Il problema che ADK 2.0 prova a risolvere
Finora costruire un agente affidabile in produzione ha significato passare la maggior parte del tempo a contenere la creativita del modello: scrivere boilerplate per il retry, gestire stato persistente, decidere quando lasciare l'LLM libero di ragionare e quando forzarlo dentro una sequenza prevedibile. ADK 2.0 — annunciato al developer keynote di I/O 2026 — prova a rendere queste scelte parte del framework, non roba da reinventare ogni volta.
Workflow Runtime
Il pezzo centrale è il Workflow Runtime: un motore di esecuzione basato su grafo che compone flussi deterministici per applicazioni agentiche. Supporta routing, fan-out/fan-in, loop, retry, gestione di stato, nodi dinamici, human-in-the-loop e workflow annidati. Lo sviluppatore decide volta per volta dove mettere lo slider: ragionamento model-led dove serve flessibilità, sequenze fisse dove serve garanzia.
La Multi-Agent Collaboration — prima nota come Task-based Agent Collaboration API — formalizza i team di agenti: un coordinatore delega ai subagenti con modalità esplicite (chat per interazione utente piena, task per chiarimenti, single-turn per esecuzione parallela senza utente).
Agents CLI e l'ecosistema
Google ha anche rilasciato la Agents CLI: pacchettizza le skill di ADK — eval, deploy, observability, publishing — in modo che qualunque AI coding agent diventi un esperto di costruzione di app agentiche. Si integra con AG-UI e A2UI, i protocolli di comunicazione introdotti per esperienze agentiche su Android.
Perché conta
Per chi sta valutando se costruire la propria orchestrazione o appoggiarsi a un framework, ADK 2.0 alza l'asticella di quello che la baseline open-source di Google offre senza scrivere codice di infrastruttura. Per i team enterprise — sottolinea Virtualization Review — si combina con Gemini Enterprise Agent Platform e Managed Agents, completando lo stack "ragionamento + esecuzione + governance".
Disponibile su GitHub e nella documentazione di Google Cloud.