Google ADK와 AWS Strands Agents 활용 AI 에이전트 개발 심층 분석

핵심 기술: 본 문서는 Google ADK(Agent Development Kit)를 활용하여 장기 기억, 내장된 Google 검색 도구, 다양한 LLM 모델(Bedrock, OpenAI, Ollama 등)을 통합하는 AI 에이전트 애플리케이션 개발 방법을 상세히 설명합니다. FastAPI와 Streamlit을 사용한 프론트엔드 및 백엔드 구현을 포함합니다.

기술적 세부사항:
* Google ADK: 오픈소스 프레임워크로, VSCode, Docker, Google CloudRun, Kubernetes 등 어디서나 AI 에이전트 실행 가능
* 주요 특징: 구조화된 워크플로우, 세션 및 메모리 지원, 다중 에이전트 오케스트레이션, MCP 도구 통합, 다양한 LLM 유연성, 프로덕션 준비 완료 기능(로깅, 모니터링 등)
* 메모리 구현:
* Session: 단일 대화 내의 단기 기억 및 상태 관리
* Long-Term Knowledge (MemoryService): 이전 대화나 외부 소스의 정보를 검색 가능한 아카이브 형태로 관리
* InMemoryMemoryService: 애플리케이션 메모리에 저장, 재시작 시 데이터 손실, 프로토타이핑 및 간단한 테스트에 적합
* VertexAiRagMemoryService: Vertex AI RAG를 활용, 영구적인 지식 저장 및 시맨틱 검색 지원, 프로덕션 환경에 적합
* LLM 통합: LiteLLM 라이브러리를 사용하여 Bedrock, OpenAI, Ollama 등 다양한 LLM 모델 쉽게 연동 (예: bedrock/meta.llama3-1-405b-instruct-v1:0)
* 내장 검색 도구: MCP Serper, Tavily 대신 google_search 도구를 활용하여 실시간 정보 검색 기능 구현
* 개발 환경: Gemini API 키 발급, .env 파일 설정, Node.js/npm/npx 설치, FastAPI, Uvicorn, google-adk, google-generativeai 라이브러리 설치
* 프론트엔드: Streamlit을 이용한 사용자 인터페이스 구축
* 백엔드: FastAPI를 이용한 API 엔드포인트 구현

개발 임팩트: 본 문서를 통해 개발자는 복잡한 AI 에이전트를 구축하고, 사용자 경험을 향상시키는 기억력 있는 에이전트를 만들 수 있습니다. 다양한 LLM과의 통합은 모델 선택의 유연성을 제공하며, 내장 검색 기능은 에이전트의 정보 접근성을 높여 실제 서비스 구현에 대한 이해도를 높입니다.

커뮤니티 반응: GitHub 저장소를 통해 실제 구현 예제를 제공하여, 독자들은 코드를 직접 실행하고 수정하며 학습 효과를 극대화할 수 있습니다.