ahirtonlopes/Real-World-ADK

Fluxos de trabalho multiagente e orquestração de IA agentica usando Google ADK · Python

O que é Real-World-ADK?

Este skill, baseado no repositório ahirtonlopes/Real-World-ADK, fornece uma estrutura prática para construir e orquestrar workflows multiagente utilizando o Google Agent Development Kit (ADK). Ele é útil para desenvolvedores que desejam criar sistemas de IA agentica coordenados, onde múltiplos agentes colaboram para resolver tarefas complexas, combinando ferramentas, memória e roteamento inteligente. O skill suporta plataformas como Claude Code, Cursor e Codex, além de ser compatível com ambientes Python e MCP tooling. Ele funciona a partir de uma coleção de exemplos reais e templates, com foco em padrões de design como supervisor-agent, ferramentas compartilhadas e loops de feedback, permitindo que agentes se comuniquem e deleguem subtarefas de forma eficiente. Ideal para prototipagem rápida de soluções multiagente, automação de pipelines e experimentação com arquiteturas agenticas modulares. O código-fonte está disponível no GitHub e inclui documentação detalhada sobre como configurar agentes, definir tarefas e integrar com APIs externas.

Funciona com✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Antigravity✓Gemini CLI
npx skills add ahirtonlopes/Real-World-ADK

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Documentação

O que Real-World-ADK faz?

Fluxos de trabalho multiagente e orquestração de IA agentica usando Google ADK · Python

Fonte: https://github.com/ahirtonlopes/Real-World-ADK

Descoberto a partir de repositórios GitHub enviados nas últimas 24 horas para skills de agente, workflows Claude/Codex/Gemini, ferramentas MCP e automação adjacente de IA agentica.

Visão Geral

Este skill fornece uma implementação prática de workflows multiagente utilizando o Google Agent Development Kit (ADK). Ele permite que você coordene múltiplos agentes de IA para colaborar em tarefas complexas, combinando ferramentas, memória e roteamento inteligente.

Recursos

  • Orquestração Multiagente: Coordene vários agentes com diferentes papéis e responsabilidades.
  • Design Supervisor-Agente: Implemente um agente supervisor que delega subtarefas a agentes especializados.
  • Ferramentas Compartilhadas: Compartilhe ferramentas e recursos entre agentes de forma eficiente.
  • Loops de Feedback: Permita que agentes se comuniquem e ajustem comportamentos com base em resultados intermediários.
  • Automação de Pipelines: Crie pipelines automatizados para processamento de dados e execução de tarefas.

Como Usar

Para começar, clone o repositório e instale as dependências:

git clone https://github.com/ahirtonlopes/Real-World-ADK.git
cd Real-World-ADK
pip install -r requirements.txt

Exemplo

Veja um exemplo básico de orquestração multiagente:

from adk import Agent, SupervisorAgent

# Definir agentes
tradutor = Agent(name="tradutor", role="Tradutor de idiomas")
resumidor = Agent(name="resumidor", role="Resumidor de textos")

# Configurar supervisor
supervisor = SupervisorAgent(name="supervisor", agents=[tradutor, resumidor])

# Executar workflow
resultado = supervisor.run("Traduza e resuma este documento")
print(resultado)

Integração

Este skill é compatível com:

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex
  • Plataformas baseadas em Python
  • Ferramentas MCP

Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para abrir issues ou pull requests no repositório GitHub.

Licença

Este projeto está licenciado sob a licença MIT.

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