구글 ADK를 활용한 AI 에이전트 개발 방법

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

- Python 개발자 및 AI 에이전트 구축에 관심 있는 개발자

- 중간~고급 수준의 프로그래밍 지식을 가진 사람

- AI 프레임워크 사용 경험자

핵심 요약

• Google ADK는 Gemini 및 Google 생태계를 최적화했지만, 모델-무관(model-agnostic)으로 OpenAI 등 외부 모델도 지원
• Agent Definition에서 name, model, tools 등 핵심 속성을 정의하여 에이전트 생성 가능
• adk web 명령어로 Web UI를 통해 에이전트 테스트 및 Events/Trace 로그 확인 가능
• tools는 커스텀 Python 함수 또는 Google 내장 도구(검색, 코드 실행 등)를 사용 가능

섹션별 세부 요약

1. 개발 환경 설정

• Python IDE 설치 및 google-adk 패키지 설치 (pip install google-adk)
• .env 파일에 GOOGLE_API_KEY 설정
• 프로젝트 구조는 parent_folder/multi_tool_agent/ 하위에 agent.py, __init__.py, .env 파일 필요

2. Agent 정의 및 Tools 구성

• root_agent 정의 시 name, model(예: gemini-2.0-flash), description, instruction, tools 매개변수 사용
• tools는 get_weather, get_current_time 등 커스텀 함수로 구성 가능
• docstring 작성 필수 (LLM이 도구 사용 가능하도록 명확한 설명 필요)

3. 에이전트 테스트 및 모니터링

• adk web 명령어 실행 시 Web UI 자동 생성
• Events 탭에서 프롬프트 입력 및 에이전트 작업 흐름 확인
• Trace 탭에서 함수 호출 지연 시간 등 디버깅 로그 확인 가능

4. Multi-Agent 시스템 구축 예시

• EduAssistant 프로젝트 예시:

- Quizzes_Agent: MCQ 생성

- summarizer_agent: 핵심 내용 요약

- Reference_Agent: 학술적 참조 제공

• 각 에이전트는 output_key를 통해 결과 전달 및 협업 가능

결론

• Google ADK는 단일/다중 에이전트 시스템 구축에 유리한 모듈형 프레임워크로, 사용자 정의 도구 및 LLM 모델 유연한 조합 가능
• Agent Definition의 instruction과 description은 다중 에이전트 간 협업과 LLM 지시 준수에 핵심적인 역할
• adk web을 활용한 실시간 모니터링과 Trace 분석은 에이전트 성능 최적화에 유리
• GitHub에서 EduAssistant 프로젝트 참고 가능 (구체적 예제 코드 제공)