첫 번째 ADK Agent Workforce 구축하기
Source: Dev.to
생성 AI(Generative AI)의 세계는 빠르게 진화하고 있으며, AI 에이전트(AI Agents)가 이 변화의 최전선에 있습니다. AI 에이전트는 여러분을 대신해 행동하도록 설계된 소프트웨어 시스템으로, 추론, 계획, 기억을 보여주며, 충분한 자율성을 가지고 의사결정, 학습 및 적응을 할 수 있습니다.
핵심적으로 AI 에이전트는 대규모 언어 모델(LLM)인 Gemini를 사용해 이해하고 추론합니다. 이를 통해 에이전트는 다양한 출처의 정보를 처리하고, 계획을 수립하며, 사전 정의된 목표를 달성하기 위해 일련의 작업을 실행할 수 있습니다—단순한 프롬프트‑응답과 달리, 에이전트는 다단계 계획에 따라 행동할 수 있습니다.
좋은 소식은 이제 Agent Development Kit (ADK) 덕분에 깊은 전문 지식이 없어도 손쉽게 자체 AI 에이전트를 구축할 수 있다는 점입니다. ADK는 Google이 제공하는 오픈소스 Python 및 Java 프레임워크로, 에이전트 생성을 단순화하도록 설계되었습니다.
첫 번째 에이전트 만들기
이 실습에서는 개인 비서 에이전트를 구축하면서 ADK의 기본 원리를 소개합니다. 에이전트 자체 코드를 작성하고, Gemini 기반의 핵심 추론 엔진과 직접 상호작용해 간단한 요청에 어떻게 응답하는지 확인하게 됩니다. 이 실습은 여러분이 만들 모든 에이전트가 공유하게 될 기본 골격을 구축하는 데 초점을 맞춥니다.
도구로 에이전트 강화하기
맞춤형 도구가 없는 에이전트는 내장된 지식에만 의존할 수 있습니다. 특정 사용 사례에 맞게 에이전트를 더욱 강력하게 만들려면 특화된 도구에 대한 접근 권한을 부여하면 됩니다. 이 실습에서는 도구를 추가하는 세 가지 방법을 배웁니다:
- 맞춤형 도구 만들기 – 처음부터 통화 환율 도구를 작성합니다.
- 내장 도구 통합 – ADK가 제공하는 사전 구축된 Google 검색 도구를 추가합니다.
- 서드파티 도구 활용 – LangChain 라이브러리의 Wikipedia 도구를 가져와 사용합니다.
실습: 도구로 ADK 에이전트 강화하기 – 외부 애플리케이션 및 서비스와 상호작용할 수 있는 도구를 에이전트에 제공하여 실제로 유용하게 만드는 방법을 배웁니다.
전문화된 에이전트 팀 구축하기
작업이 단일 에이전트에게 너무 복잡할 경우, 다중 에이전트 팀을 구성할 수 있습니다. 이 실습에서는 다중 에이전트 시스템의 힘을 활용해 “영화 피치 개발 팀”을 구축합니다. 이 팀은 영화 컨셉을 조사하고, 작성하고, 분석할 수 있습니다.
ADK의 워크플로우 에이전트를 사용해 매 단계마다 사용자 입력이 필요 없이 작업 흐름을 자동으로 제어하는 방법과, 세션 상태를 이용해 에이전트 간에 정보를 전달하는 방법을 배웁니다.
실습: ADK로 다중 에이전트 시스템 구축하기 – 전문화된 에이전트들이 순차, 반복, 병렬로 작동하는 복잡하고 자동화된 워크플로우를 오케스트레이션합니다.
요약
첫 번째 AI 에이전트를 만들 준비가 되었나요? 위에 소개된 코덱랩을 확인해 보세요:
이 실습들은 공식 Production‑Ready AI with Google Cloud 프로그램의 Developing Agents 모듈에 포함되어 있습니다. 전체 커리큘럼을 탐색하면 유망한 프로토타입을 프로덕션 수준 AI 애플리케이션으로 전환하는 데 도움이 되는 추가 콘텐츠를 확인할 수 있습니다.