Google Agent Development Kit(ADK) 이해와 활용
핵심 요약
Google의 Agent Development Kit(ADK)는 복잡한 멀티에이전트·멀티모달 에이전트 애플리케이션을 적은 코드로, 일반 소프트웨어 개발처럼 구성할 수 있게 돕는 오픈소스 프레임워크다. 모델·인프라에 종속되지 않고, 실시간 오디오·비디오 스트리밍과 로컬 디버깅 UI까지 포함해 "프로덕션급 에이전트"를 빠르게 실험·구현하도록 설계되었다.
ADK란 무엇인가
Agent Development Kit(ADK)는 AI 에이전트를 만들기 위한 오픈소스 개발 키트로, 특히 여러 에이전트가 협력하거나, 텍스트·음성·영상 등 다양한 입력을 처리하는 애플리케이션을 쉽게 구축하도록 하는 데 초점이 맞춰져 있다.
기존에는 이런 시스템을 만들려면 직접 스트리밍 인프라를 붙이고, 에이전트 간 호출 규칙을 설계하고, 디버깅 도구를 별도로 준비해야 해 개발 비용과 복잡도가 매우 컸다.
ADK는 이 과정을 하나의 일관된 프레임워크 안에 묶어, "에이전트의 역할과 로직"에 집중하기만 해도 작동하는 애플리케이션을 빠르게 만들 수 있도록 돕는다.
ADK의 설계 철학: 에이전트 개발 = 소프트웨어 개발
ADK의 핵심 철학은 에이전트 개발을 기존의 소프트웨어 개발과 최대한 비슷하게 만드는 것이다.
에이전트를 특수한 "마법 상자"로 다루지 않고, 클래스와 함수 같은 익숙한 개념으로 정의한다. 예를 들어 하나의 에이전트는 "LLM + 지시문 + 설명(역할 정의)"을 가진 클래스처럼 구성되며, 다른 에이전트에서 이 에이전트를 객체처럼 호출해 사용하는 식이다.
이 접근 덕분에, 기존 백엔드나 서비스 개발자가 새로운 패러다임을 완전히 다시 배우지 않고도 에이전트 기반 시스템을 설계하고 테스트할 수 있다.
"진짜로" 열린 기반: 모델·배포·연동의 자유
ADK가 말하는 "오픈한 기반"은 단순히 오픈소스라는 의미를 넘어, 세 가지 수준에서의 개방성을 지향한다.
첫째, 모델에 종속되지 않는다. Google의 Gemini 2.5 Pro 같은 모델을 활용할 수 있지만, 필요하다면 다른 제공자(Llama, OpenAI 등)의 모델로 교체해도 프레임워크는 그대로 사용할 수 있게 설계된다.
둘째, 배포 위치에 구애받지 않는다. 로컬 개발 환경, Google Cloud, 혹은 다른 클라우드/온프레미스 인프라에서도 같은 방식으로 ADK를 실행할 수 있어, 조직의 인프라 전략에 맞춰 자유롭게 배포 전략을 짤 수 있다.
셋째, 상호 운용성을 고려한다. 기존에 보유한 도구·서비스(API, DB, 사내 시스템 등)와 쉽게 연동할 수 있고, 이미 다른 프레임워크로 만든 에이전트와도 연결 가능한 구조를 추구한다. 즉 "새로운 섬"을 하나 더 만드는 것이 아니라 기존 환경에 섞여 들어가는 것을 목표로 한다.
멀티에이전트 구조를 간단하게 만드는 방식
영상에서 소개된 여행 플래너 예시는 ADK의 멀티에이전트 구성을 잘 보여준다.
하나의 "메인 플래너 에이전트"가 전체 작업을 조율하고, 두 개의 하위 에이전트가 구체적인 역할을 담당한다. 하나는 여행 아이디어를 만드는 "아이디어 에이전트", 다른 하나는 예산에 맞는지 검증하는 "검토 에이전트"다.
각 하위 에이전트는 LLM과 지시문, 그리고 "이 에이전트가 어떤 능력을 가진다"라는 설명을 갖고 정의된다. 메인 에이전트는 이 설명을 기반으로 "어떤 일을 누구에게 맡길지"를 결정해 작업을 위임한다.
중요한 점은, 이 세 에이전트를 정의하는 코드가 수십 줄 수준에 불과하다는 점이다. 복잡한 워크플로 엔진을 따로 구성하지 않아도, 에이전트와 역할을 명확히 나누는 것만으로도 여러 에이전트가 협력하는 구조를 만들 수 있다.
로컬 UI 플레이그라운드와 디버깅 경험
ADK는 개발자가 빠르게 실험하고 상태를 들여다볼 수 있도록 로컬 웹 UI를 기본 제공한다.
터미널에서 adk web 한 줄을 실행하면, 브라우저에서 에이전트를 테스트할 수 있는 인터페이스가 뜬다. 여기에 프롬프트를 입력해 응답을 확인할 수 있을 뿐 아니라, 내부 동작을 해부하듯 살펴볼 수 있는 탭들이 함께 제공된다.
