ADK를 어떻게 설치합니까?

다음 명령어를 사용하여 pip로 ADK를 설치할 수 있습니다. pip install google-adk

ADK의 주요 기능은 무엇입니까?

ADK는 워크플로 에이전트를 통한 유연한 오케스트레이션, 다중 에이전트 아키텍처 지원, 풍부한 도구 생태계 통합, 배포 기능, 내장 평가 도구 및 책임감 있는 AI 패턴 구현을 포함한 여러 가지 주요 기능을 제공합니다.

ADK 에이전트를 어디에 배포할 수 있습니까?

ADK 에이전트는 로컬, Vertex AI Agent Engine 또는 Cloud Run 또는 Docker 컨테이너를 사용하여 사용자 지정 인프라에 통합되는 등 여러 환경에 배포할 수 있습니다.

ADK는 다른 LLM 모델과 함께 작동할 수 있습니까?

예, ADK는 널리 사용되는 LLM 및 오픈 소스 생성 AI 도구와 함께 사용할 수 있지만 주로 Google의 Gemini 모델 및 생태계와의 긴밀한 통합에 중점을 두고 설계되었습니다.

ADK는 다중 에이전트 시스템을 어떻게 처리합니까?

ADK를 통해 개발자는 여러 개의 특수 에이전트를 유연한 계층 구조로 구성하여 확장 가능한 애플리케이션을 설계할 수 있습니다. 워크플로 에이전트(Sequential, Parallel, Loop)를 통한 예측 가능한 파이프라인과 LLM 기반 동적 라우팅을 통한 적응형 동작을 모두 지원합니다.

Agent Development Kit

WebsiteFreeAI Code Assistant AI Developer Tools

Agent Development Kit(ADK)는 개발자가 Google의 에코시스템, 특히 Gemini 모델과 긴밀하게 통합하여 AI 에이전트를 구축, 테스트 및 배포할 수 있도록 지원하는 오픈 소스 Python 프레임워크로, 유연한 오케스트레이션, 풍부한 도구 및 배포 옵션을 제공합니다.

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https://google.github.io/adk-docs?ref=aipure&utm_source=aipure

개요
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대안

제품 정보

업데이트됨:Apr 17, 2025

Agent Development Kit 월간 트래픽 동향

Agent Development Kit은(는) 지난달 411.5k회 방문을 기록했으며, 이는 3%의 약간의 성장을(를) 보여줍니다. 저희 분석에 따르면 이러한 추세는 AI 도구 분야의 일반적인 시장 동향과 일치합니다.

과거 트래픽 보기

Agent Development Kit이란?

Agent Development Kit(ADK)는 고급 AI 에이전트를 구축할 때 세분화된 제어를 원하는 개발자를 위해 설계된 유연하고 모듈식인 프레임워크입니다. 복잡한 작업과 워크플로를 처리할 수 있는 대화형 및 비대화형 에이전트를 모두 생성하기 위한 포괄적인 환경을 제공합니다. Python으로 구축된 ADK를 통해 개발자는 Google Cloud 서비스 및 Gemini 모델에 특히 중점을 두고 널리 사용되는 LLM 및 오픈 소스 생성 AI 도구와 통합할 수 있습니다. 프레임워크는 pip(google-adk)를 통해 쉽게 설치할 수 있으며 개발자가 정교한 다중 에이전트 시스템을 생성할 수 있는 유연성을 유지하면서 에이전트 구축을 빠르게 시작하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다.

Agent Development Kit의 주요 기능

Agent Development Kit(ADK)는 AI 에이전트 개발, 관리 및 배포를 위해 Google에서 설계한 유연하고 모듈식인 프레임워크입니다. Google의 에코시스템 및 Gemini 모델과의 원활한 통합을 제공하는 동시에 다른 인기 있는 LLM 및 오픈 소스 생성 AI 도구를 지원합니다. 이 프레임워크는 다중 에이전트 오케스트레이션, 풍부한 도구 통합, 내장된 평가 기능 및 유연한 배포 옵션을 포함한 포괄적인 기능을 제공하므로 간단하고 복잡한 AI 에이전트 애플리케이션 모두에 적합합니다.

