ネイティブの認識とコミュニケーション
完全なビジョン、音声、リアルタイムの会話、ソフトウェア ツール、およびモデルは仕事の各部分に適切なインテリジェンスを自由に選択できます。
大胆なロードマップ · 2026
AGIはインテリジェントです オーケストレーション。
ADK-Rust は、スペシャリストを調整し、安全に動作し、クラウド、エッジ、エンタープライズ、空間、物理環境に適応する高性能エージェント システム用の Rust ネイティブ プラットフォームを構築しています。
私たちのテーマは実践的です。未来は、開発者が検査および制御できるランタイム上で、モデル、ツール、メモリ、エージェント、人、マシンなどの機能が連携して構築されるでしょう。このロードマップは、私たちがそこに到達するための方法です。
実稼働ランタイムスーパーエージェントエンタープライズ身体化されたAISelf-improvement空間OS
長期的なシステム アーキテクチャ
多くの機能。 1 つのわかりやすいランタイム。
このフレームワークは、安定した実行コントラクトに基づいてコンポーザブル機能を追加することで拡張されるため、各製品は必要なシステムのみをコンパイルします。
01
意図と環境
人間、別のエージェント、ソフトウェア イベント、センサー、または物理環境は、システムに理解できる何かを与えます。
人々
AIエージェント
アプリケーション
ビジネスイベント
センサー
3Dの世界
観察する、理解する、適切な能力を選択する
02
インテリジェントなオーケストレーション
コーディネーターは、ジョブの専門家を集め、実行パスを選択し、コンテキストを保持し、新しい情報が到着するたびに適応します。
参照
2D・3D・ワールドモデル
聞いて話す
音声・オーディオ・リアルタイム
理由
モデル・メモリ・RAG
ソフトウェアを使用する
ツール · MCP · コーディング
コーディネート
エージェント、グラフ、ルーティング
意味のあるすべての決定を型指定されたランタイムを通じてストリーミングする
03
ADK-Rust ランタイム
エージェントは、呼び出しコンテキスト、ツールの使用、状態、イベント、キャンセル、アーティファクト、およびプロトコルについて 1 つの非同期コントラクトを共有します。
エージェント + Runner
ツール + 状態
A2A · ACP · AWP · MCP
セッション + アーティファクト
04
透過的なコントロールプレーン
人間とオペレーターは、作業を検査、制約、評価、承認、改善できます。
ポリシー
テレメトリ
評価
承認
作業が必要な場所に同じエージェント システムを導入する
05
適応的な展開
インストールされたサーフェスは、利用可能なコンピューティング、ツール、インターフェイス、権限、およびハードウェアを宣言します。エージェントはこれらの実際の機能の範囲内で動作します。
クラウド
エンタープライズ
エッジ
デバイス
空間的
物理的
エンジニアリングの信念
インテリジェントなオーケストレーションを行う理由
すべてのスキル、すべてのコンテキスト、または有用な作業が行われるすべてのシステムを所有する単一のモデルはありません。制作エージェントには専門的な能力が必要です。ある人はポリシーを検討し、ある人は 3D シーンを見て、ある人はコードを書き、ある人は財務ワークフローを操作するかもしれません。
オーケストレーションはそれらの部分をシステムに変えます。どの機能が動作するかを決定し、それらの間でコンテキストを伝達し、独立した作業を並行して実行し、進捗状況を記録し、判断や権限が必要なときに人をループに参加させます。
Rust は、明示的な型、予測可能なパフォーマンス、安全な同時実行性、小規模なデプロイ可能なバイナリ、実行場所の制御など、強力な実行時基盤をシステムに提供します。 ADK-Rust は、エージェント契約、ワークフロー、プロトコル、状態、評価、およびそれに関連する操作制御を追加します。
2026年末目標
完全なエージェント システム用の 1 つのモジュラー プラットフォーム。
私たちは開発者が、より大規模なシステムへの明確な道筋を維持しながら、製品に必要な機能のみを選択できるようにしたいと考えています。これら 6 つの成果は、私たちが目指しているプラットフォームを定義します。
あなたが形づくることのできる自律性
長時間実行される作業、スケジュール、メモリ、ツールの使用、リカバリ、および人間のチェックポイントは、製品が責任を持ってサポートできる自律性のレベルに合わせて組み立てられます。
あらゆる面でのエンタープライズ セキュリティ
ID、認可、秘密、分離、承認、監査証拠、および実行時の境界に設計された展開ポリシー。
透過的なコントロールプレーン
型指定されたイベントは、エージェントが何を見て、選択し、呼び出し、生成し、変更したかを明らかにするため、チームは証拠に基づいてシステムを運用できます。
身体的および空間的能力
ブラウザーとビジネスの自動化から、デバイス、3D 世界、ロボット工学、周囲の環境を理解するインターフェイスへのパス。
成熟した開発者プラットフォーム
実験から製品までの距離を短縮する足場、Studio、例、評価、ベンチマーク、展開ワークフロー、およびドキュメント。
2026 年のデリバリーパス
各マイルストーンは、オーケストレーションのより困難な形式を証明します。
ロードマップは、ビジネス価値のあるソフトウェア エージェントから、物理インターフェイスを介して改善し、空間を理解し、動作できるシステムに移行します。ステータス ラベルは、開発者が現在構築できるものと、アクティブな実験や長期的なプラットフォームの作業を区別します。
Q1 · FOUNDATION
AVAILABLE AND EXPANDING
Prove the runtime through Super Agents and enterprise deployment.
The first milestone turns framework primitives into complete products. Developers should be able to study an agent that creates business value, then deploy the same architectural patterns with production controls.
