Google의 Agent Development Kit (ADK): AI 에이전트 개발의 새로운 패러다임

Google이 최근 Agent Development Kit(ADK)를 출시하며 AI 에이전트 생태계에 본격적으로 뛰어들었습니다. 이 오픈소스 프레임워크는 개발자들이 유연하고 정밀한 제어가 가능한 고급 AI 에이전트를 더 쉽게 구축할 수 있도록 설계되었습니다. 이 글에서는 Google ADK의 주요 특징과 장점, 그리고 이것이 AI 에이전트 개발 환경에 가져올 변화에 대해 자세히 알아보겠습니다.

Google Launches an Agent SDK - Agent Development Kit

Google Launches an Agent SDK - Agent Development Kit

 

Google ADK란 무엇인가?

Google의 Agent Development Kit(ADK)는 AI 에이전트를 구축, 평가, 배포하기 위한 오픈소스 Python 툴킷입니다. Google Cloud NEXT 2025에서 공개된 이 프레임워크는 복잡한 AI 에이전트와 다중 에이전트 시스템을 보다 효율적으로 개발할 수 있게 해줍니다^20.

특히 주목할 점은 이 ADK가 단순한 프로토타입 도구가 아니라는 것입니다. ADK는 Google 내부 제품인 Agentspace와 Google Customer Engagement Suite(CES)에서 사용되는 것과 동일한 프레임워크로, 처음부터 생산 환경을 염두에 두고 설계되었습니다^20.

from google.adk.agents import LlmAgent
from google.adk.tools import google_Search

dice_agent = LlmAgent(
    model="gemini-2.0-flash-exp", # Required: Specify the LLM
    name="question_answer_agent", # Requdired: Unique agent name
    description="A helpful assistant agent that can answer questions.",
    instruction="""Respond to the query using google search""",
    tools=[google_search], # Provide an instance of the tool
)

위 코드는 간단한 에이전트를 생성하는 예시입니다. 이처럼 ADK는 파이썬 코드를 통해 직관적으로 에이전트의 로직, 사용할 도구, 정보 처리 방법 등을 정의할 수 있습니다^20.

ADK의 주요 특징

1. 코드 중심 개발 방식

Google ADK는 코드 중심(code-first) 접근 방식을 채택하고 있어, 에이전트 로직과 도구, 오케스트레이션을 Python 코드로 직접 정의할 수 있습니다^11. 이러한 방식은 개발자들에게 더 큰 유연성과 더 나은 버전 관리, 그리고 강력한 디버깅 기능을 제공합니다.

2. 풍부한 도구 생태계

ADK는 사전 구축된 도구, 사용자 정의 함수, OpenAPI 사양 등을 활용하여 에이전트에 다양한 기능을 부여할 수 있습니다^11. 특히 Google 생태계와의 긴밀한 통합을 위한 도구들이 포함되어 있어, Google Search와 같은 기능을 쉽게 활용할 수 있습니다^20.

3. 모듈식 멀티 에이전트 시스템

ADK는 여러 특화된 에이전트를 유연한 계층 구조로 구성하여 확장 가능한 애플리케이션을 설계할 수 있도록 합니다^11. 이는 단일 에이전트를 넘어 협업적인 다중 에이전트 시스템을 구축하는 데 특히 유용합니다^20.

4. 배포 유연성

개발한 에이전트를 어디서든 쉽게 배포할 수 있습니다. 컨테이너화하여 Cloud Run에 배포하거나 Vertex AI Agent Engine을 통해 원활하게 확장할 수 있는 옵션을 제공합니다^11.

5. 다양한 상호작용 방식

ADK는 CLI, Web UI, API Server, Python API 등 다양한 방식으로 에이전트와 상호작용할 수 있는 옵션을 제공합니다^20. 이를 통해 개발자는 다양한 상황과 요구 사항에 맞게 에이전트를 활용할 수 있습니다.

Google 모델과의 최적화된 통합

ADK는 Gemini 모델, 특히 Gemini 2.5 Pro Experimental과 같은 최신 모델과의 최적화된 통합을 제공합니다^20. 이를 통해 Gemini 모델의 향상된 추론 능력과 도구 사용 기능을 최대한 활용할 수 있습니다.

하지만 ADK는 Gemini 모델에만 국한되지 않고 다양한 LLM을 지원할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 개발자들에게 더 많은 선택권을 제공합니다.

다른 프레임워크와의 차별점

Google ADK는 다양한 AI 개발 도구 중에서도 고유한 위치를 차지하고 있습니다. 특히 복잡한 협업 에이전트 시스템을 구축하고자 할 때 ADK는 강력한 솔루션을 제공합니다^20.

반면, Google의 또 다른 프레임워크인 Genkit은 더 넓은 범위의 GenAI 프로젝트에 적합하며, 유연성과 폭넓은 모델 지원을 제공합니다^20. 이처럼 Google은 다양한 수준의 개발자 요구에 맞춘 도구들을 제공하고 있습니다.

