adk-python

Agent Development Kit(ADK)는 AI 에이전트를 구축, 평가, 배포하기 위한 오픈소스, 코드 우선 Python 프레임워크입니다. 에이전트 생성에 소프트웨어 개발 원칙을 적용하여, 간단한 작업부터 복잡한 시스템까지 에이전트 워크플로를 구축, 배포, 오케스트레이션하는 과정을 단순화하는 것을 목표로 합니다. Gemini에 최적화되어 있지만 모델에 구애받지 않고, 배포 환경에 구애받지 않으며, 다른 프레임워크와 호환된다고 설명됩니다. README에 설명된 주요 기능: - 워크플로 런타임: 라우팅, 팬아웃/팬인, 루프, 재시도, 상태 관리, 동적 노드, 인간 개입(HITL), 중첩 워크플로를 지원하는 결정적 실행 흐름을 구성하기 위한 그래프 기반 실행 엔진입니다. - 작업 API: 다중 턴 작업 모드, 단일 턴 제어 출력, 혼합 위임 패턴, 워크플로 노드로서의 작업 에이전트를 지원하는 구조화된 에이전트 간 위임입니다. - 모듈식 다중 에이전트 시스템: 특화된 에이전트를 계층 구조로 구성합니다. - 도구 생태계: 사전 구축된 도구, 사용자 정의 함수, OpenAPI 사양, MCP 도구 및 기존 도구와의 통합을 제공합니다. - 코드 우선 개발: 에이전트 로직, 도구, 오케스트레이션을 Python으로 정의합니다. - 에이전트 구성: 코드 없이 에이전트를 구축합니다. - 도구 확인(HITL): 명시적 확인 및 사용자 정의 입력으로 도구 실행을 보호합니다. - 배포: 컨테이너화하여 Cloud Run 또는 Vertex AI Agent Engine에 배포합니다. 설치는 pip(google-adk)를 통해 이루어지며, Python 3.10 이상이 필요합니다. 선택적 통합은 extensions 추가 기능을 통해 제공됩니다. 개발 버전은 main 브랜치에서 설치할 수 있습니다. README는 약 2주 간격의 릴리스 주기를 언급합니다. 빠른 시작 예제는 name, model, instruction을 가진 Agent 클래스와 에이전트를 엣지로 연결하는 Workflow 클래스를 보여줍니다. 로컬 실행은 대화형 CLI(adk run)와 웹 UI(adk web)를 통해 지원됩니다. 에이전트 테스트, 평가, 디버깅 및 시연을 위한 번들 개발 UI가 제공됩니다. 평가는 evalset 및 구성 파일에 대해 adk eval 명령으로 실행할 수 있습니다. 배포 명령에는 adk deploy docker 및 adk deploy cloud_run이 포함되며, 환경 변수는 명령줄 또는 .env 파일을 통해 구성할 수 있습니다. 문서, 가이드 및 실행 가능한 샘플이 링크되어 있으며, 기여 지침과 커뮤니티 기여 도구, 통합 및 배포 스크립트를 위한 커뮤니티 저장소도 제공됩니다. 이 프로젝트는 LLM 지원 개발을 위한 컨텍스트로 사용되는 llms.txt 및 llms-full.txt 파일도 제공합니다. ADK의 포트는 Java, Kotlin, Go 및 TypeScript로 존재합니다. 이 프로젝트는 Apache 2.0 라이선스로 배포됩니다.