Google Agent Development Kit (ADK) 완전 가이드: 차세대 AI 에이전트 개발하기
Google의 Agent Development Kit (ADK)는 2025년 4월에 발표된 오픈소스 AI 에이전트 개발 프레임워크입니다. Vertex AI와 완벽하게 통합되어 누구나 강력한 AI 에이전트와 멀티 에이전트 시스템을 쉽게 구축할 수 있게 되었습니다. 이 가이드에서는 기초부터 실제 엔터프라이즈 애플리케이션 구축까지 모든 과정을 상세히 다뤄보겠습니다.
Google ADK란?
Google Agent Development Kit (ADK)는 Gemini 모델을 활용한 자율적인 AI 에이전트를 구축하기 위한 Python 프레임워크입니다. Google Agentspace와 Customer Engagement Suite (CES) 에이전트를 구동하는 동일한 프레임워크를 기반으로 제작되었습니다.
ADK의 핵심 특징
- 100줄 미만의 직관적인 코드로 강력한 AI 에이전트 구축
- 오픈소스 접근법과 엔터프라이즈급 제어 기능의 결합
- 멀티모달 상호작용: 양방향 오디오/비디오 스트리밍 지원
- Agent Garden: 즉시 사용 가능한 샘플과 도구 모음
- 모델 선택의 자유: Gemini, Anthropic, Meta, Mistral AI 등 200+ 모델 지원
설치 및 환경 설정
사전 요구사항
# Python 3.9 이상 필요
python --version
# 가상환경 생성 (권장)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Linux/macOS
# .venv\Scripts\activate # Windows
ADK 설치
# ADK 설치
pip install google-adk
Google Cloud 설정
# Google Cloud CLI 설치 및 인증
gcloud auth application-default login
# 프로젝트 설정
gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID
# Vertex AI API 활성화
gcloud services enable aiplatform.googleapis.com
환경 변수 설정
# .env 파일 생성
GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=TRUE
GOOGLE_CLOUD_PROJECT=your-project-id
GOOGLE_CLOUD_LOCATION=us-central1
GOOGLE_API_KEY=your-api-key # AI Studio 사용 시
핵심 구성 요소
1. Agent 클래스
ADK에서 에이전트의 핵심이 되는 클래스입니다:
from google.adk.agents import Agent
agent = Agent(
name="assistant",
description="도움이 되는 AI 어시스턴트입니다.",
instruction="당신은 친절하고 도움이 되는 AI 어시스턴트입니다.",
model="gemini-2.0-flash",
tools=[] # 사용 가능한 도구들
)
2. 기본 도구 함수
에이전트가 외부 시스템과 상호작용할 수 있게 해주는 기능입니다:
def get_weather(city: str) -> dict:
"""특정 도시의 날씨 정보를 가져옵니다.
Args:
city: 날씨를 확인할 도시명
Returns:
dict: 날씨 정보가 포함된 딕셔너리
"""
if city.lower() == "seoul":
return {
"status": "success",
"report": f"{city}의 현재 날씨는 맑음, 기온 25도입니다."
}
else:
return {
"status": "error",
"error_message": f"'{city}'의 날씨 정보를 찾을 수 없습니다."
}
3. ADK 실행
# 터미널에서 직접 실행
adk run your_agent_directory
# 웹 UI로 실행
adk web
기본 에이전트 구축하기
1. 프로젝트 구조 생성
mkdir weather_agent/
touch weather_agent/__init__.py \
weather_agent/agent.py \
weather_agent/.env
2. 단순한 날씨 에이전트
# weather_agent/__init__.py
from . import agent
# weather_agent/agent.py
from google.adk.agents import Agent
def get_weather(city: str) -> dict:
"""특정 도시의 날씨 정보를 반환합니다."""
weather_data = {
"seoul": "맑음, 25°C",
"busan": "흐림, 22°C",
"jeju": "비, 20°C"
}
city_lower = city.lower()
if city_lower in weather_data:
return {
"status": "success",
"report": f"{city}의 날씨: {weather_data[city_lower]}"
}
else:
return {
"status": "error",
"error_message": f"{city}의 날씨 정보가 없습니다."
