et modulaire pour développer et déployer des agents IA. Bien qu’optimisé pour Gemini et l’écosystème Google, ADK est indépendant du modèle, indépendant du déploiement, et conçu pour être compatible avec d’autres frameworks. ADK a été conçu pour faire en sorte que le développement d’agents ressemble davantage au développement logiciel, afin de permettre aux développeurs de créer, déployer et orchestrer plus facilement des architectures agentiques allant de tâches simples à des workflows complexes.

Note : ADK-Rust nécessite Rust 1.95.0 ou une version supérieure.

Installation

Ajoutez ADK-Rust à votre projet :

cargo add adk-rust

Ou ajoutez-le à votre Cargo.toml :

[dependencies]
adk-rust = "2.0.0"
tokio = { version = "1.40", features = ["full"] }

Exemple rapide

use adk_rust::prelude::*;
use std::sync::Arc;

#[tokio::main]
async fn main() -> std::result::Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let api_key = std::env::var("GOOGLE_API_KEY")?;
    let model = GeminiModel::new(&api_key, "gemini-2.5-flash")?;
    
    let agent = LlmAgentBuilder::new("assistant")
        .description("A helpful AI assistant")
        .model(Arc::new(model))
        .build()?;
    
    println!("Agent '{}' ready!", agent.name());
    Ok(())
}

Aperçu de l’architecture

ADK-Rust utilise une architecture en couches conçue pour la modularité et l’extensibilité :

Rendering architecture…

Concepts de base

ADK-Rust repose sur plusieurs primitives clés qui travaillent ensemble pour créer de puissants agents IA :

Agents

L’unité de travail fondamentale conçue pour des tâches spécifiques. ADK-Rust fournit plusieurs types d’agents :

• LlmAgent : utilise un Large Language Model pour le raisonnement et la prise de décision. C’est le principal type d’agent pour la plupart des cas d’usage.
• RealtimeAgent : agents avec support vocal utilisant OpenAI Realtime API ou Gemini Live API pour le streaming audio bidirectionnel.
• GraphAgent : orchestration de workflows de style LangGraph avec gestion d’état, points de contrôle et support human-in-the-loop.
• CustomAgent : vous permet d’implémenter une logique personnalisée avec un contrôle total sur le comportement de l’agent.
• Workflow Agents : agents déterministes qui suivent des chemins d’exécution prédéfinis :
  • SequentialAgent : exécute les sous-agents dans l’ordre
  • ParallelAgent : exécute les sous-agents simultanément
  • LoopAgent : exécute les sous-agents de manière itérative jusqu’à ce qu’une condition soit remplie

Outils

Les outils donnent aux agents des capacités au-delà de la conversation, leur permettant d’interagir avec des APIs externes, de rechercher des informations ou d’effectuer des opérations personnalisées :

• FunctionTool : Envelopper toute fonction Rust asynchrone comme un outil
• GoogleSearchTool : Capacité de recherche web intégrée
• BrowserToolset : 46 outils WebDriver pour l’automatisation web (navigation, formulaires, captures d’écran, etc.)
• ExitLoopTool : Contrôle de la terminaison de la boucle d’exécution dans LoopAgent
• McpToolset : Connecter un serveur MCP et exposer des outils, ressources, prompts, complétion, abonnements, élicitation et tâches négociées revus
• McpServerManager : Ajouter, mettre à jour, surveiller, redémarrer, persister et agréger un registre changeant de serveurs MCP locaux pendant l’exécution de l’application

Sessions

Les sessions gèrent le contexte d’une conversation unique, y compris :

• ID de session : Identifiant unique de la conversation
• Événements : L’historique de la conversation (messages utilisateur, réponses de l’agent, appels d’outils)
• État : Mémoire de travail de la conversation avec des préfixes de portée (app:, user:, temp:)

Rappels

Code personnalisé qui s’exécute à des points spécifiques de l’exécution de l’agent :

• before_agent / after_agent : Intercepter les invocations de l’agent
• before_model / after_model : Intercepter les appels à LLM
• before_tool / after_tool : Intercepter les exécutions d’outils

Les rappels permettent la journalisation, les garde-fous, la mise en cache et la modification du comportement.

Artefacts

Stockage de données binaires pour les fichiers, images ou autre contenu non textuel :

• Enregistrer et charger des artefacts avec versioning
• Portée de l’espace de noms (au niveau de la session ou de l’utilisateur)
• Backends de stockage branchables

Événements

L’unité de base de communication représentant les choses qui se produisent pendant une session :

• Messages utilisateur
• Réponses de l’agent
• Appels d’outils et résultats
• Changements d’état

Les événements constituent l’historique de la conversation et permettent la relecture et le débogage.

