adk-python 于 2026-10-13 发布 v2.12.0,重点提升长会话执行性能并增强工具、工作流与部署控制。官方报告将长会话中首次模型请求延迟降低 40%,并停止在首个 LLM 请求时导入未使用的 provider。工具侧新增 after_tool_callback,可在工具输出返回模型前拦截与过滤;工作流侧通过 require_confirmation 在 @node 和 FunctionNode 执行前要求人工确认。部署侧支持为 Agent Engine 使用专用自定义服务账号,且可安装运行于 Python 3.15。此外本版大量修复涉及 A2A、LiteLLM、BigQuery、会话与记忆服务、并行工具取消、凭据防泄漏、OpenAPI 序列化等,并新增 skill 级安全、任务子代理委托、sandbox 生命周期辅助等功能;文档更新了内部事件元数据、ToolCallIntegrityPlugin 指南及示例。使用者升级后可在 CLI 用 --state_file 持久化状态、在评估中查看效率指标,并需注意部署与凭据行为变化。
after_tool_callback 可在工具结果返回模型前拦截过滤为什么重要 直接影响 Agent 生产部署:工具输出可过滤后再送模型、工作流节点可挂人工审批、OAuth2 泄漏已修复,升级优先级高适合 使用 ADK 构建生产 Agent 的后端/平台工程师,尤其是多 agent 和长会话场景
after_tool_callback 拦截工具输出,过滤后再返回模型require_confirmation 支持 @node 和 FunctionNode 人工确认adk run 新增 --state_file 选项首请求加速
长会话场景
Python 支持
新增安装运行
mypy 清理
eval/optimization 模块
工具上限
output_schema+tools agent
注释 · 40% 来自延迟加载未用 provider,非模型侧优化出自 Highlights + Performance
术语解释工具执行后、结果送回模型前的钩子函数,可修改/过滤/替换输出 + 术语解释workflow 节点属性,设为 True 时执行前暂停等待用户批准(HITL) + 自定义 SA 部署构成此版本主线
after_tool_callback 在工具结果返回模型前执行,可过滤敏感字段、截断超长输出或完全替换结果
require_confirmation 可加在 @node 装饰器或 FunctionNode 上,执行前暂停等待用户批准
Agent Engine deploy 支持 dedicated custom service account,隔离不同 agent 的 GCP 权限
注释 · 分别对应工具安全、人工审批、生产隔离三个工程痛点出自 Highlights