}
def get_current_time(city: str) -> dict:
"""특정 도시의 현재 시간을 반환합니다."""
import datetime
from zoneinfo import ZoneInfo
timezone_map = {
"seoul": "Asia/Seoul",
"tokyo": "Asia/Tokyo",
"new york": "America/New_York"
}
city_lower = city.lower()
if city_lower in timezone_map:
tz = ZoneInfo(timezone_map[city_lower])
now = datetime.datetime.now(tz)
return {
"status": "success",
"report": f"{city}의 현재 시간: {now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S %Z')}"
}
else:
return {
"status": "error",
"error_message": f"{city}의 시간대 정보가 없습니다."
}
# 루트 에이전트 생성
root_agent = Agent(
name="weather_time_agent",
model="gemini-2.0-flash",
description="날씨와 시간을 알려주는 에이전트",
instruction="사용자의 날씨와 시간 관련 질문에 도움이 되는 답변을 제공합니다.",
tools=[get_weather, get_current_time]
)
3. 에이전트 실행 및 테스트
# 에이전트 디렉토리로 이동
cd weather_agent
# 명령줄에서 실행
adk run .
# 또는 웹 UI로 실행
adk web
멀티 에이전트 시스템 구축
1. 전문화된 에이전트들
from google.adk.agents import Agent
# 기술 지원 에이전트
technical_support = Agent(
name="tech_support",
model="gemini-2.0-flash",
description="기술적 문제를 해결하는 전문가",
instruction="""
당신은 기술 지원 전문가입니다.
- 시스템 오류 진단 및 해결
- 소프트웨어 설치 및 설정 지원
- 하드웨어 문제 해결
항상 단계별로 명확한 해결책을 제시하세요.
""",
tools=[diagnose_system, fix_software_issue]
)
# 고객 서비스 에이전트
customer_service = Agent(
name="customer_service",
model="gemini-2.0-flash",
description="고객 문의를 처리하는 서비스 담당자",
instruction="""
당신은 친절한 고객 서비스 담당자입니다.
- 제품 정보 제공
- 주문 상태 확인
- 반품/교환 처리
항상 고객 중심적이고 해결책 지향적으로 응답하세요.
""",
tools=[check_order_status, process_return]
)
# 코디네이터 에이전트
coordinator = Agent(
name="support_coordinator",
model="gemini-2.5-pro",
description="고객 문의를 적절한 전문가에게 연결하는 조정자",
instruction="""
당신은 고객 지원 조정자입니다.
고객의 문의 내용을 분석하여 적절한 전문가에게 연결합니다:
- 기술적 문제 → tech_support
- 주문/배송/반품 문의 → customer_service
- 복합적 문제는 순차적으로 처리
항상 고객에게 어떤 전문가가 도움을 줄 것인지 설명하세요.
""",
handoffs=[technical_support, customer_service]
)
2. 컨텍스트 관리
from pydantic import BaseModel
from typing import List, Optional
class SupportContext(BaseModel):
customer_id: str
issue_type: str
priority: str = "medium"
history: List[str] = []
resolution_status: str = "open"
def add_interaction(ctx, interaction: str) -> str:
"""고객 상호작용을 컨텍스트에 추가합니다."""
context = ctx.get()
context.history.append(interaction)
ctx.set(context)
return f"상호작용이 기록되었습니다: {interaction}"
def update_priority(ctx, new_priority: str) -> str:
"""문제 우선순위를 업데이트합니다."""
context = ctx.get()
old_priority = context.priority
context.priority = new_priority
ctx.set(context)
return f"우선순위가 {old_priority}에서 {new_priority}로 변경되었습니다."
context_aware_agent = Agent(
name="context_support",
model="gemini-2.0-flash",
description="컨텍스트를 관리하는 지원 에이전트",
instruction="고객 상호작용을 추적하고 우선순위를 관리합니다.",
tools=[add_interaction, update_priority]
)
고급 기능 활용하기
1. Vertex AI 통합
from google.adk.agents import Agent
# Vertex AI 최적화 에이전트
vertex_agent = Agent(
name="vertex_optimized",
model="gemini-2.5-pro-experimental", # 향상된 추론 능력
description="Vertex AI 최적화 에이전트",
instruction="""
당신은 복잡한 분석과 추론이 필요한 작업을 수행합니다.
Gemini 2.5 Pro의 향상된 추론 능력을 활용하여:
1. 복잡한 문제를 단계별로 분해
2. 다각도에서 분석
3. 논리적 결론 도출
""",
tools=[analyze_data, generate_insights]
)
2. Model Context Protocol (MCP) 통합
# MCP를 통한 외부 데이터 소스 연결
def setup_mcp_agent():
"""MCP를 통해 데이터베이스와 연결된 에이전트를 설정합니다."""
