Google에서 제공하는 공식 ADK 샘플 저장소에는 다양한 용도의 에이전트들이 포함되어 있습니다. 이 샘플들은 대화형 봇부터 복잡한 멀티 에이전트 워크플로우까지 다양한 시나리오를 다룹니다.
🔹 주요 샘플 에이전트 목록
- llm-auditor: 대형 언어 모델(LLM)의 응답을 평가하고 감사하는 에이전트입니다.
- data-cleaner: 데이터 정제 및 전처리를 자동화하는 에이전트입니다.
- multi-agent-orchestrator: 여러 에이전트를 조율하여 복잡한 작업을 수행하는 오케스트레이터 에이전트입니다.
- human-in-the-loop: 인간의 피드백을 통합하여 에이전트의 결정을 개선하는 에이전트입니다.
각 에이전트는 자체 디렉터리와 README.md 파일을 포함하고 있어, 설정 및 실행 방법을 자세히 안내합니다.
🛠 설치 및 실행 방법
ADK 설치: Agent Development Kit을 설치하고 구성합니다. 설치 가이드를 참고하세요.
샘플 클론:
git clone https://github.com/google/adk-samples.git
cd adk-samples환경 변수 설정: 각 에이전트는 .env 파일을 사용하여 API 키, Google Cloud 프로젝트 ID 등 구성 정보를 관리합니다. 제공된 .env.example 파일을 복사하여 .env 파일을 생성하고 필요한 값을 입력하세요.
에이전트 실행:
cd agents/llm-auditor # 예시로 llm-auditor 에이전트 선택
poetry install # 의존성 설치
poetry run start # 에이전트 실행
📌 참고 사항
- 대부분의 에이전트는 Google Cloud 서비스(예: Vertex AI, BigQuery 등)를 활용하므로, 관련 계정 및 프로젝트 설정이 필요합니다.
- 에이전트별로 요구되는 환경 변수와 설정이 다를 수 있으므로, 각 에이전트의 README.md 파일을 꼼꼼히 확인하시기 바랍니다.
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