구글 ADK로 시작하는 AI 에이전트

ADK Mastery - From Beginner to Advanced Agent Development

강사

파울러 디숀

강의

25강

시간

2h 39m

수강기간

6개월

레벨

초급

정가

64,000원

총 결제 금액

64,000원

적립 예정

1,920P

강의 소개

강사

커리큘럼

수강 후기

구글이 만든 프레임워크인 ADK를 활용해 여러분만의 똑똑한 AI 에이전트를 직접 설계해보세요. 파이썬 기초만 있다면 제미나이부터 오픈소스 모델까지 연동하여 복잡한 업무를 자동화하는 멀티 에이전트 시스템을 마스터할 수 있습니다.

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GOOGLE ADK PYTHON AI AGENT MULTI-AGENT LLM

파이썬 개발자를 위한

구글 ADK 마스터클래스

단순 챗봇을 넘어, 실전에서 작동하는 AI 에이전트 시스템 구축법

구글이 직접 설계한 에이전트 개발 도구(ADK)로 순차·병렬 멀티 에이전트 워크플로우를 구현하고,
세션 상태·메모리 지속성·콜백 가드레일까지 프로덕션 수준의 AI 시스템을 완성합니다.

agent.py — ADK 멀티 에이전트 시스템

from google.adk.agents import Agent, SequentialAgent, ParallelAgent
from google.adk.tools import google_search
# 01 목적지 조사 에이전트 — Google Search 도구 탑재
researcher = Agent(name="destination_researcher", tools=[google_search])
# 02 일정 생성 에이전트 — 이전 에이전트 결과를 output_key로 수신
planner  = Agent(name="itinerary_builder", output_key="travel_plan")
# 03 순차 오케스트레이터 — 두 에이전트를 순서대로 실행
root_agent = SequentialAgent(sub_agents=[researcher, planner])

이런 고민이 있으신가요?

AI 에이전트 개발을 시작했지만 벽에 부딪힌 개발자라면 이 강의가 필요합니다.

✦ LLM을 앱에 통합하려는데 파편화된 스크립트 코드로 어디서부터 시작해야 할지 막막하다.

✦ 멀티 턴 대화에서 에이전트가 이전 맥락을 자꾸 잊어버려 사용자 경험이 끊긴다.

✦ LLM 출력이 매번 다른 형식이라 시스템 파싱 오류가 빈번하게 발생한다.

✦ 에이전트 내부 동작이 블랙박스 같아서 무엇이 잘못됐는지 디버깅이 불가능하다.

✦ 여러 AI 모델과 도구(Tools)를 하나의 흐름으로 연결하는 것이 지나치게 복잡하게 느껴진다.

구글 ADK가 답입니다

구글이 직접 만든 에이전트 개발 프레임워크로 AI 개발을 소프트웨어 엔지니어링처럼 체계화합니다.

포인트 01

체계적 프레임워크 도입

파편화된 스크립트 방식이 아닌, 구글 ADK를 통해 모듈화되고 유지보수 가능한 엔터프라이즈급 에이전트 시스템을 구축합니다. 에이전트 개발이 진짜 소프트웨어 개발처럼 느껴집니다.

포인트 02

멀티 에이전트 오케스트레이션

단일 에이전트를 넘어, 순차(Sequential) 및 병렬(Parallel) 처리가 가능한 복잡한 에이전트 워크플로우 설계 패턴을 실전 프로젝트로 마스터합니다.

포인트 03

완벽한 상태(State) 관리

인메모리 및 SQLite 데이터베이스를 활용하여 대화 맥락을 잃지 않는 장기 메모리와 세션 지속성을 구현합니다. 실제 서비스 수준의 사용자 경험을 만들 수 있습니다.

포인트 04

강력한 제어와 가시성

Pydantic 구조화 출력, 콜백(Callbacks) 가드레일, Web UI 트레이싱을 통해 에이전트 내부 동작을 완전히 투명하게 파악하고 제어합니다.

강의 커리큘럼

기초 개념부터 프로덕션 배포까지, 단계별로 쌓아가는 실전 커리큘럼

SECTION 01

ADK 시작하기: 핵심 개념과 환경 설정

ADK가 왜 만들어졌는지, 기존 프레임워크와 어떻게 다른지 이해합니다. VS Code, 파이썬(UV), API 키(Gemini, OpenAI) 설정을 마치고 즉시 코딩을 시작할 수 있는 환경을 구성합니다. 모델 불가지론(Model Agnostic) 프레임워크의 핵심 철학과 에이전트·도구·평가·세션·메모리 등 핵심 개념을 파악합니다.

ADK 개요 환경 설정 API 연동 UV 패키지 관리

SECTION 02

첫 번째 에이전트 구축과 도구(Tools) 활용

로컬 모델(Ollama/Gemma)과 클라우드 모델(Gemini, OpenAI GPT)을 연결해 여행 계획 에이전트를 만듭니다. 날씨 조회·현재 시간 확인 등 커스텀 함수를 도구로 등록하여 에이전트 능력을 확장합니다. ADK Web UI로 실시간 이벤트·트레이스·토큰 사용량을 시각적으로 확인합니다.

