ADK 에이전트 제대로 이해하기: LLM, 워크플로우, 커스텀 에이전트의 차이와 활용

AI 기반 시스템을 구축할 때, ‘에이전트(Agent)’라는 개념은 빠질 수 없습니다.
Agent Development Kit(ADK)는 다양한 유형의 에이전트를 지원하여, 상황에 맞게 지능적인 의사결정부터 구조화된 프로세스 실행까지 폭넓은 개발이 가능합니다.

이 글에서는 ADK의 핵심 개념인 에이전트의 구조와 유형, 각 에이전트가 가지는 특징과 활용 포인트를 정리해 드리겠습니다. AI 애플리케이션을 개발하고자 하는 분들이라면, 어떤 에이전트를 선택해야 할지 더 명확히 이해할 수 있을 것입니다.

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에이전트란 무엇인가?

ADK에서 에이전트(Agent) 는 자율적으로 특정 목표를 달성하기 위해 실행되는 독립적인 단위입니다.
에이전트는 단순히 하나의 기능만 수행하는 것이 아니라, 사용자와 상호작용하고, 외부 도구를 활용하며, 다른 에이전트와 협력할 수 있습니다.

이 모든 에이전트의 기반은 BaseAgent 클래스입니다.
BaseAgent는 기본 설계도 역할을 하며, 이를 확장(extend)하여 다양한 유형의 에이전트를 만들 수 있습니다.

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ADK 에이전트의 주요 유형

1. LLM 에이전트 (LlmAgent, Agent)

• 핵심 엔진: 대규모 언어 모델(LLM)
• 특징:
  • 자연어를 이해하고 생성할 수 있음
  • 동적으로 의사결정을 내리고, 어떤 도구를 사용할지 스스로 선택 가능
  • 유연성과 창의성이 필요한 업무에 적합
• 활용 예시:
  • 고객과의 대화형 챗봇
  • 문서 요약 및 보고서 생성
  • 자연어 기반 검색 및 답변 시스템

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2. 워크플로우 에이전트 (SequentialAgent, ParallelAgent, LoopAgent)

• 핵심 엔진: 미리 정의된 로직(순차, 병렬, 반복)
• 특징:
  • LLM을 사용하지 않고 예측 가능한 실행 흐름을 제공
  • 프로세스를 제어하는 데 최적화
  • 안정적이고 반복 가능한 결과가 필요한 경우 유용
• 활용 예시:
  • 일정 관리 자동화 (순차 실행)
  • 여러 API 호출을 병렬로 처리 (병렬 실행)
  • 데이터 처리 파이프라인 반복 실행 (루프 실행)

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3. 커스텀 에이전트 (BaseAgent 서브클래스)

• 핵심 엔진: 직접 구현한 코드 로직
• 특징:
  • 기존 LLM 또는 워크플로우 패턴으로 해결할 수 없는 특별한 요구사항 대응
  • 외부 시스템과의 특수한 연동이나 고유한 비즈니스 규칙 적용 가능
  • 자유도가 가장 높은 에이전트
• 활용 예시:
  • 특정 기업의 내부 시스템과 연동되는 맞춤형 에이전트
  • 독자적인 알고리즘 적용이 필요한 상황

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한눈에 보는 비교표

틀징	LLM 에이전트	워크플로우 에이전트	커스텀 에이전트
주요 기능	언어 이해·생성, 동적 의사결정	프로세스 실행 흐름 제어	고유 로직·특수 통합
코어 엔진	대규모 언어 모델	미리 정의된 로직	직접 구현 코드
결정성	비결정적(유연)	결정적(예측 가능)	구현에 따라 다름
주요 활용 분야	대화, 문서 처리, 언어 기반 업무	프로세스 자동화, 안정적 실행	맞춤형 요구사항, 독자적 규칙

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멀티 에이전트 시스템: 함께할 때 더 강력하다

ADK의 진짜 힘은 여러 에이전트를 조합할 때 나타납니다.

• LLM 에이전트 → 지능적 의사결정 및 언어 처리
• 워크플로우 에이전트 → 전체 흐름 관리
• 커스텀 에이전트 → 특수 규칙 및 시스템 연동

예를 들어, 고객 서비스 시스템을 구축한다고 하면:

1. LLM 에이전트가 고객 질문을 이해하고 답변 초안을 작성
2. 워크플로우 에이전트가 이 프로세스를 순차적으로 관리
3. 커스텀 에이전트가 기업 내부 데이터베이스와 연동해 최신 정보 제공

이렇게 다층적으로 에이전트를 조합하면, 훨씬 강력하고 실용적인 AI 시스템을 만들 수 있습니다.

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ADK 에이전트 선택 가이드

ADK는 LLM, 워크플로우, 커스텀 에이전트라는 세 가지 큰 축을 통해 다양한 요구를 충족할 수 있습니다.

• 유연성과 창의성이 필요하다면 → LLM 에이전트
• 안정적이고 구조화된 실행이 필요하다면 → 워크플로우 에이전트
• 고유한 요구사항이나 특수한 통합이 필요하다면 → 커스텀 에이전트

앞으로 ADK를 활용한다면, 단일 에이전트보다 멀티 에이전트 시스템을 설계하는 것이 더 강력한 결과를 만들어 낼 수 있습니다.
즉, 단순한 자동화가 아니라 지능적인 협업 구조를 가진 AI 애플리케이션을 만들 수 있는 것입니다.

https://google.github.io/adk-docs/agents/#choosing-the-right-agent-type

Agent Development Kit