# MCP 서버 설정 (별도 구성 필요)
agent = Agent(
name="data_agent",
model="gemini-2.0-flash",
description="외부 데이터와 연결된 에이전트",
instruction="""
MCP를 통해 연결된 데이터 소스에서 정보를 검색하고 분석합니다.
항상 최신 데이터를 기반으로 정확한 답변을 제공합니다.
""",
tools=[query_database, fetch_api_data]
)
return agent
3. Agent Engine 배포
# Agent Engine을 통한 프로덕션 배포
def deploy_to_agent_engine():
"""에이전트를 Vertex AI Agent Engine에 배포합니다."""
# 배포 구성
deployment_config = {
"agent_name": "production_agent",
"model": "gemini-2.0-flash",
"scaling": "auto",
"session_management": True,
"evaluation_enabled": True
}
# 실제 배포는 Google Cloud Console 또는 CLI를 통해 수행
print("Agent Engine 배포 설정이 완료되었습니다.")
print("Google Cloud Console에서 배포를 진행하세요.")
실제 활용 사례
1. 고객 지원 자동화 시스템
class CustomerSupportSystem:
def __init__(self):
self.triage_agent = Agent(
name="triage",
model="gemini-2.0-flash",
description="고객 문의 분류 에이전트",
instruction="""
고객 문의를 다음 카테고리로 분류합니다:
- 기술지원: 시스템 오류, 설치 문제
- 주문문의: 주문 상태, 배송 추적
- 결제문의: 결제 오류, 환불 요청
- 일반문의: 제품 정보, 사용법
""",
tools=[self._classify_inquiry]
)
self.resolution_agent = Agent(
name="resolver",
model="gemini-2.5-pro",
description="문제 해결 에이전트",
instruction="""
분류된 문의에 대해 적절한 해결책을 제시합니다.
필요시 다른 부서나 전문가에게 에스컬레이션합니다.
""",
tools=[self._resolve_issue, self._escalate_issue]
)
def _classify_inquiry(self, inquiry: str) -> dict:
"""문의를 분류합니다."""
categories = {
"기술": ["오류", "설치", "작동", "버그"],
"주문": ["배송", "주문", "추적", "도착"],
"결제": ["결제", "환불", "카드", "청구"],
"일반": ["사용", "기능", "방법", "정보"]
}
for category, keywords in categories.items():
if any(keyword in inquiry for keyword in keywords):
return {"category": category, "confidence": 0.8}
return {"category": "일반", "confidence": 0.5}
def _resolve_issue(self, issue: str, category: str) -> str:
"""문제를 해결합니다."""
solutions = {
"기술": "기술팀에서 확인 후 해결 방안을 안내드리겠습니다.",
"주문": "주문 상태를 확인하여 업데이트해드리겠습니다.",
"결제": "결제 관련 문제를 확인하고 처리해드리겠습니다.",
"일반": "요청하신 정보를 제공해드리겠습니다."
}
return solutions.get(category, "담당 부서에서 확인 후 답변드리겠습니다.")
def _escalate_issue(self, issue: str, priority: str) -> str:
"""복잡한 문제를 에스컬레이션합니다."""
return f"우선순위 {priority} 문제로 전문팀에 전달되었습니다."
async def process_inquiry(self, inquiry: str):
"""고객 문의를 처리합니다."""
# 1. 문의 분류
classification = await self.triage_agent.run(inquiry)
# 2. 해결책 제시
resolution = await self.resolution_agent.run(
f"분류: {classification}\n문의: {inquiry}"
)
return {
"classification": classification,
"resolution": resolution,
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
2. 콘텐츠 제작 자동화 시스템
class ContentCreationSystem:
def __init__(self):
self.research_agent = Agent(
name="researcher",
model="gemini-2.0-flash",
description="콘텐츠 연구 전문가",
instruction="""
주제에 대한 심층 리서치를 수행합니다:
- 최신 트렌드 분석
- 관련 키워드 발굴
- 타겟 오디언스 분석
- 경쟁사 콘텐츠 분석
""",
tools=[self._research_topic, self._analyze_trends]
)
self.writer_agent = Agent(
name="writer",
model="gemini-2.5-pro",
description="콘텐츠 작성 전문가",
instruction="""
연구 결과를 바탕으로 고품질 콘텐츠를 작성합니다:
- 매력적인 제목과 구조
- SEO 최적화
- 읽기 쉬운 문체
- 실용적인 정보 제공
""",
tools=[self._write_content, self._optimize_seo]
)
self.editor_agent = Agent(
name="editor",
model="gemini-2.0-flash",
description="콘텐츠 편집자",
instruction="""
작성된 콘텐츠를 검토하고 개선합니다:
- 문법 및 맞춤법 검사
- 논리적 구조 점검
- 브랜드 톤앤매너 일치성
- 최종 품질 보증
""",
tools=[self._edit_content, self._quality_check]
)
def _research_topic(self, topic: str) -> dict:
"""주제에 대한 리서치를 수행합니다."""
