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구글 ADK vs 랭테인 비교 분석

복잡하고 무거워진 LangChain의 대안으로, Google이 설계한 ADK(Agent Development Kit)의 경량화된 구조와 모듈성을 비교 분석하고 엔터프라이즈 도입의 이점을 명확히 제시합니다.

02

실무형 멀티 에이전트 오케스트레이션

단순 연쇄 호출을 넘어, 순차적(Sequential) 및 병렬(Parallel) 처리가 결합된 복잡한 비즈니스 로직을 '소프트웨어 엔지니어링' 관점에서 설계하는 패턴을 마스터합니다.

03

프로덕션 레벨의 상태(State) 관리

데모 수준의 메모리가 아닌, SQLite와 연동하여 대화 맥락(Context)과 세션(Session)을 영구적으로 보존하고 관리하는 엔터프라이즈급 데이터 파이프라인을 구축합니다.

04

화이트박스 제어와 가시성 확보

블랙박스 같은 LLM 내부를 Pydantic 구조화 출력과 콜백(Callbacks)으로 통제하고, Web UI 트레이싱을 통해 에이전트의 사고 과정을 투명하게 시각화합니다.

구글 ADK의 설계 철학을 LangChain과 비교하고, VS Code 및 Python 가상 환경에서 Gemini/OpenAI API 연동하여 엔터프라이즈 개발 환경을 구축합니다.

기본 에이전트를 생성하고 Ollama(로컬)와 Gemini(클라우드) 모델을 교체하며 테스트합니다. 비용 효율적인 모델 선택 전략을 배웁니다.

단일 에이전트의 한계를 넘는 멀티 에이전트 패턴을 실습합니다. 여행 계획(순차)과 콘텐츠 작성(병렬) 프로젝트로 복잡한 로직을 구현합니다.

휘발성 메모리의 문제를 해결합니다. SQLite를 활용해 대화 맥락을 저장하고 불러오는 장기 기억(Long-term Memory) 시스템을 구축합니다.

LLM의 출력을 Pydantic으로 엄격하게 검증하고, 콜백 이벤트를 통해 에러를 로깅하고 방지하는 가드레일(Guardrails) 기술을 익힙니다.

ADK의 강력한 시각화 도구(Web UI)로 에이전트의 실행 경로를 추적(Tracing)하고 디버깅하며, 최종적으로 API 서버로 배포하는 전 과정을 다룹니다.

Google GDE의 엔지니어링 인사이트

단순한 라이브러리 사용법이 아닙니다. Google Developer Expert가 전하는 '확장 가능한 AI 아키텍처' 설계 원칙과 유지보수 노하우를 전수합니다.

실무 검증된 멀티 에이전트 패턴

이론적인 장난감이 아닌, 실제 비즈니스 시나리오(여행, 콘텐츠, 데이터 분석)에서 사용되는 순차/병렬 처리 패턴을 코드로 직접 구현합니다.

엔터프라이즈급 데이터 파이프라인

메모리 누수 없이 대화 맥락을 완벽하게 관리하는 세션 지속성(Persistence) 기술로 상용 서비스 수준의 안정성을 확보합니다.

개발자 생산성 도구 100% 활용

CLI와 Web UI를 통한 시각적 디버깅, Pydantic을 이용한 타입 안정성 확보 등 개발 생산성을 극대화하는 도구 활용법을 마스터합니다.

Q. Python 기초만 있어도 수강 가능한가요?

네, 가능합니다. Python의 기본 문법(함수, 클래스)만 알고 계시다면, 프레임워크 사용법과 에이전트 개념은 기초부터 차근차근 설명해 드립니다.

Q. Google Gemini 외에 다른 모델도 쓰나요?

물론입니다. 구글 ADK는 모델 불가지론(Model Agnostic)적 구조입니다. 강의에서는 OpenAI(GPT-4), Ollama(로컬 모델) 등 다양한 LLM 연동법을 다룹니다.

Q. LangChain과 비교했을 때 어떤 장점이 있나요?

ADK는 더 가볍고 구조적입니다. LangChain의 복잡한 추상화 대신, 명확한 제어 흐름과 디버깅 용이성을 제공하여 유지보수가 쉬운 시스템 구축에 유리합니다.

Q. 수강 시 제공되는 자료는 무엇인가요?

전체 프로젝트 소스 코드는 물론, 실무에서 바로 참고할 수 있는 '구글 ADK 필수 명령어 및 아키텍처 치트시트(PDF)'를 무료로 제공합니다.