इस महीने तुम एक agent framework चुन रहे हो। OpenAI ने अपना open-source कर दिया। Anthropic ने अपना Claude तक सीमित रखा। और Google ने ADK — Agent Development Kit — लॉन्च कर दिया, AI agents बनाने का एक toolkit जो तुम्हारी तरफ से काम करता है। Google की naming तीसरे acronym के बाद track करना तुमने छोड़ दिया था — समझ सकता हूँ।
लेकिन असल बात ये है: ADK इकलौता major framework है जो natively A2A और MCP दोनों protocols बोलता है — वो दो protocols जिन्हें बाकी industry "किसी और की headache" मानती है। A2A (Agent-to-Agent) AI agents को आपस में बात करने देता है। MCP (Model Context Protocol) agents को external tools और data से connect करता है — AI के लिए USB ports समझ लो। OpenAI का SDK MCP support करता है लेकिन A2A ignore करता है। Anthropic का SDK MCP ship करता है (उन्होंने ही बनाया है) और A2A को optional treat करता है। Google दोनों out of the box देता है।
ये एक genuine technical advantage है। ये current AI infrastructure war का सबसे carefully designed lock-in play का opening move भी है।
तीन Lock-In Strategies
हर major AI company developers को अलग तरीके से capture करती है। ये वो taxonomy है जो अभी तक कोई whiteboard पर नहीं बना रहा, और ये explain करती है कि ADK का protocol advantage charity क्यों नहीं है।
OpenAI SDK layer पर capture करता है। pip install openai, quickstart follow करो, एक afternoon में कुछ बना लो। API clean है, docs अच्छे हैं, ecosystem massive है। जब तक तुम्हें realize होता है कि तुम lock-in हो चुके हो, तब तक तुम्हारे पास 40,000 lines of code हैं जो OpenAI-specific endpoints call करती हैं। Switch करने का मतलब rewrite करना। SDK ही moat है।
Anthropic model layer पर capture करता है। तुम रुकते हो क्योंकि Claude उन चीज़ों में अच्छा है जो तुम्हें चाहिए — long context, instruction following, code। SDK secondary है। Model quality ही gravity है। कोई better model आ गया तो चले जाओगे। नहीं आया तो नहीं जाओगे। Simple physics।
Google infrastructure layer पर capture करता है। ADK free है। Protocols open हैं। Production path Vertex AI Agent Engine से गुजरता है — Google का managed runtime — और infrastructure lock-in सबसे मुश्किल होता है छोड़ना। तुम्हें दीवारें बनते नज़र नहीं आतीं क्योंकि हर ईंट एक convenience लगती है।
ये speculation नहीं है। ये architecture है।
"Native A2A" असल में कैसा दिखता है
ज़्यादातर framework comparisons "supports A2A" पर रुक जाते हैं। कोई नहीं बताता कि terminal खोलने पर इसका मतलब क्या होता है।
जब तुम ADK agent बनाते हो, तो एक single decorator से उसे A2A-compliant server के रूप में expose करते हो। Framework required Agent Card generate करता है — एक JSON manifest जो दूसरे agents को बताता है कि तुम्हारा agent क्या कर सकता है, कौन से inputs लेता है, कौन से outputs देता है। दूसरे A2A-compliant agents तुम्हारे agent को /.well-known/agent.json hit करके discover करते हैं, card पढ़ते हैं, और एक Task शुरू करते हैं — A2A की work unit।
3 अप्रैल को Google ने ADK v1.24.0 ship किया जिसमें workflow graph orchestration, auto-rendering UIs, और integrations ecosystem शामिल है — AgentOps, Arize, MLflow, n8n, 200+ SaaS connectors via StackOne। चार languages: Python, TypeScript, Go, Java। Model Garden के through 200+ models — Gemini, Claude, GPT, Llama, Mistral।
Framework A2A task lifecycle handle करता है (submitted → working → completed/failed), Server-Sent Events से partial results stream करता है, और agents के बीच artifact exchange manage करता है। MCP साथ-साथ चलता है: तुम्हारा agent MCP के through external tools call करता है जबकि A2A के through peer agents के साथ coordinate करता है। दो protocols, एक runtime, zero glue code।
