Agent Development Kit (ADK)

Agent Development Kit (ADK)

LLM 기반 애플리케이션 개발을 위한 Python 프레임워크

에이전트 (Agent)

• AI "두뇌" 역할
• 상호작용 조율
• 이름, 모델, 설명
• 지침, 도구 구성
• 사용자-LLM-도구 연결

도구 (Tool)

• 에이전트의 능력
• 일반 Python 함수
• 데이터 가져오기
• 계산 수행
• docstring 중요성

Runner

• 상호작용 흐름 조율
• 사용자 입력 전달
• LLM 호출 관리
• 도구 호출 관리
• 이벤트 처리

Session Service

• 대화 기록 관리
• 세션 상태 관리
• 사용자별 독립성
• InMemorySessionService
• 메모리 기반 저장

LiteLLM

• 다양한 LLM 지원
• 일관된 인터페이스
• Gemini, GPT
• Claude 등
• 100+ LLM 모델

위임 / 에이전트 팀

• 전문화된 하위 에이전트
• 자동 위임 (auto flow)
• 모듈형 구조
• 루트 에이전트
• 최적 에이전트 선택

Session State (기억)

• Python 딕셔너리
• 문맥 기억
• 정보 지속
• ToolContext
• output_key

콜백 (안전 장치)

• 요청 검사/수정/차단
• before_model_callback
• before_tool_callback
• 입력 가드레일
• 인자 검증

Weather Bot 구축 1단계

• 기본 날씨 조회
• get_weather 도구
• weather_agent_v1
• InMemorySessionService
• call_agent_async

Weather Bot 구축 2단계

• LiteLLM 활용
• 다중 LLM 지원
• weather_agent_gpt
• weather_agent_claude
• 모델별 응답 스타일

Weather Bot 구축 3단계

• 에이전트 팀 구성
• 업무 위임 구현
• greeting_agent
• farewell_agent
• weather_agent_v2

Weather Bot 구축 4단계

• 세션 상태 활용
• 기억과 개인화
• get_weather_stateful
• 사용자 선호도 저장
• tool_context.state

Weather Bot 구축 5단계

• 입력 가드레일
• before_model_callback
• block_keyword_guardrail
• LLM 호출 전 검사
• 특정 키워드 차단

Weather Bot 구축 6단계

• 도구 인자 가드레일
• before_tool_callback
• block_paris_tool_guardrail
• 도구 실행 전 검사
• 특정 인자 차단

향후 확장 방향

• 실제 API 연동
• 상태 저장 고도화
• 고급 콜백 활용
• 에러 핸들링
• 스트리밍 UI 연동

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