return {
"trends": ["AI 에이전트 증가", "자동화 도구 수요"],
"keywords": ["AI 에이전트", "자동화", "효율성"],
"audience": "기술 관심자, 개발자, 비즈니스 리더"
}
def _analyze_trends(self, topic: str) -> list:
"""최신 트렌드를 분석합니다."""
return [
"AI 에이전트 도입 급증",
"멀티 에이전트 시스템 관심 증가",
"Google ADK 주목받는 중"
]
def _write_content(self, research_data: dict, content_type: str) -> str:
"""리서치 데이터를 바탕으로 콘텐츠를 작성합니다."""
return "연구 결과를 바탕으로 작성된 고품질 콘텐츠"
def _optimize_seo(self, content: str) -> dict:
"""SEO 최적화를 수행합니다."""
return {
"title_optimized": True,
"keywords_density": "적정",
"meta_description": "생성됨"
}
def _edit_content(self, content: str) -> str:
"""콘텐츠를 편집합니다."""
return "편집 완료된 콘텐츠"
def _quality_check(self, content: str) -> bool:
"""품질을 검사합니다."""
return True
async def create_content(self, topic: str, content_type: str):
"""완전한 콘텐츠 제작 파이프라인을 실행합니다."""
# 1. 리서치
research = await self.research_agent.run(f"주제 '{topic}' 리서치")
# 2. 작성
draft = await self.writer_agent.run(
f"리서치: {research}\n콘텐츠 타입: {content_type}"
)
# 3. 편집
final_content = await self.editor_agent.run(f"편집 대상: {draft}")
return {
"research": research,
"draft": draft,
"final_content": final_content,
"created_at": datetime.now().isoformat()
}
모니터링 및 최적화
1. 에이전트 성능 모니터링
import logging
from datetime import datetime
class AgentMonitor:
def __init__(self):
self.logger = logging.getLogger(__name__)
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
def track_execution(self, agent_name: str, task: str, start_time: datetime):
"""에이전트 실행을 추적합니다."""
execution_time = (datetime.now() - start_time).total_seconds()
self.logger.info(f"""
에이전트 실행 완료:
- 에이전트: {agent_name}
- 작업: {task}
- 실행 시간: {execution_time:.2f}초
- 완료 시각: {datetime.now()}
""")
return {
"agent": agent_name,
"task": task,
"execution_time": execution_time,
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
def analyze_performance(self, executions: list):
"""성능을 분석합니다."""
if not executions:
return "분석할 데이터가 없습니다."
avg_time = sum(e["execution_time"] for e in executions) / len(executions)
max_time = max(e["execution_time"] for e in executions)
min_time = min(e["execution_time"] for e in executions)
return {
"total_executions": len(executions),
"average_time": avg_time,
"max_time": max_time,
"min_time": min_time,
"performance_grade": "우수" if avg_time < 5 else "보통"
}
2. 비용 최적화
class CostOptimizer:
def __init__(self):
self.model_costs = {
"gemini-2.0-flash": {"input": 0.075, "output": 0.30}, # 1M 토큰당 USD
"gemini-2.5-pro": {"input": 1.25, "output": 5.00},
"gemini-pro": {"input": 0.50, "output": 1.50}
}
def recommend_model(self, task_complexity: str, budget_priority: str):
"""작업 복잡도와 예산에 따라 최적 모델을 추천합니다."""
if task_complexity == "simple" and budget_priority == "high":
return "gemini-2.0-flash"
elif task_complexity == "complex" and budget_priority == "low":
return "gemini-2.5-pro"
else:
return "gemini-pro"
def estimate_cost(self, model: str, input_tokens: int, output_tokens: int):
"""예상 비용을 계산합니다."""