ADK 시작하기

ADK는 pip를 통해 쉽게 설치할 수 있습니다:

pip install google-adk

설치 후에는 공식 문서를 통해 자세한 가이드를 확인할 수 있으며, 다양한 예제를 통해 에이전트 구축, 평가, 배포 방법을 배울 수 있습니다^11.

결론

Google의 Agent Development Kit(ADK)는 AI 에이전트 개발 방식에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다. 코드 중심 접근 방식, 풍부한 도구 생태계, 모듈식 멀티 에이전트 시스템 지원, 배포 유연성 등 다양한 강점을 바탕으로 개발자들이 더 강력하고 효율적인 AI 에이전트를 구축할 수 있게 도와줍니다.

특히 Google 생태계와의 긴밀한 통합과 Gemini 모델과의 최적화된 호환성은 ADK의 큰 장점입니다. 이를 통해 개발자들은 Google의 강력한 AI 기술을 최대한 활용할 수 있게 됩니다.

AI 에이전트 개발에 관심이 있다면, Google ADK를 통해 새로운 가능성을 탐색해 보는 것을 추천합니다.

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Google's Agent Development Kit (ADK): A New Paradigm for AI Agent Development

Google has recently entered the AI agent ecosystem in full force with the launch of its Agent Development Kit (ADK). This open-source framework is designed to help developers build advanced AI agents with flexibility and precise control. In this article, we'll explore the key features and benefits of Google ADK, and the changes it brings to the AI agent development landscape.

What is Google ADK?

Google's Agent Development Kit (ADK) is an open-source Python toolkit for building, evaluating, and deploying AI agents. Unveiled at Google Cloud NEXT 2025, this framework enables more efficient development of complex AI agents and multi-agent systems^20.

A particularly noteworthy aspect is that this ADK is not just a prototype tool. ADK is the same framework used in Google's internal products like Agentspace and Google Customer Engagement Suite (CES), designed from the start with production environments in mind^20.

from google.adk.agents import LlmAgent
from google.adk.tools import google_Search

dice_agent = LlmAgent(
    model="gemini-2.0-flash-exp", # Required: Specify the LLM
    name="question_answer_agent", # Requdired: Unique agent name
    description="A helpful assistant agent that can answer questions.",
    instruction="""Respond to the query using google search""",
    tools=[google_search], # Provide an instance of the tool
)

The code above shows an example of creating a simple agent. As you can see, ADK allows you to intuitively define an agent's logic, tools to use, and information processing methods through Python code^20.

Key Features of ADK

1. Code-First Development Approach

Google ADK adopts a code-first approach, allowing developers to directly define agent logic, tools, and orchestration in Python code^11. This approach provides developers with greater flexibility, better version control, and powerful debugging capabilities.

2. Rich Tool Ecosystem

ADK can utilize pre-built tools, custom functions, OpenAPI specifications, and more to give agents various capabilities^11. It includes tools specifically designed for tight integration with the Google ecosystem, making it easy to leverage features like Google Search^20.

3. Modular Multi-Agent Systems

ADK enables the design of scalable applications by composing multiple specialized agents into flexible hierarchies^11. This is particularly useful for building collaborative multi-agent systems beyond single agents^20.

4. Deployment Flexibility

You can easily deploy your agents anywhere. Options include containerizing and deploying to Cloud Run or scaling seamlessly through Vertex AI Agent Engine^11.

5. Various Interaction Methods

ADK offers options to interact with agents through CLI, Web UI, API Server, Python API, and more^20. This allows developers to utilize agents in various situations and requirements.

Optimized Integration with Google Models

ADK provides optimized integration with Gemini models, especially cutting-edge models like Gemini 2.5 Pro Experimental^20. This allows you to maximize the enhanced reasoning abilities and tool use functions of Gemini models.

However, ADK is designed to support various LLMs beyond just Gemini models. This provides developers with more choices.

Differentiation from Other Frameworks

Google ADK occupies a unique position among various AI development tools. It provides a powerful solution especially when looking to build complex collaborative agent systems^20.

On the other hand, Genkit, another Google framework, is suitable for a wider range of GenAI projects, offering flexibility and broad model support^20. This shows how Google provides tools tailored to various levels of developer needs.

Getting Started with ADK

ADK can be easily installed via pip:

pip install google-adk

After installation, you can check detailed guides through the official documentation and learn how to build, evaluate, and deploy agents through various examples^11.

Conclusion

Google's Agent Development Kit (ADK) is expected to bring innovation to AI agent development methods. Based on various strengths such as code-first approach, rich tool ecosystem, modular multi-agent system support, and deployment flexibility, it helps developers build more powerful and efficient AI agents.

In particular, tight integration with the Google ecosystem and optimized compatibility with Gemini models are major advantages of ADK. This allows developers to maximize Google's powerful AI technology.

If you're interested in AI agent development, we recommend exploring new possibilities through Google ADK.

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