Google「ADK for Python」v2.10.0公開 — スキルライフサイクル管理とMongoDBツールセット、評価の効率メトリクス

Googleのエージェント開発キット「Agent Development Kit（ADK）for Python」が、バージョン2.10.0を公開した。2026年9月25日（UTC）にGitHubでリリースされた安定版で、柱はスキルのライフサイクル管理、MongoDB連携、エージェント評価の効率メトリクス、OpenAI推論モデル対応の強化だ。以下はリリースノートで確認できる範囲の整理である。

スキルと評価 — リソース制御とコスト可視化

• スキルライフサイクル管理（実験的）: 1ターンだけ有効なEPHEMERALライフサイクル、同時有効スキルの上限、アンロード後の指示文の後続リクエストからの除外、プログラム的な有効化APIなどを追加。いずれも実験的で、環境変数 ADK_ENABLE_SKILL_LIFECYCLE=1 での有効化が必要とされる
• 評価の効率メトリクス: 実行時間（duration）、トークン消費量、モデル呼び出し回数を追跡するメトリクスを追加。エージェントの実行コストと遅延の最適化に使う位置づけ
• スキル開示の制御: スキルカタログの開示方法を制御する SkillDiscoveryMode を追加。スキル一覧関数には on_error ハンドラも追加された

連携の拡充 — MongoDB・OpenAI・CLI

• MongoDBツールセット: エージェントフロー内で高性能なベクター検索とハイブリッド検索を行うツールセットを新設
• OpenAI推論モデル対応: reasoningモデル向けの要求パラメータ自動適応、モデルごとのreasoning effort設定、Chat Completionsでのreasoningトークン報告、ストリーミング利用量と終了理由の公開などを追加。google-adk[openai] extraの新設、OpenAI系モデルの google.adk.integrations.openai への移設（旧 google.adk.labs.openai は再エクスポートで継続）も含む
• CLI: adk create のモデル選択肢に gemini-3.8-flash を追加。Agent Runtime向けのセッション・メモリサービスの自動構成、開発用デプロイエンドポイント（Agent Runtime／Cloud Run／GKE）も追加された
• MCP: MCPハンドシェイクのclientInfoとHTTPリクエストのUser-AgentでADKを名乗るようになった

挙動変更と非推奨 — 確認が必要な点

• BigQuery保護モード: 保護された書き込みモードでは、ドライランがセッションの匿名データセットに配置した非SELECT文のみ実行し、宛先の定まらないマルチステートメントや CALL・EXPORT DATA などは拒否される。セッションはプロセスメモリ保持となり、再起動後や別レプリカへ引き継がれない
• 評価の厳格化: AgentEvaluator.evaluate と evaluate_eval_set は、評価対象ケースがゼロ件の場合は従来の通過扱いではなく ValueError を送出する
• 指示テンプレート: ${var} とバックスラッシュでエスケープされた \{var} は状態からの補完対象外となり、記述どおりに残る
• 非推奨化: google.adk.flows.llm_flows 配下の旧ライブオーディオモジュールはインポート時に DeprecationWarning を送出し、google.adk.live への移行が求められる。-W error で実行するテストは影響を受ける
• その他: OpenAIResponsesLlm では thinking_config（thinking_level／thinking_budget）が警告付きで無視され、OpenAIGenerateContentConfig.effort の利用が必要になる

出典

• v2.10.0 — GitHub Releases（google/adk-python）