Google ADK, MCP, RAG, Ollama를 활용한 멀티 에이전트 챗봇 개발 가이드

핵심 기술

이 글은 Google의 Agent Development Kit (ADK)를 중심으로 MCP, RAG, Ollama와 같은 도구를 통합하여 복잡한 프로세스를 자동화하고 개인화된 응답을 생성하는 멀티 에이전트 챗봇을 개발하는 방법을 소개합니다. AI 에이전트 개발의 복잡성을 단순화하고 개발 효율성을 극대화하는 데 초점을 맞춥니다.

기술적 세부사항

• Google ADK: 모델 및 배포에 구애받지 않는 Python 기반 SDK로, 대규모 언어 모델(LLM) 선정, 자동화된 프로세스 오케스트레이션, 애플리케이션 배포 테스트를 포함한 지능형 에이전트 개발을 간소화합니다.
  • 양방향 오디오/비디오 스트리밍, 사용자 인터페이스 플레이그라운드, 추적 도구 등 다양한 기능을 지원합니다.
  • 호환성, 적응성, 상호 운용성 세 가지 기본 원칙을 기반으로 합니다.
• MCP Tool: YouTube 검색을 통해 관련 동영상을 찾고, 결과를 포맷하며, 비디오 정보를 추출 및 저장하는 데 사용됩니다.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): FAISS 벡터스토어를 사용하여 유사 콘텐츠를 검색하고 지식 기반을 확장합니다.
• Ollama: 로컬에서 LLM을 실행하기 위한 기반 기술 중 하나로 언급됩니다 (LiteLLM을 통해 통합).
• 구현 예시: 사용자의 질문에 대해 YouTube 검색 및 지식 기반 검색을 수행하고, 그 결과를 "Video Resources", "Knowledge Base", "Combined Analysis"의 세 부분으로 구조화된 응답을 생성합니다.
• 개발 시 문제 해결: Windows 환경에서의 Unicode 인코딩 오류 해결 및 RAG 통합 문제(벡터스토어 초기화, 파이프라인 구축, 로깅 개선) 해결 방안을 공유합니다.

개발 임팩트

• ADK를 사용하면 복잡한 에이전트 개발에 필요한 코드량을 대폭 줄일 수 있으며 (예: 100라인 이하), 플랫폼 API 전환이나 복잡한 상호작용 로직 코딩의 필요성이 줄어들어 개발 생산성이 향상됩니다.
• 모델 및 배포에 구애받지 않는 특성 덕분에 특정 기술 스택에 얽매이지 않고 혁신에 집중할 수 있습니다.
• 지속적으로 성장하는 지식 기반을 통해 더욱 정교하고 개인화된 답변을 제공하는 에이전트 구축이 가능해집니다.

커뮤니티 반응

본문에서는 특정 커뮤니티 반응을 직접적으로 언급하지는 않으나, MCP가 AI 커뮤니티에서 큰 호응을 얻었다는 점을 간접적으로 언급합니다.

톤앤매너

개발자를 대상으로 하는 실용적인 튜토리얼이며, 기술적 세부 사항과 코드 구현에 대한 명확한 설명과 함께 실질적인 개발 가이드를 제공하는 전문적이고 정확한 톤을 유지합니다.