google/adk-python

해결하는 문제

AI 에이전트를 구축하고 평가하며 배포하기 위한 표준화된 코드 중심의 프레임워크를 제공합니다. 복잡한 에이전트 워크플로우를 조율하고, 다중 에이전트 계층을 관리하며, 다양한 도구를 통합하는 과정을 단순화하면서도 테스트 가능성과 버전 관리와 같은 소프트웨어 개발 원칙을 유지합니다.

작동 방식

ADK는 두 가지 주요 구성 요소를 사용합니다: AI의 지시사항과 행동을 정의하는 Agent 클래스와 그래프 기반 실행 엔진을 사용해 이러한 에이전트를 조율하는 Workflow 클래스입니다. 이 엔진은 라우팅, 루프, 팬아웃/팬인, 그리고 인간의 개입이 필요한 확인(HITL)과 같은 고급 논리를 지원합니다. 모델에 종속되지 않지만 Gemini에 최적화되어 있으며, 개발자는 Python으로 논리를 정의하고 Docker, Cloud Run, 또는 Vertex AI Agent Engine을 통해 에이전트를 배포할 수 있습니다.

대상 사용자

Google 생태계 내에서 작업하거나, 다중 에이전트 위임과 복잡한 상태 관리를 체계적으로 관리하고자 하는 개발자에게 적합합니다. 높은 제어력과 유연성을 원하는 고도화된 에이전트 애플리케이션을 구축하고자 하는 분들께 추천합니다.

주요 특징

• 그래프 기반 워크플로 런타임: 라우팅, 재시도, 중첩 워크플로를 포함한 결정론적 실행 흐름을 지원합니다.
• 구조화된 태스크 API: 다중 라운드 태스크 모드와 제어된 출력을 지원하는 에이전트 간 위임을 가능하게 합니다.
• 모듈식 다중 에이전트 시스템: 전문적인 에이전트를 확장 가능한 계층 구조로 조합할 수 있습니다.
• 풍부한 도구 통합: OpenAPI 사양, MCP 도구, 사용자 정의 함수와의 통합이 가능합니다.
• 내장 개발 도구: 테스트 및 디버깅을 위한 개발용 UI와 평가를 위한 CLI를 포함합니다.
• 유연한 배포 옵션: Docker를 통한 컨테이너화와 Google Cloud로의 원활한 배포를 지원합니다.