예를 들어 "Event" 탭에서는 어떤 시점에 어떤 에이전트가 호출됐는지, 메인 에이전트가 어느 순간에 어떤 하위 에이전트에게 일을 맡겼는지를 시각적인 흐름으로 볼 수 있다. "Request/Response" 탭에서는 각 단계에서 주고받은 데이터와 함수 호출 내용을 단계별로 추적할 수 있다.
멀티에이전트 시스템은 에이전트끼리 주고받는 메시지가 얽혀 있기 때문에, 이런 세밀한 추적 기능이 없으면 디버깅이 매우 힘들다. ADK는 이 "보이지 않던 내부 대화"를 최대한 투명하게 보여줌으로써 실험과 수정 속도를 크게 높여준다.
네이티브 양방향 오디오·비디오 스트리밍
ADK는 "에이전트가 텍스트만 이해하는 존재"라는 한계를 넘기 위해, 실시간 오디오·비디오 스트리밍을 SDK의 핵심 기능으로 포함한다.
개발자가 별도의 복잡한 라이브러리를 붙이지 않아도, 에이전트가 사용자의 음성을 듣고, 실시간으로 말로 응답하는 상호작용을 구성할 수 있다. 영상에서처럼 "주말 이틀 동안의 시애틀 여행 일정을 말로 질문하면, 에이전트가 음성으로 되묻고 제안하는" 경험을 최소한의 코드만으로 구현하는 식이다.
여기에 "양방향"이라는 점이 중요하다. 사용자가 말을 하면 바로바로 스트리밍으로 전달되고, 에이전트는 생성되는 답변을 순차적으로 스트리밍해 자연스러운 대화를 이어갈 수 있다. 이 기능은 콜센터, 비서형 에이전트, 실시간 상담 시스템 등에서 특히 강력하게 활용될 수 있다.
언어 지원과 코드 규모: 시작 진입 장벽 낮추기
현재 ADK는 Python SDK 형태로 제공되며, Java와 같은 다른 언어 지원도 예고되어 있다. Python을 선택한 이유는 AI·데이터 관련 개발자들이 가장 많이 사용하는 언어라는 점에서, 진입 장벽을 낮추기 좋은 선택이다.
데모에서 보여준 멀티에이전트 여행 플래너는 세 개의 에이전트(메인 + 2개의 서브)를 합해도 약 30줄 정도의 핵심 정의 코드만으로 작동했다. 여기에 약간의 설정과 UI 실행 명령만 더하면, 로컬에서 웹 UI와 실시간 음성 대화까지 가능한 상태가 된다.
즉 "몇십 줄로 일단 돌아가는 버전을 만들고, 그다음에 단계적으로 복잡성을 추가하는 방식"을 염두에 두고 설계된 도구라 볼 수 있다.
에코시스템과 활용 방향
ADK는 단순한 SDK를 넘어, 구글이 내부·외부 고객을 위해 실제 프로덕션 에이전트를 만들며 쌓은 경험을 일반 개발자가 재사용할 수 있는 "기반 인프라"로 제공하는 프로젝트에 가깝다.
문서, 개념 설명, 가이드뿐 아니라, GitHub 저장소에 다양한 예제 에이전트를 함께 제공해 처음 접하는 개발자도 "코드부터 열어보고" 구조를 익힐 수 있도록 돕는다. 이 예제들은 여행 플래너 같은 단순 데모부터, 더 복잡한 비즈니스 시나리오까지 확장하는 출발점이 될 수 있다.
장기적으로는 다른 언어 SDK, 더 풍부한 도구 연동, 커뮤니티 기여 등으로 생태계가 확장될 가능성이 크다. ADK를 선택한다는 것은 단순히 라이브러리 하나를 쓰는 것이 아니라, 이 생태계를 함께 활용하겠다는 선택이기도 하다.
인사이트
ADK의 핵심 가치는 "에이전트 개발을 일반 애플리케이션 개발만큼 당연하고 일상적인 작업으로 만드는 것"에 있다. 멀티에이전트 오케스트레이션, 실시간 음성·영상, 로컬 디버깅 UI 같은 어려운 부분을 공통 인프라로 제공함으로써, 개발자는 도메인 지식과 에이전트 역할 설계에 집중할 수 있다.
실무적으로는 작은 실험으로 시작하는 것이 좋다. 예를 들어 사내에서 반복되는 작업 하나를 멀티에이전트로 쪼개 "플래너 에이전트 + 실행 에이전트" 구조로 만들어 보고, ADK 웹 UI로 내부 흐름을 시각적으로 검증해보는 식이다. 이렇게 작은 성공 경험을 쌓으면서, 점점 더 복잡한 워크플로와 멀티모달 기능(음성·영상)을 추가해 나가면 ADK의 장점을 가장 자연스럽게 체감할 수 있다.
출처 및 참고 :