기본 에이전트 Ollama 로컬 모델 Tool 함수 등록 ADK Web UI

SECTION 03

순차(Sequential) 에이전트로 여행 계획 시스템 구축

Sequential 에이전트로 여행지 조사 → 일정 생성 → 최적화 에이전트를 순서대로 실행하는 여행 계획 시스템을 구현합니다. Google Search 도구를 활용한 실시간 정보 수집, output_key를 통한 에이전트 간 데이터 전달, 서브 에이전트 지시문 작성 패턴을 마스터합니다.

SequentialAgent output_key Google Search Tool sub_agents

SECTION 04

병렬(Parallel) 에이전트로 콘텐츠 자동화 시스템 구축

Parallel 에이전트로 블로그 작성·SEO 전문가·비주얼 크리에이터·소셜미디어·이메일 마케팅 에이전트를 동시에 실행하는 콘텐츠 자동화 시스템을 개발합니다. 병렬 실행 원리와 root_agent 명명 규칙 등 실전 패턴을 익힙니다.

ParallelAgent 5개 전문 에이전트 root_agent 병렬 실행

SECTION 05

세션 관리와 메모리 지속성

세션·상태·메모리의 개념 차이를 명확히 이해하고, InMemorySessionService부터 DatabaseSessionService(SQLite)까지 단계별로 구현합니다. 고객 지원 에이전트와 레시피 매니저 프로젝트를 통해 세션 객체 구조, CRUD 기능, Pydantic 구조화 출력을 실습합니다.

Session State InMemory / DB 세션 Pydantic 구조화 SQLite 연동

SECTION 06

고급 제어: 콜백(Callbacks)과 가드레일

Before/After Agent, Before/After Model, Tool 콜백을 구현하여 에이전트 실행 흐름에 로깅·필터링·가드레일을 삽입합니다. 수학 문제 차단 필터, 이모지 자동 추가 예제로 콜백의 실용성을 체험합니다. 콜백을 통한 캐싱, 상태 업데이트, 외부 API 트리거 패턴도 학습합니다.

Before/After 콜백 모델 콜백 가드레일 필터링 LLM 출력 제어

SECTION 07

실행, 디버깅 그리고 배포

ADK CLI(adk web / adk run / adk api_server)의 각 실행 모드를 비교하고, FastAPI 기반 API 서버로 에이전트를 외부에 노출하는 방법을 학습합니다. Swagger UI를 통한 엔드포인트 테스트, 앞으로의 ADK 학습 로드맵과 공식 문서(google/adk-python) 활용법으로 마무리합니다.

ADK CLI API Server FastAPI / Swagger 배포 전략

이론이 아닌, 실전 프로젝트로 완성

3개의 완성형 프로젝트로 포트폴리오를 채웁니다

PROJECT 01 — Sequential Workflow

지능형 여행 계획 시스템

목적지 조사 에이전트 → 일정 생성 에이전트 → 여행 최적화 에이전트가 순서대로 협력합니다. Google Search 도구로 실시간 정보를 수집하고, output_key를 통해 각 에이전트의 결과를 다음 에이전트에게 전달합니다. "도쿄 7일 여행, 예산 3,500달러"처럼 자연어 입력만으로 숙박·일정·예산·현지 팁이 담긴 완성형 여행 플랜을 자동 생성합니다.

SequentialAgent Google Search 에이전트 간 데이터 전달 3단계 파이프라인

PROJECT 02 — Parallel Workflow

자동화 블로그 콘텐츠 에디터

블로그 작성·SEO 전문가·비주얼 크리에이터·소셜미디어·이메일 마케팅 에이전트 5개가 동시에 작동합니다. 하나의 주제로 모든 채널의 콘텐츠를 병렬로 생성하는 자동화 시스템을 구축합니다. AI 피트니스 앱, 친환경 스마트홈 등 실제 마케팅 주제로 테스트하며 ParallelAgent의 성능을 체감합니다.

ParallelAgent 5개 전문 에이전트 실시간 트렌드 분석 멀티채널 콘텐츠

PROJECT 03 — State & Memory

퍼스널 레시피 매니저

대화로 레시피를 추가·조회·삭제하는 에이전트입니다. SQLite 데이터베이스와 연동하여 세션을 종료해도 데이터가 유지되고, Pydantic 구조화 출력으로 일관된 형식을 보장합니다. "할머니의 초콜릿 칩 레시피를 저장해줘", "닭고기 요리 레시피 보여줘"처럼 자연어로 데이터를 관리합니다.

DatabaseSessionService SQLite CRUD Pydantic 출력 검증 세션 지속성

이런 분께 추천합니다

파이썬 기초를 갖추고, AI 에이전트 개발에 도전하고 싶은 분이라면 모두 환영합니다.

