在前兩篇裡，我們分別建立了 問候 Agent 和 天氣 Agent，都是用 FastAPI + httpx 的方式來實作。這種寫法雖然簡單，但如果要做更大型、更複雜的 多 Agent 系統，維護成本就會變高。
這時，就可以考慮使用 Google ADK (Agents Development Kit)，它是一個專門用來建立、管理、部署 AI Agents 的框架，幫我們省掉許多重複的工作。

什麼是 Google ADK？

Google ADK 全名是 Agents Development Kit。
它的核心目標是幫助開發者快速構建 AI Agents，並提供一整套工具鏈，例如：

• Agent 定義：不用自己寫一大堆 API，可以直接用 ADK 提供的規範描述 Agent。
• 工具整合：支援外部 API、資料庫、插件等，Agent 可以透過工具呼叫來擴充能力。
• 模型整合：內建支援 Google Gemini 模型（例如 gemini-2.5-flash、gemini-1.5-pro），讓 Agent 能夠自然語言推理，並根據需求決定是否使用 Tool。
• 標準化專案結構：官方提供清楚的目錄結構（Python / Java），讓專案更容易維護與擴展。

ADK 目前還在持續更新中，後續版本還可能會新增或調整功能。
Agents Development Kit 官網

它跟 Agent 有什麼關係？

在我們之前的文章中，Agent 就是有能力完成任務的服務單元，例如：

• 問候 Agent ： 回傳問候語。
• 天氣 Agent ： 查詢天氣資訊。

這些其實都算是「最基礎的 Agent」。
Google ADK 提供了框架，幫我們更方便地去定義、運行這些 Agent。換句話說，ADK 是一個讓你更快實現 Agent 的工具箱。

官方範例的專案結構(Python)

Google ADK 建議的目錄結構大致如下：

parent_folder/
    multi_tool_agent/
        __init__.py
        agent.py
        .env

• agent.py ： 定義 Agent 的主要邏輯。
• __init__.py ： 標記為模組（有時候也會放初始化設定）。
• .env ： 儲存 API key 或環境變數。

parent_folder、multi_tool_agent：可以自行改名。
範例連結

這種結構比我們前面 FastAPI 的寫法更簡潔，也更適合團隊協作與專案維護。

為什麼用 ADK，而不是自己寫 API？

自己寫 API 的缺點：

• 每個 Agent 都要重複寫 FastAPI 路由。
• 格式不統一，不利於團隊合作。
• 隨著 Agent 增加，維護成本會急速上升。

用 ADK 的優勢：

• 提供 標準化的專案結構。
• 自動幫你處理啟動 API server 的細節。
• 支援環境變數、自動整合外部工具（像天氣 API）。
• 更適合擴展到 Multi-Agent 系統。

ADK 並不是取代 FastAPI。
底層依然會有 API server（類似 FastAPI），只是開發者不用再手動定義每一個路由，能更專注在 Agent 的邏輯與工具整合。