Super Agents
Open, vertically integrated agents that combine coordination, tools, memory, persistence, deployment, and a measurable business outcome.
Multi-agent coordinationTool use and business systemsMemory and durable stateProduction deployment patterns
Enterprise platform
An open platform for agents that generate revenue, reduce cost, and remain understandable to the organisation operating them.
Deploy, scale, observeSecure configurationRelease and rollbackEnterprise integrations
Where this stands: The framework foundation for both tracks is available. The work continues through stronger Super Agent case studies, managed operations, and enterprise product delivery.
Q2 · EXPERIMENTAL FRONTIERS
ACTIVE FRONTIER
Move agents beyond browser tabs and business APIs.
This phase asks whether one composable runtime can coordinate software intelligence, spatial understanding, and physical action without losing the controls developers rely on.
Autonomous robotics
Build the first autonomous robot or robotic software system powered by ADK-Rust, with hardware access treated as a governed tool boundary.
Sensor inputAction planningHardware toolsSafe interruption
3-D worlds
Connect agents to Unreal Engine, similar tools, and world models so they can understand and automate spatial environments.
World state3-D perceptionSimulationSpatial actions
Mega Agent
Create one public showcase that brings the framework’s strongest native capabilities together in a system developers can inspect and run.
MultimodalMulti-agentLong-runningProduction operated
Where this stands: Robotics and Spatial OS remain experimental targets. The Mega Agent is the integration proof: it should expose the seams, trade-offs, and operating evidence for developers to inspect.
Q3 · SELF-IMPROVEMENT
NEXT SYSTEM CAPABILITY
Let agents improve through measured, reviewable change.
Self-improvement begins with a closed engineering loop. The system evaluates real outcomes, finds a weakness, proposes a change, tests it against baselines, and promotes it only when the evidence is stronger.
01Observe
02Evaluate
03Diagnose
04Propose
05Test
06Promote
Foundation already in place
Evaluation, prompt optimization, reflection, benchmarks, regression baselines, and typed execution events provide the raw material for improvement.
Trajectory evaluationLLM judgesPrompt optimizationRegression detection
The target
Autonomous improvement loops that can refine prompts, tools, routing, and execution policy while retaining review, rollback, and a record of why change occurred.
Bounded changesIsolated trialsHuman approvalReversible promotion
Where this stands: The standard is useful improvement developers can reproduce. Every promoted change should carry its inputs, evaluation method, result, and rollback path.
Q4 · SPATIAL OS
AUDACIOUS NORTH STAR
Consolidate agents across cloud, edge, device, and space.
Spatial OS is the proposed secure deployment platform for Super Agents. Its optional spatial interface explores how people may work with agent systems when conversation, screens, physical space, and hardware become one environment.
One deployment model
Describe an agent system once, then place its capabilities across servers, PCs, phones, homes, cars, TVs, edge hardware, or robots.
CloudEdgeDevicesPhysical systems
Capability awareness
Each installation tells the agent what models, tools, sensors, displays, permissions, and compute it actually has before work begins.
DiscoverConstrainRouteAdapt
Optional spatial interface
Explore 3-D and holographic interfaces where they genuinely improve control, understanding, or physical-world interaction.
Spatial UIWorld contextHuman controlEmbodied feedback
Where this stands: Spatial OS remains a research and platform target. Publishing it on the roadmap makes the direction open to technical challenge and contribution.
動作する製品であることの証明
スーパー エージェントは、フレームワークの機能をビジネスの成果に変えます。
開発者がロードマップによって生成されるものを検査できる場合、ロードマップは信頼できるものになります。各スーパー エージェントは、エージェント自体を取り巻くインターフェイス、承認、永続性、展開の選択肢など、完全な垂直ジョブを中心に複数の ADK-Rust 機能を組み合わせます。
zSpreadsheet
A production spreadsheet agent that creates models, works with formulas and charts, and turns a business request into an inspectable artifact.
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Amos AI Accountant
An accounting agent that works across ERP workflows through voice and chat while keeping financial actions inside business controls.
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JobHunter
A multi-agent job search system that researches, prepares applications, preserves state, and waits for human approval at consequential steps.
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ADK Gateway
A channel and capability gateway that connects agents to people, tools, memory, websites, and independently deployed agent systems.
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成功とはどのようなものか
次世代エージェント システムのための本格的なフレームワーク。
2026 年 12 月 31 日までに、ADK-Rust がパフォーマンス、オーケストレーション、デプロイメント、運用準備状況、空間 AI と身体化 AI への開かれた道という 5 つの点で開発者に認められるようにしたいと考えています。
仕事が行われるあらゆる場所で
サーバー、PC、電話、家庭、自動車、テレビ、エッジ デバイス、またはロボットで、設置環境に応じた機能で安全に実行します。
画面を超えたインターフェース
エージェント システムを理解して制御するための実践的な方法として、音声、視覚、空間、およびホログラフィック インターフェイスを検討します。
ソフトウェアと物理的動作
API、コーディング環境、ブラウザ、シミュレーション、およびハードウェア インターフェイスに同じ管理ツール モデルを使用します。
検査可能
実行、証拠、ポリシー、評価、展開の選択肢を、それらを担当する開発者や組織に見えるようにしておきます。
オープンな環境で未来を築く
ロードマップに挑戦します。欠けている部分の 1 つを構築します。より良いルートを教えてください。
最も有益な貢献は、実行時の改善、再現可能な評価、スーパー エージェント、展開パターン、ロボット工学の実験、または計画を変更する設計などです。このビジョンは、野心的なエンジニアリングを引き付けることを目的としているため、野心的です。