Google ADK + MCP + RAG + Ollama = 강력한 에이전트 AI 개발의 핵심

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

AI 에이전트 개발자, 중급~고급 Python 개발자

핵심 요약

• Google ADK는 모델/배포 방식에 관계없이 AI 에이전트 개발을 간소화하는 오픈소스 SDK로, 두 방향 오디오/비디오 스트리밍, FAISS 벡터스토어 통합, 모듈화 설계 지원
• MCP + RAG 통합을 통해 YouTube 영상 검색, 지식 기반 쿼리, 합성 분석을 자동화한 실시간 챗봇 구현 가능
• Unicode 인코딩 문제 해결 및 RAG 파이프라인 강화를 통해 에이전트의 정확성과 안정성 확보

섹션별 세부 요약

1. Google ADK 개요

• ADK는 Google Cloud Next 25에서 공개된 초기 에이전트 개발 키트로, OpenAI 이후 두 번째 표준화된 에이전트 SDK
• 모델-agnostic, 배포-agnostic 설계로 로컬/클라우드/커스텀 인프라 모두 지원
• 두 방향 오디오/비디오 스트리밍, UI Playground, 트레이스 가능성 도구 제공

2. ADK 주요 기능

• 모듈화된 설계로 복잡한 다중 에이전트 시스템 구축 가능
• LiteLLM을 통해 Ollama와 호환되는 다양한 LLM 모델 통합 지원
• MCP Toolset을 활용한 실시간 데이터 처리 및 오류 처리 강화

3. 실습 예제: 챗봇 구현

• YouTube 영상 검색: MCP Tool 사용, FAISS 벡터스토어에 영상 정보 저장
• RAG 통합: 쿼리에 맞는 지식 기반 콘텐츠 검색 및 합성 분석 수행
• 문제 해결:

- Unicode 인코딩 오류는 UTF-8 인코더 적용으로 해결

- RAG 파이프라인 강화를 통해 YouTube 영상 데이터 정상 처리

4. ADK의 차별점

• 기존 프레임워크와의 차별화

- 모델/배포 방식에 구애받지 않음

- 기존 도구/프레임워크와의 호환성 강화

• 개발자 도구: UI Playground를 통한 로컬 테스트 및 디버깅 지원

결론

• ADK를 활용한 AI 에이전트 개발은 복잡한 워크플로우를 간소화하고, 실시간 상호작용 및 확장성을 동시에 제공
• MCP + RAG 통합은 자동화된 정보 수집 및 분석을 가능하게 하며, Unicode/오류 처리에 대한 구체적 해결 방안 적용 필수
• LiteLLM과 FAISS 벡터스토어 사용을 통해 고성능, 확장 가능한 챗봇 구현 가능