Modèles

Le LLM sous-jacent qui alimente LlmAgents. ADK-Rust est optimisé pour Gemini mais prend en charge plusieurs fournisseurs via le trait Llm :

• Gemini : Les modèles Gemini de Google (gemini-3-pro, gemini-3-flash, gemini-2.5-flash, gemini-2.5-pro)
• OpenAI : gpt-5.1, gpt-5, gpt-5-mini, Azure OpenAI
• Anthropic : claude-opus-4-6, claude-sonnet-4-6, claude-haiku-4-5
• DeepSeek : deepseek-r1, deepseek-v3.1, deepseek-chat avec mode de réflexion
• Groq : Inférence ultra-rapide avec llama-4-scout, llama-3.1-70b-versatile, mixtral-8x7b-32768
• Ollama : Inférence locale avec qwen3.6:35b-a3b, qwen3.5, llama3.2:3b, deepseek-r1:14b
• mistral.rs : Inférence locale haute performance avec accélération matérielle

Tous les fournisseurs implémentent le même trait pour un usage interchangeable :

pub trait Llm: Send + Sync {
    async fn generate(&self, request: LlmRequest) -> Result<LlmResponse>;
    async fn generate_stream(&self, request: LlmRequest) -> Result<LlmResponseStream>;
}

Exécuteur

Le moteur qui gère le flux d’exécution, orchestre les interactions avec les agents et coordonne avec les services backend. Le Runner gère :

• Appel des agents et traitement des réponses
• Exécution des outils
• Gestion des sessions et de l’état
• Diffusion en continu des événements

Indicateurs de fonctionnalités

ADK-Rust utilise des fonctionnalités Cargo pour la modularité. Quatre préréglages contrôlent quels crates sont compilés :

# Minimal (default) — Gemini, agents, runner, sessions
adk-rust = "2.0.0"

# Standard — adds tools, memory, telemetry, server, auth, graph, eval, guardrail, plugins, artifacts, skills
adk-rust = { version = "2.0.0", features = ["standard"] }

# Enterprise — standard + realtime, browser, RAG, payments, AWP
adk-rust = { version = "2.0.0", features = ["enterprise"] }

# Full — enterprise + audio, code execution, sandbox
adk-rust = { version = "2.0.0", features = ["full"] }

# Equivalent explicit minimal selection
adk-rust = { version = "2.0.0", default-features = false, features = ["minimal"] }

# Custom: Pick what you need
adk-rust = { version = "2.0.0", default-features = false, features = ["agents", "gemini", "tools"] }

Fonctionnalités disponibles :

• agents : Implémentations d’agents (LlmAgent, CustomAgent, agents de workflow)
• models : Intégrations de modèles (Gemini)
• openai : modèles OpenAI (GPT-5, GPT-5 Mini)
• anthropic : modèles Anthropic (Claude 4.6, Claude 4.5)
• deepseek : modèles DeepSeek (chat, reasoner)
• groq : inférence ultra-rapide Groq
• ollama : modèles Ollama locaux
• tools : système d’outils et outils intégrés
• sessions : gestion des sessions
• artifacts : stockage des artefacts
• memory : système de mémoire avec recherche sémantique et backend de graphe de connaissances bi-temporel (GraphMemoryService)
• runner : runtime d’exécution des agents
• server : serveur HTTP (REST + A2A)
• telemetry : aides au traçage ; ajoutez telemetry-otlp uniquement lors de l’export OTLP
• cli : lanceur CLI ; ajoutez cli-openai, cli-anthropic, ou une autre fonctionnalité de fournisseur CLI uniquement si nécessaire
• mcp : intégration du Model Context Protocol pour adk-tool
• record-payloads : activer la capture complète des charges utiles de traçage
• graph : workflows basés sur des graphes (préréglage standard)
• realtime : voix + diffusion multimodale — OpenAI Realtime et Gemini Live, audio bidirectionnel, images vidéo, dialogue affectif, outils côté serveur (préréglage entreprise)
• browser : automatisation du navigateur (préréglage entreprise)
• eval : évaluation des agents (préréglage standard)
• rag : pipeline RAG (préréglage entreprise)
• code : exécution de code (préréglage complet)
• sandbox : exécution en bac à sable (préréglage complet)
• audio : traitement audio (préréglage complet)

Autres langues

ADK est disponible en plusieurs langues :

• Python : pip install google-adk - Documentation
• Go : go get google.golang.org/adk - Documentation
• Java : Maven/Gradle - Documentation

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