Agent Starter Pack
Agent Starter Pack은 Google Cloud에서 인프라, CI/CD, 관찰성 및 보안 기능이 내장된 GenAI 에이전트를 구축하기 위한 즉시 프로덕션 환경에 적용 가능한 템플릿을 제공하는 Python 패키지입니다.
https://github.com/GoogleCloudPlatform/agent-starter-pack?ref=producthunt&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Dec 16, 2025
Agent Starter Pack이란?
Agent Starter Pack은 개발자가 즉시 프로덕션 환경에 적용 가능한 생성형 AI 에이전트를 신속하게 구축하고 배포할 수 있도록 Google Cloud Platform에서 개발한 포괄적인 툴킷입니다. AI 에이전트를 위한 \'create-react-app\'과 같은 역할을 하며, 미리 구축된 템플릿, 인프라 설정 및 배포 자동화를 제공합니다. 이 패키지는 ReAct, RAG(검색 증강 생성), 다중 에이전트 시스템 및 실시간 멀티모달 API 통합을 포함한 다양한 에이전트 패턴을 지원하므로 개발자는 에이전트의 핵심 로직에 집중하고 나머지 모든 것은 Starter Pack에서 처리할 수 있습니다.
Agent Starter Pack의 주요 기능
Agent Starter Pack은 Google Cloud에서 생성형 AI 에이전트를 구축하고 배포하기 위한 프로덕션 준비 템플릿을 제공하는 Python 패키지입니다. 인프라, CI/CD 파이프라인, 관찰 기능 및 보안을 처리하는 포괄적인 솔루션을 제공하여 개발자가 에이전트 로직에만 집중할 수 있도록 합니다. 이 패키지에는 미리 빌드된 에이전트 템플릿이 포함되어 있으며 ADK 및 LangGraph와 같은 여러 프레임워크를 지원하고 Cloud Run 또는 Agent Engine을 통해 빠른 배포가 가능합니다.
미리 빌드된 에이전트 템플릿: ReAct, RAG, 다중 에이전트 및 Live API를 포함한 다양한 에이전트 유형에 대한 즉시 사용 가능한 템플릿을 제공하여 일반적인 AI 에이전트 패턴으로 빠른 시작 가능
자동화된 CI/CD 파이프라인: 자동화된 빌드, 테스트 및 배포를 통해 Google Cloud Build 및 GitHub Actions를 모두 지원하는 완전한 CI/CD 파이프라인을 위한 원 커맨드 설정
통합된 관찰 기능: OpenTelemetry를 사용하는 내장 모니터링 및 관찰 기능으로 Google Cloud에서 에이전트 상호 작용에 대한 자세한 추적 및 로깅 가능
RAG 데이터 파이프라인: 향상된 응답 관련성을 위해 Vertex AI Search 및 Vector Search를 모두 지원하는 사용자 지정 데이터 처리 및 임베딩을 위한 프로덕션 준비 데이터 수집 파이프라인
Agent Starter Pack의 사용 사례
문서 기반 Q&A 시스템: RAG 기능을 사용하여 대규모 문서 저장소에서 질문을 처리, 색인 생성 및 답변할 수 있는 지능형 시스템 구축
실시간 멀티모달 상호 작용: ADK Live 템플릿을 사용하여 실시간 오디오, 비디오 및 텍스트 상호 작용을 처리할 수 있는 에이전트 생성
분산 에이전트 네트워크: 복잡한 작업 자동화 및 다중 에이전트 협업을 위해 A2A 프로토콜을 사용하여 상호 연결된 에이전트 시스템 개발
엔터프라이즈 검색 기능 향상: Vertex AI Search 통합을 통해 RAG 파이프라인을 사용하여 엔터프라이즈 시스템에서 고급 검색 기능 구현
장점
프로덕션 준비 인프라를 통한 빠른 배포
종합적인 관찰 기능 및 모니터링 내장
유연한 프레임워크 지원(ADK, LangGraph, CrewAI)
단점
Google Cloud Platform 환경으로 제한됨
Python 및 클라우드 인프라에 대한 기술 지식 필요
클라우드 서비스 종속성으로 인해 더 높은 운영 비용이 발생할 수 있음
Agent Starter Pack 사용 방법
필수 구성 요소 설치: 시스템에 Python 3.10+, Google Cloud SDK, Terraform 및 Make가 설치되어 있는지 확인합니다.
Agent Starter Pack 설치: 두 가지 설치 방법 중 하나를 선택합니다. 1) uv 사용: \'uvx agent-starter-pack create\'를 실행하거나, 2) pip 사용: \'python -m venv .venv && source .venv/bin/activate\'로 가상 환경을 만든 다음 \'pip install --upgrade agent-starter-pack\'을 실행합니다.
새 에이전트 프로젝트 생성: \'agent-starter-pack create\'를 실행하고 대화형 프롬프트에 따라 에이전트 템플릿(예: adk_base, agentic_rag, langgraph_base)과 배포 대상(cloud_run 또는 agent_engine)을 선택합니다.
에이전트 구성: 생성된 프로젝트 디렉토리로 이동하여 필요에 따라 app/agent.py에서 에이전트 로직을 사용자 정의합니다. 템플릿은 기본 구조와 인프라를 제공합니다.
데이터 파이프라인 설정(선택 사항): RAG 에이전트의 경우 \'--include-data-ingestion\' 플래그를 사용하여 데이터 수집 파이프라인을 구성하여 Vertex AI Search 또는 Vector Search에 대한 임베딩을 처리합니다.
로컬에서 테스트: 핫 리로딩이 가능한 대화형 UI 플레이그라운드를 사용하여 배포 전에 에이전트의 기능을 테스트합니다.
CI/CD 설정: \'agent-starter-pack setup-cicd\'를 실행하여 Google Cloud Build 또는 GitHub Actions를 사용하여 자동화된 배포 파이프라인을 구성합니다.
프로덕션 환경에 배포: 배포 가이드에 따라 설정된 CI/CD 파이프라인을 사용하여 에이전트를 Google Cloud에 배포합니다. 인프라는 Terraform을 사용하여 프로비저닝됩니다.
모니터링 및 관찰: Cloud Trace 및 Cloud Logging을 포함한 내장된 관찰성 도구를 사용하여 프로덕션 환경에서 에이전트의 성능과 동작을 모니터링합니다.
기존 에이전트 개선(선택 사항): 기존 에이전트의 경우 프로젝트 루트 폴더에서 \'agent-starter-pack enhance\'를 사용하여 즉시 프로덕션 환경에 배포할 수 있는 기능과 인프라 기능을 추가합니다.
Agent Starter Pack 자주 묻는 질문
Agent Starter Pack은 Google Cloud에서 GenAI 에이전트를 위한 프로덕션 준비 템플릿을 제공하는 Python 패키지입니다. 인프라, CI/CD, 관찰 가능성 및 보안을 처리하여 개발자가 에이전트 로직에 집중할 수 있도록 합니다.
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