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Dev.toAI/ML
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Google ADK 기반 multi-agent 오케스트레이션 체계 구축
Getting Started with Google ADK: Build Your First AI Agent in Python
AI 요약
Context
단순 LLM 호출을 넘어 실무 액션을 수행하는 Agent 시스템의 프로덕션 배포 필요성 증대. 개별 Agent의 정의와 도구 연결 및 워크플로우 제어에 대한 구조적 프레임워크 부재로 인한 유지보수 난이도 상승.
Technical Solution
- YAML 기반 설정을 통한 Agent 행동 정의 및 설정 분리로 코드 유연성 확보
- Gemini AI 모델과의 Native Integration을 통한 Reasoning-Acting 루프 최적화
- Function Calling 기반의 Tool 정의로 모델의 외부 데이터 접근 및 실제 액션 수행 구현
- Sequential 및 Parallel 워크플로우 오케스트레이션을 통한 복잡한 비즈니스 로직의 파이프라인화
- 9개 이상의 전문 Agent를 순차적으로 연결하는 다단계 파이프라인 설계로 도메인별 책임 분리
실천 포인트
- 단일 Agent의 비대화를 방지하기 위해 도메인별로 책임을 분리한 Multi-agent 구조 검토 - Agent의 행동 지침과 설정을 코드에서 분리하여 YAML 등으로 관리하는 구성 전략 채택 - 복잡한 태스크 수행 시 Sequential 및 Parallel 실행 모델을 혼합한 최적의 오케스트레이션 경로 설계