구글 ADK 🔧 Google Cloud로 나만의 AI 에이전트를 만드는 방법

구글 ADK 🔧 Google Cloud로 나만의 AI 에이전트를 만드는 방법

 

이제는 누구나 하나쯤 에이전트를 가지고 있어야 할 시대

 

요즘 AI 에이전트라는 단어, 정말 자주 들리죠?
하지만 막상 만들려고 하면 생각보다 복잡합니다. 프레임워크, 모델, 도구, API, 배포 환경… 선택해야 할 것들이 너무 많거든요.

그렇다면, 기업용 AI 인프라에 강점을 가진 Google Cloud는 과연 어떤 방식으로 이 복잡한 퍼즐을 쉽게 맞춰줄 수 있을까요?

 

이 글에서는 Google Cloud를 기반으로 에이전트를 처음부터 끝까지 설계, 연결, 배포하는 방법을 소개합니다.
단순한 챗봇을 넘어, RAG, Tool calling, 멀티 에이전트 시스템, A2A 통신까지 다룰 수 있는 실전 가이드라고 생각하셔도 좋습니다.

 

---

1. 프레임워크 선택: 복잡해질수록 ADK가 빛난다

AI 에이전트는 결국 ‘로직’이 핵심입니다.
GPT나 Gemini 같은 모델도 중요하지만, 그걸 어떻게 설계하고 움직일지를 정의하는 것이 진짜 시작이죠.

• 간단한 챗봇 수준이라면 LangChain, CrewAI 같은 오픈소스 프레임워크도 좋습니다.
• 하지만, 음성/영상 처리, 툴 호출, 멀티턴 대화, 또는 에이전트 간 협업이 필요하다면? 👉 Google의 ADK (Agent Development Kit) 를 강력히 추천드려요.

💡 ADK의 장점

• 멀티모달, 스트리밍 지원
• 세션 상태 관리, 보안, 툴 통합 내장
• Google Cloud 전반과의 완벽한 호환
• 샘플 에이전트 모음 (Agent Garden) 제공

---

2. 두뇌 장착: Gemini vs Gemma, 선택의 기준은?

에이전트 구조가 준비됐다면 이제는 지능, 즉 모델을 선택할 차례입니다.

• Gemini (ex. Gemini 1.5, 2.5 Pro): 긴 문맥 처리, 다중 입력, 고차원 reasoning이 필요한 고급 에이전트에 적합합니다.
• Gemma: 오픈소스 기반 경량 모델로, 성능 대비 빠르고 튜닝이 쉬워요. 자체 커스터마이징을 원하거나 경량화된 AI가 필요할 때 유리합니다.

참고: Vertex AI, Gemini API, LiteLLM 등으로 유연하게 불러올 수 있어요.

---

3. 에이전트에게 도구와 지식을 주세요

에이전트는 똑똑한 모델만으로는 부족해요.
현실에서 일하려면 툴을 호출하고, 문서를 검색하고, 정확한 정보를 기반으로 답을 만들어내야 하죠.

• MCP (Model Context Protocol): 에이전트가 SQL, BigQuery, Spanner 등 데이터베이스와 연결되게 해줍니다.
  Apigee API Hub, Application Integration과의 연결도 지원돼요.
• RAG (검색 기반 생성): Vertex AI Search를 통해 자체 지식이나 문서를 검색하고, 그 결과를 바탕으로 정확한 답변을 생성하게 할 수 있어요.
• Grounding: Google Search, Maps API 등 외부 권위 있는 정보로 정답을 검증하거나 보완할 수 있죠.

에이전트에게 도구와 지식을 주세요

---

4. 여러 에이전트가 협업한다면? A2A가 답입니다

요즘은 하나의 거대한 에이전트보다, 여러 개의 작은 전문 에이전트들이 협업하는 구조가 대세입니다.
이를 멀티 에이전트 시스템이라 부르고, 여기에 꼭 필요한 게 바로 A2A (Agent-to-Agent) 통신 표준이에요.

• 서로 다른 프레임워크(ADK, LangGraph, CrewAI 등)로 만들어진 에이전트들도 A2A를 통해 서로 능력을 공유하고 작업을 분담할 수 있어요.
• 하나의 앱 안에서 모두 ADK 기반으로 구성했다면, A2A 없이도 AgentTool, transfer_to_agent 같은 직접 호출 방식으로 쉽게 협업할 수 있습니다.

2025.04.14 - [AI 공부/AI 에이전트 (AI Agents)] - 🤖 AI끼리 말이 안 통해? 구글 A2A가 해결한다! 📡

🤖 AI끼리 말이 안 통해? 구글 A2A가 해결한다! 📡

 

---

5. 배포: Agent Engine or Cloud Run?

에이전트를 다 만들었다면, 이제 세상에 내보낼 차례죠.

• Vertex AI Agent Engine: ADK에 최적화된 서버리스 환경. 세션 상태와 메모리를 자동으로 관리하고, 인프라는 신경 쓸 필요 없어요.
• Cloud Run: 어떤 프레임워크든 컨테이너로 감싸면 자동 스케일링과 함께 유연하게 운영할 수 있어요.
  (단, 상태 관리 로직은 직접 짜야 합니다)
• GKE: 기업 내 기존 Kubernetes 환경이 있다면, 완벽한 제어와 확장성 확보에 유리합니다.

---

🚀 당신의 첫 에이전트를 시작해보세요

Google Cloud는 AI 에이전트 생태계를 처음부터 끝까지 책임질 수 있는 유일한 클라우드 플랫폼일지도 몰라요.

• 설계: ADK, LangGraph
• 두뇌: Gemini, Gemma
• 도구 연결: MCP, Apigee, Vertex AI Search
• 협업: A2A
• 배포: Agent Engine, Cloud Run

그리고 만들어진 에이전트는 Google의 내부 마켓플레이스인 Agentspace에 등록해 조직 내 재사용성과 거버넌스를 동시에 잡을 수 있습니다.