FOR 개발자

파이썬 기초~중급 수준의 소프트웨어 개발자로, AI 에이전트 및 자동화 워크플로우를 처음 구축해보고 싶은 분

FOR AI 엔지니어

LLM API 호출 수준을 넘어 멀티 에이전트 아키텍처로 확장하고, 프로덕션 수준의 상태 관리와 오케스트레이션을 습득하고 싶은 분

FOR 업무 자동화 담당자

업무 프로세스에 AI를 도입하여 반복 작업(리서치, 콘텐츠 제작, 데이터 처리 등)을 자동화하고 싶은 분

FOR 구글 생태계 사용자

Gemini 모델과 구글 클라우드 인프라를 활용하거나, Vertex AI 기반의 에이전트 배포에 관심 있는 개발자

수강 전 준비사항

✓ 파이썬 기초 문법 이해 (함수, 클래스, 딕셔너리) — 파이썬 자체는 강의에서 별도 설명하지 않습니다

✓ LLM/AI 기본 개념 이해 (프롬프트, 토큰, API 호출 경험이 있으면 충분)

✓ VS Code 설치 (Windows / Mac / Linux 모두 지원)

✓ Google AI Studio 계정 (무료 API 키 발급 — 대부분의 실습에 비용 없이 진행 가능)

자주 묻는 질문

파이썬 실력이 어느 정도 필요한가요?

함수, 클래스, 딕셔너리 등 기초 문법을 이해하면 충분합니다. 파이썬 문법 자체는 강의에서 설명하지 않지만, ADK 프레임워크 코드는 단계별로 꼼꼼히 설명하여 처음 접하는 분도 따라올 수 있습니다.

Google Gemini 모델만 사용할 수 있나요?

아니요. ADK는 모델 불가지론(Model Agnostic) 프레임워크입니다. 강의에서 Gemini 외에도 OpenAI(GPT), Ollama 로컬 모델(Gemma, Llama)을 모두 연동하는 방법을 직접 실습합니다.

AI 에이전트 개발 경험이 전혀 없어도 되나요?

네, 가능합니다. 에이전트 기본 개념부터 시작해 복잡한 멀티 에이전트 워크플로우까지 단계적으로 진행합니다. LangChain 등 다른 프레임워크 경험이 없어도 문제없습니다.

실습 환경은 어떻게 구성되나요?

VS Code + 파이썬 가상환경(UV)으로 로컬 PC에서 바로 실습합니다. Windows, Mac, Linux 모두 지원하며, 별도 클라우드 인프라 없이 Google AI Studio 무료 API 키만으로 대부분의 실습이 가능합니다.

ADK가 아직 개발 중인데 강의 내용이 금방 낡지 않을까요?

강의에서도 ADK가 활발히 발전 중인 도구임을 솔직하게 안내합니다. 특정 API 암기보다 에이전트 설계 원칙과 아키텍처 사고방식을 중심으로 가르칩니다. 공식 GitHub(google/adk-python)과 공식 문서 활용법도 함께 다루어 변화에 스스로 대응할 수 있도록 안내합니다.

지금 바로 시작하세요

구글 ADK로 AI 에이전트 개발의 새로운 기준을 경험합니다.
단순 API 호출에서 진짜 엔지니어링으로.

항목	내용
강의 섹션	7개 섹션 (개념 + 핸즈온 실습)
실전 프로젝트	3개 완성형 프로젝트 (여행 플래너 / 콘텐츠 에디터 / 레시피 매니저)
지원 모델	Gemini · OpenAI · Ollama 로컬 모델 (Model Agnostic)
실습 환경	VS Code + UV + 로컬 PC (Windows / Mac / Linux)
사전 지식	파이썬 기초 + LLM 기본 개념

강사 소개

Paulo Dichone

소프트웨어 클라우드 AI 엔지니어 & 강사. 파이썬, 구글 클라우드, AI 에이전트 분야의 실무 경험을 바탕으로 개발자가 실제 프로덕션 수준의 시스템을 구축할 수 있도록 안내합니다. 에이전트 개발을 단순한 API 호출이 아닌, 진짜 소프트웨어 엔지니어링의 관점에서 가르칩니다.

강사

파울러 디숀

안드로이드, 자바, 플러터 개발자이자 강사이다. IT 분야에서 사람들을 가르치는 것에 열정을 가지고 있습니다. 175개 이상의 국가에서 80,000명 이상의 학생들을 가르쳐 온 그는 프로그래밍과 개발 분야의 지식과 전문성을 전파하는 데 헌신해 왔습니다.

Whitworth University에서 컴퓨터 공학 학위를 취득한 했으며, 교육과 더불어 프로그래밍을 즐깁니다. 그는 모바일 앱과 웹 개발 분야에서 풍부한 경험을 보유하고 있으며, 학생들이 전문 개발자가 되는 데 필요한 기술을 제공하는 플랫폼인 "Build Apps with Paulo"를 설립했습니다.

학생들이 뛰어난 애플리케이션과 소프트웨어를 만들 수 있도록 가르치고 안내하는 것은 그에게 매우 보람 있는 여정이었습니다. 10년 넘게 온라인으로 강의해 온 그는 학습자들의 현재 경험 수준과 관계없이 숙련된 개발자가 될 수 있도록 돕는다는 사명감으로 활동하고 있습니다.

커리큘럼

01-01차시 강의 소개 및 선수 조건