Цього місяця ти обираєш агентний фреймворк. OpenAI відкрили свій код. Anthropic прив'язали свій до Claude. А Google випустив ADK — Agent Development Kit — набір інструментів для побудови AI-агентів, які роблять речі за тебе. Ти перестав стежити за гугловськими назвами після третього акроніма, і це справедливо.

Але ось що важливо: ADK — єдиний великий фреймворк, який нативно говорить і A2A, і MCP — двома протоколами, які решта індустрії вважає чужою проблемою. A2A (Agent-to-Agent) дозволяє AI-агентам спілкуватися між собою. MCP (Model Context Protocol) дозволяє агентам підключатися до зовнішніх інструментів і даних — як USB-порти для AI. SDK від OpenAI має підтримку MCP, але ігнорує A2A. SDK від Anthropic має MCP (вони його і винайшли), а A2A вважає опціональним. Google дає обидва з коробки.

Це справжня технічна перевага. Це також перший хід у найретельніше спроектованій грі на залежність у поточній війні AI-інфраструктур.

Три стратегії залежності

Кожна велика AI-компанія захоплює розробників по-своєму. Ось таксономія, яку ще ніхто не малює на дошках, — і вона пояснює, чому протокольна перевага ADK — це не благодійність.

OpenAI захоплює на рівні SDK. pip install openai, проходиш quickstart, збираєш щось за вечір. API чистий, документація хороша, екосистема величезна. Поки розумієш, що вже залежний, у тебе 40 000 рядків коду, що звертаються до OpenAI-специфічних ендпоінтів. Перехід означає переписування. SDK — це рів.

Anthropic захоплює на рівні моделі. Ти лишаєшся, бо Claude добре справляється з тим, що тобі потрібно — довгий контекст, дотримання інструкцій, код. SDK вторинний. Якість моделі — це гравітація. З'явиться модель краще — підеш. Не з'явиться — лишишся. Проста фізика.

Google захоплює на рівні інфраструктури. ADK безкоштовний. Протоколи відкриті. Шлях у продакшен лежить через Vertex AI Agent Engine — керований рантайм Google — і інфраструктурна залежність — це найважчий вид, від якого відійти. Ти не помічаєш, як ростуть стіни, бо кожна окрема цеглина виглядає як зручність.

Це не спекуляція. Це архітектура.

Що означає "нативний A2A" на практиці

Більшість порівнянь фреймворків зупиняються на "підтримує A2A". Ніхто не пояснює, що це значить, коли ти відкриваєш термінал.

Коли ти створюєш ADK-агента, ти виставляєш його як A2A-сумісний сервер одним декоратором. Фреймворк генерує обов'язковий Agent Card — JSON-маніфест, що розповідає іншим агентам, що вміє твій, які вхідні дані приймає, які виходи повертає. Інші A2A-сумісні агенти знаходять твого, звернувшись до /.well-known/agent.json, читають карту і запускають Task — одиницю роботи в A2A.

3 квітня Google випустив ADK v1.24.0 з оркестрацією графових воркфлоу, авто-рендерингом UI та екосистемою інтеграцій — AgentOps, Arize, MLflow, n8n, 200+ SaaS-конекторів через StackOne. Чотири мови: Python, TypeScript, Go, Java. Понад 200 моделей через Model Garden — Gemini, Claude, GPT, Llama, Mistral.

Фреймворк обробляє життєвий цикл A2A-задач (submitted → working → completed/failed), стрімить проміжні результати через Server-Sent Events і керує обміном артефактами між агентами. MCP працює паралельно: твій агент викликає зовнішні інструменти через MCP, координуючись з іншими агентами через A2A. Два протоколи, один рантайм, нуль склейного коду.

На папері — це саме те, що потрібно мультиагентним системам. На практиці — це перший шар дуже конкретної воронки.

Як пастка закривається

ADK працює open-source локально. Ти можеш розробляти, тестувати і прототипувати, не торкаючись Google Cloud. Це by design — в'їзд має нульовий опір.

Продакшен означає Vertex AI Agent Engine — де Google рахує $0.00994/vCPU-годину, а токени LLM тарифікуються окремо, ціни діють з лютого 2026. Адекватні тарифи. Нічого тривожного в рахунку.

Але ціна — не справжня пастка. Протокольна гравітація — ось вона.

Як це працює: якщо твоя мультиагентна система залежить від A2A для координації, а ADK-агенти нативно розмовляють A2A, кожен новий агент, якого ти додаєш у систему, тягне в бік ADK. Не тому, що ADK краще справляється із задачею — а тому, що ADK краще справляється з протоколом. Ти обираєш ADK для агента №3, бо агенти №1 і №2 вже говорять A2A. Ти обираєш його для агента №4 з тієї ж причини. Кожен агент підсилює мережевий ефект.

Кожен ADK-агент у розробці чудово працює на твоєму ноутбуці. Кожен ADK-агент у продакшені тягне до Vertex. Google Cloud керує маршрутизацією твоїх A2A-задач, зберіганням артефактів, виявленням агентів. Чим більше агентів ти деплоїш, тим глибша інтеграція. Чим глибша інтеграція, тим вища вартість переходу.

Це класична платформенна економіка, одягнена в open-source. Фреймворк безкоштовний. Протокол відкритий. Продакшен-рантайм — гуглівський, і коли в тебе п'ятнадцять агентів координуються через A2A на Vertex, "просто перейти на AWS" — це шестимісячний міграційний проєкт.

Google побудував не відкритий протокол для інтероперабельності. Google побудував відкритий протокол для адопції, а пропрієтарний рантайм — для виручки.

Прогалина інтероперабельності

Перевага ADK у A2A має практичну стелю: протокол переважно з'єднує ADK-агентів з іншими ADK-агентами. Ні SDK Anthropic, ні SDK OpenAI не виставляють A2A-ендпоінти нативно. Побудова крос-вендорної агентної мережі все ще потребує кастомного middleware — саме того склейного коду, який нативна підтримка протоколу обіцяла усунути.

Це не скасовує архітектуру ADK. Це ставить її в контекст. Протокольна перевага реальна всередині екосистеми Google. Крос-екосистемно — ти все ще пишеш адаптери. Гравітація тягне всередину, не назовні.

Що це означає

Google Cloud Next починається 22 квітня. Сесія BRK3-022 обіцяє роадмап ADK і стверджує, що Google "покладається на ADK у власній внутрішній розробці". Слайд, на який варто дивитись — не список фіч, а чи покажуть демо, де не-Google агент спілкується через A2A з ADK-агентом без кастомного middleware. Таке демо або є, або його немає.

Протокольна підтримка ADK справді попереду пропозицій OpenAI та Anthropic. Технічна архітектура виважена. Підтримка чотирьох мов, сумісність з 200+ моделями, SSE-стрімінг та обмін артефактами — це реальні можливості, не пусті обіцянки.

Але питання ніколи не було "чи хороший ADK?" Питання — "куди хороший ADK веде тебе?" І відповідь — Vertex AI Agent Engine, з тарифікацією за vCPU-годину і вартістю переходу, що зростає з кожним задеплоєним агентом.

Три компанії. Три стратегії залежності. OpenAI ставить на те, що ти не перепишеш свій код. Anthropic ставить на те, що ти не знайдеш кращу модель. Google ставить на те, що ти не мігруєш свою інфраструктуру.

Ставка Google — найтерплячіша. Вона ж найважча для втечі — якщо хтось колись захоче тікати.