다중 에이전트 아키텍처: 정교한 조정 및 위임 기능을 갖춘 유연한 계층 구조로 여러 전문 에이전트를 구성하여 확장 가능한 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

풍부한 도구 통합: 사전 구축된 도구(Google 검색, 코드 실행), 사용자 지정 함수 생성, LangChain 및 CrewAI와 같은 타사 라이브러리와의 통합을 포함한 광범위한 도구 에코시스템 제공

유연한 배포 옵션: 로컬 개발, Vertex AI Agent Engine을 사용한 확장 또는 Cloud Run 또는 Docker를 사용한 사용자 지정 인프라 배포를 포함한 여러 배포 경로 제공

내장된 평가 프레임워크: 사전 정의된 테스트 케이스에 대한 에이전트 성능, 응답 품질 및 실행 궤적을 평가하기 위한 체계적인 평가 도구 포함

Agent Development Kit의 사용 사례

엔터프라이즈 검색 및 지식 관리: Vertex AI Search 통합을 사용하여 내부 문서 및 지식 베이스에서 정보를 검색, 분석 및 종합할 수 있는 지능형 에이전트 생성

자동화된 고객 서비스: 쿼리를 처리하고, 검색을 수행하고, 컨텍스트를 유지하면서 복잡한 워크플로를 실행할 수 있는 정교한 고객 서비스 에이전트 구축

코드 분석 및 개발: 내장된 코드 실행 기능 및 안전 기능을 사용하여 코드 분석, 디버깅 및 개발 지원을 위한 에이전트 배포

프로세스 자동화: 여러 전문 하위 에이전트를 조정하고 엔터프라이즈 애플리케이션과 통합하여 복잡한 비즈니스 프로세스를 오케스트레이션할 수 있는 워크플로 에이전트 생성

장점

Google Cloud 에코시스템 및 Gemini 모델과의 긴밀한 통합

내장된 평가 및 디버깅 기능을 갖춘 포괄적인 개발 툴킷

유연한 배포 옵션 및 확장성

책임감 있는 AI 및 보안에 대한 강력한 집중

단점

Pre-GA 상태는 제한적인 지원 및 잠재적인 안정성 문제를 의미합니다.

Google Cloud 에코시스템에 대한 주요 초점은 다른 클라우드 공급자와의 유연성을 제한할 수 있습니다.

복잡한 다중 에이전트 구현을 위한 학습 곡선

Agent Development Kit 사용 방법

ADK 설치: pip를 사용하여 Agent Development Kit를 설치합니다. 'pip install google-adk'

환경 설정: .env 파일을 만들고 Google Cloud 자격 증명을 구성합니다. Vertex AI 및 BigQuery와 같은 서비스를 사용하는 경우 Google Cloud 프로젝트를 설정합니다.

기본 에이전트 정의: 필요한 모듈을 가져오고 이름, 모델(예: gemini-2.0-flash), 설명 및 지침이 포함된 Agent 클래스를 정의하여 에이전트를 만듭니다.

에이전트에 도구 추가: google_search, built_in_code_execution 또는 사용자 지정 도구와 같은 도구를 에이전트의 도구 매개변수에 추가하여 에이전트에 장착합니다.

다중 에이전트 시스템 설정: 특수 에이전트(예: search_agent, coding_agent)를 만들고 AgentTool을 사용하여 조정하기 위해 root_agent 아래에 결합합니다.

러너 및 세션 구성: 실행 흐름을 관리하고 대화 상태를 유지하기 위해 Runner 및 SessionService를 설정합니다.

로컬에서 테스트: 'adk web' 명령을 사용하여 브라우저 기반 UI에서 테스트하거나 'adk api_server'를 사용하여 로컬 FastAPI 테스트를 수행합니다.

에이전트 평가: ADK의 기본 제공 평가 도구를 사용하여 미리 정의된 테스트 케이스에 대해 에이전트 성능을 테스트합니다.

에이전트 배포: 배포 옵션을 선택합니다. 관리형 확장을 위한 Vertex AI Agent Engine, 컨테이너화된 배포를 위한 Cloud Run 또는 사용자 지정 인프라를 위한 Docker

모니터링 및 유지 관리: ADK의 개발 UI를 사용하여 에이전트를 디버그, 평가 및 선보입니다. 성능을 모니터링하고 필요한 조정을 수행합니다.

Agent Development Kit 자주 묻는 질문

Agent Development Kit(ADK)는 AI 에이전트 개발 및 배포를 위한 유연하고 모듈식 프레임워크입니다. Google 생태계 및 Gemini 모델과의 긴밀한 통합에 중점을 두고 널리 사용되는 LLM 및 오픈 소스 생성 AI 도구와 함께 작동하도록 설계되었습니다.