costs = self.model_costs.get(model, self.model_costs["gemini-pro"])
input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * costs["input"]
output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * costs["output"]
return {
"model": model,
"input_cost": input_cost,
"output_cost": output_cost,
"total_cost": input_cost + output_cost,
"currency": "USD"
}
Agent2Agent 프로토콜
1. 에이전트 간 통신
class Agent2AgentSystem:
def __init__(self):
self.agents = {}
self.protocol_version = "1.0"
def register_agent(self, agent: Agent, capabilities: list):
"""에이전트를 등록하고 능력을 공개합니다."""
self.agents[agent.name] = {
"agent": agent,
"capabilities": capabilities,
"status": "active",
"registered_at": datetime.now()
}
def discover_agents(self, required_capability: str):
"""특정 능력을 가진 에이전트를 찾습니다."""
matching_agents = []
for name, info in self.agents.items():
if required_capability in info["capabilities"]:
matching_agents.append({
"name": name,
"capabilities": info["capabilities"]
})
return matching_agents
def negotiate_interaction(self, requester: str, provider: str, task: str):
"""에이전트 간 상호작용을 협상합니다."""
requester_info = self.agents.get(requester)
provider_info = self.agents.get(provider)
if not requester_info or not provider_info:
return {"status": "error", "message": "에이전트를 찾을 수 없습니다."}
return {
"status": "success",
"interaction_id": f"{requester}_{provider}_{datetime.now().timestamp()}",
"protocol": self.protocol_version,
"task": task
}
# 사용 예시
a2a_system = Agent2AgentSystem()
# 에이전트 등록
a2a_system.register_agent(
weather_agent,
["weather_info", "location_data"]
)
a2a_system.register_agent(
support_agent,
["customer_service", "issue_resolution"]
)
# 협업 에이전트 찾기
weather_agents = a2a_system.discover_agents("weather_info")
print(f"날씨 정보 제공 가능한 에이전트: {weather_agents}")
보안 및 가드레일
1. 입력 검증 및 필터링
def validate_input(user_input: str) -> dict:
"""사용자 입력을 검증합니다."""
# 악성 입력 패턴 검사
malicious_patterns = [
"system prompt",
"ignore previous instructions",
"프롬프트 무시",
"시스템 명령"
]
for pattern in malicious_patterns:
if pattern.lower() in user_input.lower():
return {
"valid": False,
"reason": "잠재적 악성 입력 감지",
"risk_level": "high"
}
# 길이 검사
if len(user_input) > 10000:
return {
"valid": False,
"reason": "입력이 너무 깁니다",
"risk_level": "medium"
}
return {
"valid": True,
"reason": "입력이 안전합니다",
"risk_level": "low"
}
def secure_agent_wrapper(agent: Agent):
"""보안 래퍼로 에이전트를 보호합니다."""
class SecureAgent:
def __init__(self, base_agent):
self.base_agent = base_agent
self.logger = logging.getLogger(f"secure_{base_agent.name}")
async def run(self, user_input: str):
# 입력 검증
validation = validate_input(user_input)
if not validation["valid"]:
self.logger.warning(f"입력 차단: {validation['reason']}")
return "입력이 안전하지 않아 처리할 수 없습니다."
# 안전한 실행
try:
result = await self.base_agent.run(user_input)
self.logger.info("에이전트 실행 완료")
return result
except Exception as e:
self.logger.error(f"에이전트 실행 오류: {str(e)}")
return "처리 중 오류가 발생했습니다."
return SecureAgent(agent)
2. 권한 관리
class PermissionManager:
def __init__(self):
self.permissions = {}
self.role_permissions = {
"admin": ["read", "write", "execute", "delete"],
"user": ["read", "write"],
"guest": ["read"]
}
def assign_role(self, agent_name: str, role: str):
"""에이전트에 역할을 할당합니다."""
if role in self.role_permissions:
self.permissions[agent_name] = self.role_permissions[role]
return True
return False
def check_permission(self, agent_name: str, action: str) -> bool:
"""에이전트가 특정 작업을 수행할 권한이 있는지 확인합니다."""
agent_perms = self.permissions.get(agent_name, [])
return action in agent_perms
def secure_tool_execution(self, agent_name: str, tool_name: str, action: str):
"""도구 실행 시 권한을 확인합니다."""
if not self.check_permission(agent_name, action):
raise PermissionError(f"{agent_name}은(는) {action} 권한이 없습니다.")
logging.info(f"{agent_name}이(가) {tool_name}을(를) {action} 권한으로 실행")
return True
모범 사례 및 팁
1. 에이전트 설계 원칙
# ✅ 좋은 예시
good_agent = Agent(
name="customer_support_specialist", # 명확하고 구체적인 이름
model="gemini-2.0-flash", # 작업에 적합한 모델 선택
description="고객 문의를 전문적으로 처리하는 에이전트", # 명확한 설명
instruction="""
당신은 전문적인 고객 지원 담당자입니다.