Kagaz पर, multi-agent systems को exactly यही चाहिए। Practice में, ये एक बहुत specific funnel की पहली layer है।
जाल कैसे बंद होता है
ADK locally open-source चलता है। तुम Google Cloud को छुए बिना develop, test, और prototype कर सकते हो। ये design by है — on-ramp पर zero friction है।
Production का मतलब Vertex AI Agent Engine — जहाँ Google $0.00994/vCPU-hour charge करता है, LLM tokens अलग से, pricing फ़रवरी 2026 से active है। Reasonable rates हैं। Invoice में कुछ alarming नहीं दिखता।
लेकिन pricing असली जाल नहीं है। Protocol gravity है।
इसका mechanism ऐसा है: अगर तुम्हारा multi-agent system coordination के लिए A2A पर depend करता है, और ADK agents natively A2A बोलते हैं, तो हर नया agent जो तुम system में add करते हो, ADK की तरफ खिंचता है। इसलिए नहीं कि ADK task में better है — इसलिए कि ADK protocol में better है। Agent #3 के लिए ADK चुनते हो क्योंकि Agent #1 और #2 पहले से A2A बोलते हैं। Agent #4 के लिए भी same reason। हर agent network effect को strong करता है।
Development में हर ADK agent तुम्हारे laptop पर fine काम करता है। Production में हर ADK agent Vertex की तरफ खींचता है। Google Cloud तुम्हारी A2A task routing, artifact storage, agent discovery manage करता है। जितने ज़्यादा agents deploy करो, उतना गहरा integration। जितना गहरा integration, उतना ऊंचा switching cost।
ये classic platform economics है open-source के कपड़ों में। Framework free है। Protocol open है। Production runtime Google का है, और जब तुम Vertex पर A2A से coordinate करते हुए पंद्रह agents चला रहे होगे, तब "बस AWS पर shift कर लो" एक छह महीने का migration project होगा।
Google ने interoperability के लिए open protocol नहीं बनाया। Google ने adoption के लिए open protocol बनाया, और revenue के लिए proprietary runtime।
Interop Gap
ADK के A2A advantage की एक practical ceiling है: ये protocol mostly ADK agents को दूसरे ADK agents से connect करता है। न Anthropic का और न OpenAI का agent SDK natively A2A endpoints expose करता है। Cross-vendor agent mesh wire करने के लिए अभी भी custom middleware चाहिए — exactly वही glue code जिसे native protocol support ने eliminate करने का वादा किया था।
इससे ADK का architecture invalid नहीं होता। बस context मिलता है। Protocol advantage Google के ecosystem के अंदर real है। Cross-ecosystem, तुम अभी भी adapters लिख रहे हो। Gravity अंदर खींचती है, बाहर नहीं।
इसका मतलब क्या है
Google Cloud Next 22 अप्रैल से शुरू होता है। Session BRK3-022 ADK के roadmap का promise करता है और claim करता है कि Google "अपनी internal engineering के लिए ADK पर rely करता है।" देखने वाली slide feature list नहीं है — ये है कि वो demo करते हैं या नहीं कि कोई non-Google agent बिना custom middleware के ADK agent से A2A बोल रहा है। वो demo या तो exist करता है या नहीं करता।
ADK का protocol support genuinely OpenAI और Anthropic के offerings से आगे है। Technical architecture solid है। Four-language support, 200+ model compatibility, SSE streaming, और artifact exchange real capabilities हैं, vaporware नहीं।
लेकिन सवाल कभी ये नहीं था कि "ADK अच्छा है?" सवाल ये है "ADK-अच्छा तुम्हें कहाँ ले जाता है?" और जवाब है Vertex AI Agent Engine, per vCPU-hour billing के साथ, जहाँ switching costs हर deploy किए गए agent के साथ compound होती हैं।
तीन companies। तीन lock-in strategies। OpenAI शर्त लगाता है कि तुम अपना code rewrite नहीं करोगे। Anthropic शर्त लगाता है कि तुम्हें better model नहीं मिलेगा। Google शर्त लगाता है कि तुम अपना infrastructure migrate नहीं करोगे।
Google की शर्त सबसे patient है। इससे निकलना भी सबसे मुश्किल है — अगर कोई कभी पहुँचे।
