에이전트 템플릿¶
agents-cli는 에이전트 템플릿을 사용하여 프로젝트를 생성합니다. 각 템플릿은 해당 사용 사례에 맞는 의존성, 도구 및 프로젝트 구조를 갖춘 바로 동작 가능한 에이전트를 제공합니다.
사용 가능한 템플릿¶
| 템플릿 | 설명 | 사용 사례 |
|---|---|---|
adk |
ADK를 사용하는 ReAct 에이전트 | 도구 사용을 포함한 범용 대화형 에이전트 |
RAG는 템플릿이 아닙니다 — 복제 후 학습하여 적용하는 레시피입니다. 아래의 RAG를 참고하세요.
adk¶
기본 템플릿입니다. 샘플 도구가 포함된 Agent Development Kit 기반의 ReAct 에이전트를 생성합니다. ADK를 처음 사용하거나 범용 에이전트를 구축하는 경우 여기서 시작하세요.
모든 Python ADK 에이전트는 별도의 설정 없이 Agent-to-Agent (A2A) 프로토콜을 즉시 지원합니다. A2A 라우트(에이전트 카드 + JSON-RPC)가 자동으로 마운트됩니다. 에이전트가 다른 프레임워크(LangGraph, CrewAI 등)로 구축된 에이전트와 상호 운용되어야 하거나 분산 멀티 에이전트 시스템을 구축할 때 사용하세요. 별도의 템플릿이나 직접 작성하는 A2A 코드는 필요하지 않습니다.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)¶
RAG는 템플릿이 아닙니다 — 복제 후 학습하여 적용하는 레시피입니다. 기본 adk 프로젝트를 생성한 후, google/adk-samples의 RAG 샘플 중 하나를 살펴보고 에이전트에 맞춰 변경하면서 해당 검색기(retriever)와 infra/terraform/을 프로젝트로 복사하세요:
rag-vector-search— 커스텀 인제스천 파이프라인(임베딩, 유사도 검색)이 포함된 Vertex AI Vector Search 2.0.rag-agent-search— 완전 관리형 GCS 데이터 커넥터가 포함된 Agent Platform Search (Discovery Engine) — 버킷에 파일을 넣기만 하면 되며, 별도의 인제스천 코드를 작성할 필요가 없습니다.
ADK 코드 스킬의 references/samples.md에 주요 파일과 함께 두 샘플이 모두 나와 있으며, 각 샘플의 AGENTS.md가 학습 및 적용을 위한 가이드입니다. 프로비저닝 및 인제스천은 샘플 자체의 Makefile(make setup-infra, make data-ingestion)에서 실행할 수 있습니다.