핵심 역할:
1. 고객 문의사항 정확히 파악
2. 신속하고 정확한 해결책 제시
3. 필요시 적절한 부서로 에스컬레이션
응답 원칙:
- 친절하고 전문적인 톤 유지
- 구체적이고 실행 가능한 답변
- 불확실한 경우 명시적으로 표현
- 항상 고객 관점에서 사고
""", # 구체적이고 명확한 지침
tools=[search_knowledge_base, escalate_to_human, log_interaction] # 필요한 도구만
)
# ❌ 피해야 할 예시
bad_agent = Agent(
name="agent1", # 모호한 이름
model="gemini-2.5-pro", # 불필요하게 비싼 모델
description="에이전트", # 불명확한 설명
instruction="도움을 주세요", # 모호한 지침
tools=all_available_tools # 불필요한 도구들까지 모두 포함
)
2. 에러 처리 및 복구
async def robust_agent_execution(agent: Agent, task: str, max_retries: int = 3):
"""견고한 에이전트 실행 함수"""
for attempt in range(max_retries):
try:
result = await agent.run(task)
logging.info(f"에이전트 실행 성공 (시도 {attempt + 1})")
return result
except Exception as e:
logging.warning(f"시도 {attempt + 1} 실패: {str(e)}")
if attempt == max_retries - 1:
logging.error("모든 재시도 실패")
return f"작업 실행 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}"
# 지수적 백오프
await asyncio.sleep(2 ** attempt)
return "최대 재시도 횟수를 초과했습니다."
3. 테스트 전략
import pytest
from unittest.mock import AsyncMock, patch
class TestADKAgents:
@pytest.fixture
def sample_agent(self):
return Agent(
name="test_agent",
model="gemini-2.0-flash",
description="테스트용 에이전트",
instruction="테스트를 위한 에이전트입니다."
)
@pytest.mark.asyncio
async def test_basic_response(self, sample_agent):
"""기본 응답 테스트"""
with patch.object(sample_agent, 'run', return_value="테스트 응답"):
response = await sample_agent.run("안녕하세요")
assert response == "테스트 응답"
@pytest.mark.asyncio
async def test_tool_integration(self, sample_agent):
"""도구 통합 테스트"""
mock_tool = AsyncMock(return_value="도구 실행 결과")
sample_agent.tools = [mock_tool]
with patch.object(sample_agent, 'run', return_value="도구가 실행되었습니다"):
response = await sample_agent.run("도구를 실행해주세요")
assert "실행" in response
def test_agent_configuration(self, sample_agent):
"""에이전트 설정 테스트"""
assert sample_agent.name == "test_agent"
assert sample_agent.model == "gemini-2.0-flash"
assert "테스트" in sample_agent.description
결론
Google Agent Development Kit (ADK)는 AI 에이전트 개발의 새로운 표준을 제시합니다. 이 가이드에서 다룬 핵심 내용들:
주요 장점
- 간편한 시작: 100줄 미만의 코드로 강력한 에이전트 구축
- 엔터프라이즈 준비: Vertex AI와의 완벽한 통합
- 오픈 생태계: Agent2Agent 프로토콜로 다양한 시스템과 연동
- 확장성: 단일 에이전트부터 복잡한 멀티 에이전트 시스템까지
차별화 요소
- Google의 신뢰성: Gemini 모델과 최적화된 통합
- Agent Garden: 즉시 사용 가능한 샘플과 도구
- Agent Engine: 완전 관리형 프로덕션 런타임
- 멀티모달 지원: 텍스트, 오디오, 비디오 상호작용
다음 단계
- Agent Engine을 통한 프로덕션 배포
- Google Cloud 서비스와의 심화 통합
- Agent2Agent 프로토콜을 활용한 에코시스템 구축
- 엔터프라이즈 보안 및 규정 준수 강화
Google ADK는 실험실의 개념이 아닌 실무에서 바로 활용할 수 있는 도구입니다. 이 가이드를 통해 여러분만의 혁신적인 AI 에이전트 솔루션을 구축해보세요.
참고 링크: