Agent Development Kit

Agent Development Kit

Google · 코딩

Agent Development Kit은 AI 에이전트를 만들고 평가하고 배포하는 구글의 오픈소스 프레임워크로, 파이썬, 타입스크립트, Go, 자바, 코틀린을 지원한다.

Agent Development Kit 미리보기

Agent Development Kit 소개

What Is Agent Development Kit

Agent Development Kit(ADK)은 Google ADK로도 불리는, AI 에이전트를 만드는 구글의 오픈소스 프레임워크다. 도구를 호출하는 단순한 봇부터, 전문화된 에이전트들이 서로 작업을 넘기는 집합까지 대상으로 한다. 2025년 4월 Google Cloud Next에서 나왔고, 구글은 이를 시연용 장난감이 아니라 시제품에서 운영 환경으로 가는 길로 내세운다. 패키지를 설치하고 모델과 도구를 지정해 에이전트를 정의하면, 몇 분 만에 로컬에서 실행할 수 있다.

바탕에 깔린 생각은 에이전트를 거대한 프롬프트로 조립하지 말고 소프트웨어처럼 작성하자는 것이다. ADK는 구글의 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크이며, 주는 부품은 적다. 언어 모델로 추론하는 에이전트, 단계를 순서대로 또는 병렬로 또는 반복해서 돌리는 워크플로 에이전트, 외부 API에 닿는 도구, 그리고 전체를 잇는 러너다. 세션 계층이 대화의 단기 상태와 장기 기억을 나눠 두기 때문에, 작업 도중에 흐름을 놓치거나 다시 찾아온 사용자를 잊지 않는다.

한계는 종속과 복잡성에 있다. ADK는 Gemini에 맞춰져 있고 구글 클라우드와 가장 깊게 통합된다. 그 생태계 밖의 팀은 연결 작업 비용을 치른다. 2.0은 핵심 API를 다시 그렸기 때문에 일찍 도입한 쪽은 이전 작업을 해야 한다. 무료라서 AI 에이전트 만들기를 처음 시작하는 사람도 부담 없이 첫발을 떼다. 프레임워크 자체에는 관리형 무료 등급이 없다. 직접 돌리거나, 배포한 클라우드 서비스에 비용을 낸다.

Getting Started

  1. 파이썬 가상 환경을 만들고 pip install google-adk를 실행한다. 타입스크립트 버전은 npm으로 개발 도구를 설치한다.
  2. Gemini API 키나 다른 모델 공급자를 설정해, 프레임워크가 호출할 모델을 마련한다.
  3. 이름, 모델, 지시, 사용할 도구를 적어 코드로 에이전트를 정의한다.
  4. 명령줄 도구나 Developer UI로 로컬에서 실행하며 각 단계를 지켜본다.
  5. 준비되면 에이전트를 컨테이너로 묶어 Cloud Run, GKE, 자체 인프라에 배포한다.

제품 정보

Agent Development Kit의 요금, 지원 플랫폼, 성능을 한눈에 확인해 보세요.

무료 플랜예
유료 플랜Free (open source)
플랫폼Web, Windows, macOS, Linux
개발사Google
카테고리코딩
출시일Apr 2025
최근 업데이트May 2025
웹사이트 방문 수337.3K
웹사이트 글로벌 순위149.9K
API 제공 여부예

추천 대상

이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.

사용자

  • 백엔드와 플랫폼 엔지니어
  • 시제품에서 운영으로 넘어가는 팀
  • 구글 클라우드를 이미 쓰는 회사

작업

  • 멀티 에이전트 시스템 구성
  • 에이전트를 실제 도구에 연결
  • 출시 전 평가 실행

활용 상황

  • 고객 지원 에이전트 출시
  • 사내 리서치 어시스턴트 시제작
  • 팀 간 에이전트 개발 표준화

주요 기능

여러 언어 지원

ADK는 파이썬, 타입스크립트, Go, 자바, 코틀린으로 나오며 핵심 개념은 다섯 곳에서 통한다. 팀은 이미 쓰는 언어로 에이전트를 작성하니, 누군가 본격적으로 뛰어들기 전에 다시 쓰는 수고를 덜어 준다. 파이썬은 예제와 문서가 가장 넉넉해 보통 여기서 시작한다.

멀티 에이전트 오케스트레이션

전문화된 에이전트를 늘어놓고 모델 주도 라우팅이나 명시적 도구 호출로 서로 일을 넘기게 할 수 있다. 이 오케스트레이션에서 예측 가능한 부분을 맡는 것이 워크플로 에이전트로, 정해진 순서, 병렬, 조건이 찰 때까지의 반복으로 단계를 처리한다. 이 조합 덕에 확실성이 필요한 곳은 코드로 남기고, 아닌 곳은 모델에 맡긴다.

그래프 기반 워크플로

ADK 2.0의 새 기능이다. 그래프 워크플로는 확실한 코드와 상황에 맞춰 조정되는 추론을 구조화된 그래프에 엮는다. 실행 경로가 분명해지고 결과를 예측하기 쉬워진다. 돈이나 규제를 건드리는 에이전트에서는 이 예측 가능성이 바로 핵심이다. 에이전트 행동은 붙잡기 어렵다는 비판에 대한 구글의 답이다.

폭넓은 모델 지원

ADK는 Gemini에 맞춰져 있지만 모델 인터페이스를 통해 대부분의 생성 모델을 다룬다. 다른 공급자의 모델과 로컬에서 도는 모델도 포함한다. 구글 클라우드에 있는 팀은 더 넓은 모델군에 관리형으로 접근하며 비용과 성능을 관리한다. 필요가 바뀌어도 한 공급자의 모델에 묶이지 않는다.

내장 평가와 디버깅

프레임워크에는 명령줄 도구와 Developer UI가 들어 있다. 에이전트를 실행하고, 이벤트를 하나씩 따라가고, 상태 변화를 살피고, 무슨 일이 있었는지 추적한다. 여러 턴의 평가 데이터셋을 만들어 로컬에서 결과를 채점한다. 이상한 판단을 한 에이전트의 디버깅은 여기서 며칠과 몇 시간의 차이다.

유연한 배포

에이전트는 컨테이너가 도는 곳이면 어디든 실행된다. 로컬 Docker 이미지부터 Cloud Run, GKE, 구글의 관리형 Agent Runtime까지 선택할 수 있다. 구글 클라우드에 배포하면 에이전트를 고치지 않고도 관리형 확장, 인증, 추적이 붙는다. 로컬에서 개발하고 세계 규모로 확장한다.

장단점

장점

  • 오픈소스에 무료: 프레임워크 자체는 비용이 없어, 고른 모델과 클라우드 서비스 값만 낸다.
  • 다섯 언어 지원: 파이썬, 타입스크립트, Go, 자바, 코틀린 덕에 대부분의 백엔드 팀이 언어를 바꾸지 않고 도입한다.
  • 운영 도구 내장: 평가, 추적, Developer UI가 시제품이 건너뛰기 쉬운 부분을 채운다.
  • 강한 오케스트레이션: 순차, 병렬, 반복 에이전트에 그래프 워크플로까지 더해 복잡한 다단계 작업을 깔끔하게 처리한다.
  • 유연한 배포: 컨테이너 지원 덕에 관리형 서비스를 원하지 않는 한 구글 클라우드에 묶이지 않는다.

단점

  • 구글 스택 안에서 가장 잘 맞는다: 가장 깊은 통합이 Gemini와 구글 클라우드라, 다른 구성은 연결 작업이 늘어난다.
  • 2.0의 호환성 깨짐: 2.0에서 핵심 API를 다시 써서, 초기 프로젝트는 이전 작업이 필요하다.
  • 모델 요금은 별도: 프레임워크는 무료지만 호출마다 유료 모델이 돌아, 규모가 커지면 쌓인다.
  • 학습 곡선이 다소 높다: 세션, 기억, 워크플로 에이전트 같은 개념은 에이전트 설계가 처음인 개발자에게 시간이 걸린다.

자주 묻는 질문

AI 에이전트를 만들고 평가하고 배포하는 프레임워크다. 코드로 에이전트를 정의하고 도구와 모델을 주면, 오케스트레이션 로직을 직접 짜지 않고도 실행하고 공개할 수 있다.