Beobachtetes Signal · 2. Juni 2026 · Technical Release · Quelle: DEV Community · Relevanz: 4/5 · Sentiment: Positiv
Google ADK 2.0 ist da: Workflow Runtime und Breaking Changes
Google hat google-adk 2.0.0 als stabile Version veröffentlicht und führt eine graphenbasierte Workflow Runtime, ein Event-basiertes Datenmodell sowie eine strukturierte Task API für die Agent-to-Agent-Delegation ein, die sich in das A2A-Protokoll integriert. Das Release bringt erhebliche Breaking Changes mit sich: Die Speicher- und Sessionschemas von Version 1.x sind inkompatibel, was zu Datenverlust führen kann; zudem wurden die Agenten-API sowie Tool-Dekoratoren überarbeitet, und es wird Python 3.11+ vorausgesetzt. Aufgrund eines Vorfalls in der Software-Lieferkette (Supply-Chain Compromise) bei den Versionen 1.82.7 bis 1.82.8 ist die stabile Version an LiteLLM v1.82.6 gebunden. Der Artikel bietet konkrete Migrationsleitfäden, darunter die Isolierung des Speichers, die Portierung auf das Event-Modell und die Aktualisierung von A2A-Integrationen.
Ein wichtiges technisches Release von Google, das die Agenten-Orchestrierung und das State Management grundlegend verändert, Inkompatibilitäten mit sich bringt und Environments-Upgrades erfordert. Dies hat direkte Auswirkungen auf Entwickler-Tooling, Integrationen und Migrationsstrategien in KI-Ökosystemen.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Google ADK 2.0.0 erreicht stabiles Release (Veröffentlichung am 02.06.2026; Release-Datum 19.05.2026).
- Führt eine graphenbasierte Workflow Runtime für deterministische Workflows, parallele Ausführung, Schleifen, dynamisches Routing und Human-in-the-Loop-Breakpoints ein.
- Ersetzt den bisherigen Datenfluss durch ein Event-erstes Modell; Session-Schema und Speicher sind nicht abwärtskompatibel mit ADK 1.x.
- Fügt eine strukturierte Task API für explizite Agent-to-Agent-Delegation hinzu, integriert mit dem A2A-Protokoll.
- Python 3.11+ ist erforderlich; LiteLLM wird auf Version 1.82.6 festgeslegt, da v1.82.7–1.82.8 kompromittiert wurden.
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Google ADK: Architektur und Kernkomponenten für KI-Agenten
Der Artikel beleuchtet die Architektur und die zentralen Komponenten des Google Agent Development Kit (ADK), einem Framework zur Entwicklung, zum Testen und zum Deployment von KI-Agenten-Anwendungen. Beschrieben wird eine mehrschichtige Architektur, die Benutzeroberflächen, eine ADK Runtime & Runner, ein Agentensystem für LLM-Agenten und Workflows, fundamentale Bausteine wie Session, State, Memory, Events, Tools und Artifacts sowie eine Modell- und Wissensschicht umfasst. Letztere integriert Gemini-Modelle über Vertex AI oder Google AI Studio und unterstützt Retrieval-Augmented Generation (RAG). Zudem werden Observability- und Governance-Funktionen wie Tracing, Logging, Metriken, Evaluation und Security sowie Deployment-Optionen inklusive managed Agent Runtime auf Google Cloud, Cloud Run, GKE und On-Premises-Umgebungen detailliert analysiert.
Probleme beim Upgrade auf Google ADK 2.0 mit Cloud SQL Postgres
Ein Entwicklerbericht beleuchtet praxisnahe Herausforderungen beim Upgrade des Google Agent Development Kit (google-adk) von Version 1.x auf 2.0 in Verbindung mit Cloud Run und einem Cloud SQL Postgres-Session-Store. Im Fokus stehen drei Kernprobleme: ADK 2.0 nutzt nun einen asynchronen Postgres-Treiber (asyncpg), was ein URL-Schema mit 'postgresql+asyncpg://' erfordert und synchrone SQLAlchemy-Consumer ohne Normalisierung stören kann. Zudem liest ADK 2.0 bedingungslos zwei neue jsonb-Spalten (input_transcription und output_transcription) aus, weshalb fehlende Spalten zu 500er-Fehlern bei Session-Abfragen und Streaming-Chat-Turns führen. Schließlich bleibt das Legacy-v0-Schema (Pickle) zwar kompatibel, ist aber deprecated und erfordert die Migration auf v1 (JSON) in eine neue Datenbank mittels ADK-Migrationstools. Der Beitrag empfiehlt eine sichere Deployment-Reihenfolge mit vorab angepasster Datenbank und liefert konkrete SQL- sowie Befehlsbeispiele.
Google ADK Master ruft Amazon Bedrock via A2A v1.0 auf
Ein Cross-Cloud-Interoperabilitäts-Benchmark testete vertauschte Master/Worker-Rollen: Ein Google ADK Master auf Cloud Run mit Gemini 2.5 Flash delegierte Aufgaben über A2A v1.0 an einen Amazon Bedrock AgentCore Worker mit Strands Agents auf Nova Micro. Der Test offenbarte sechs Interoperabilitätsdefekte, von denen fünf in lokalen Tests unsichtbar blieben – darunter Protokollversionierungen, fehlende Server-Abhängigkeiten, IAM-Vertrauensrichtlinienfehler, Header-Weiterleitungen durch Proxys sowie Agent-Card-Bind-Adressen. Die gemessenen Latenzen zeigten, dass der Remote-Agent-Hop rund das Sechsfache der lokalen MCP-Baseline kostet. Der Artikel dokumentiert Lösungsansätze und Lessons Learned für das Testen an Deployment-Schnittstellen, weist jedoch auf eine begrenzte Stichprobengröße sowie ungeklärte Fragen zur Richtlinienskalierung hin.
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