구글 Advent of Agents 2025 따라 하기 - Day 3

https://bongman.tistory.com/1204

구글 Advent of Agents 2025 따라하기 - Day 2

2일 차 이후 무려 5일이 지나서 올리는 3일 차 따라하기 포스팅이다. 핑계를 대자면 요즘 기말고사 기간이다. 어제 하나 끝났고, 오늘은 대체 리포트를 제출했다. 이제 다음 주 목요일 시험 하나 남았고 그날이 곧 종강이다.

https://adventofagents.com/

Advent of Agents 2025

오늘의 주제는 Gemini 3와 ADK로 만들어 보는, 구글 검색을 지원하는 강력한 AI Agent라고 한다. 감이 잘 안 온다. 요즘 LLM 서비스에는 웹 검색 옵션을 다 제공하지 않나? 검색 능력이 더 강력한가 보다. 그냥 따라 하다 보면 감이 오겠지. 일단 해보자.

https://youtu.be/9EGtawwvlNs?si=-v_79EGiV_B6OwAy

3일 차 페이지에 첨부된 영상의 구성이 꽤 좋다. Step-by-step video tutorial 이란다. 영상을 중심으로 따라 해 보겠다. 

'Gemini-3-Pro-AI-Agent' 라는 이름을 빈 프로젝트 폴더를 하나 만들었다.

이어서 터미널에서 'uv init'을 입력해서 프로젝트를 초기화했다. 다음으로 아래와 같이 Google ADK와 GenAI 라이브러리를 설치했다.

uv add google-adk
uv add google-genai

이어서 Google API key를 환경변수로 등록했다.

export GOOGLE_API_KEY="YOUR_API_KEY"

가상 환경을 활성화했다. 머리를 비우고 말 그대로 따라 하고 있다. 산은 산이요, 물은 물이로다.

source .venv/bin/activate

잘 되고 있는 것 같다. 이제 Agent를 만든다, 빠르구마잉~

adk run my_agent

여기서 주의할 점이 있는데 우리는 Gemini 3 Pro를 사용할 거라서 선택지에서 2번을 선택해야 한다. 일단 Agent 생성 완료.

즐겨 쓰는 IDE(나는 PyCharm 유저다)를 열고 프로젝트를 불러온다. my_agent 폴더 안의 agent.py 파일을 열고 코드를 싹 다 지운다.

ADK 문서 페이지로 가서 'Google Search' 툴 항목의 코드를 긁어 온다.

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https://google.github.io/adk-docs/tools/built-in-tools/#google-search

Agent Development Kit

긁어 온 코드를 그대로 붙여 넣고, 'model' 값을 'gemini-2.0-flash'에서 'gemini-3-pro-preview'로 고친다.

이어서 'instruction' 값도 고친다. 영상을 보고 타이핑하기에는 분량이 좀 많다. 아래 github 링크로 가서 복사해 온다.

https://github.com/GoogleCloudPlatform/devrel-demos/blob/main/ai-ml/agent-labs/gemini-3-pro-agent-demo/my_agent/agent.py

devrel-demos/ai-ml/agent-labs/gemini-3-pro-agent-demo/my_agent/agent.py at main · GoogleCloudPlatform/devrel-demos

    instruction="""
    You are a helpful assistant with access to Google Search.
    
    If the user asks a question that requires current information or facts, use the 'google_search' tool.
    Always cite your sources implicitly by providing the answer clearly based on the search results.
    """,

마지막으로 끝 부분의 코드를 아래와 같이 변경한다.

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(call_agent_async("what's the latest ai news?"))

진짜 마지막으로 아래와 같이 import도 해줘야 한다.

import asyncio

결론적으로 그냥 위의 github 링크에서 코드 전체를 긁어 와도 될 것 같다. 다시 터미널로 가서 Agent를 ADK web에 배포한다.

adk web --port 8000

브라우저를 띄우고 주소 창에 'http:/127.0.0.1:8000'을 입력하고, 아래와 같이 검색이 필요한 질문을 해봤다.

강남역 근처, 회식할 만한 장소를 알려달라고 물어봤는데 얼추 맞는 답이 나온다. 확인 차 제일 위에 있는 '몽중헌 강남점'을 네이버 지도에서 찾아봤다.

https://naver.me/GvcTOVb8

네이버지도

오.. 답변 내용 그대로 강남역 근처에 있고 딤섬이 유명한 곳이 맞다. 쓸만해 보인다. 전체 답변 내용도 공유한다. 혹시 강남역 근처에서 회식 계획이 있는 분은 참고하시길..

강남역 근처에서 10명 정도 인원이 회식하기 좋은 중식당을 분위기와 예산대별로 나누어 추천해 드립니다. 대부분 룸(Private Room) 예약이 가능한 곳들이니, 인원이 확정되면 미리 전화로 예약하시는 것을 권장합니다.

1. 깔끔하고 고급스러운 분위기 (비즈니스/중요한 회식)

: 임원진이 참석하거나 조용히 대화하며 식사하고 싶을 때 적합합니다.

몽중헌 강남점
- 특징: 딤섬 전문으로 유명하며, 분위기가 매우 고급스럽습니다. 개별 룸이 잘 갖춰져 있어 프라이빗한 회식에 최적화되어 있습니다.
- 추천 메뉴: 딤섬 코스, 각종 요리류
- 위치: 강남역 9번 출구 인근 (GT타워)

표량 (Pyoryang)
- 특징: 인테리어가 깔끔하고 모던한 중식당입니다. 콜키지 프리인 경우가 많아(변동 가능성 있으니 확인 필요), 좋아하는 술을 가져가서 즐기기 좋습니다. 룸 컨디션이 쾌적합니다.
- 추천 메뉴: 어향동고, 멘보샤
- 위치: 강남역 5번 출구 인근

Chai797 (차이797) 역삼GFC점
- 특징: 강남파이낸스센터(GFC) 내에 위치해 주차가 편리하고 매장이 넓고 쾌적합니다. 호불호 없는 깔끔한 맛과 정갈한 서빙이 장점입니다.
- 위치: 역삼역과 강남역 사이 (역삼역과 연결)

2. 맛과 가성비 중심 (편안한 팀 회식)
: 음식이 맛있고 술 한잔 곁들이기 좋은 왁자지껄한 분위기 혹은 실속 있는 곳들입니다.

일일향 3호점 (강남점)
- 특징: '육즙 탕수육'과 '어향동고'로 매우 유명한 맛집입니다. 룸도 구비되어 있으며, 요리 맛에 집중하는 미식 회식에 알맞습니다. 인기가 많아 예약이 필수입니다.
- 추천 메뉴: 육즙 돼지고기 탕수육, 어향동고, 전가복
- 위치: 강남역 4번, 6번 출구 인근

삼성각
- 특징: 강남역 터줏대감 같은 오래된 맛집으로, 화려하진 않지만 편안하고 가성비 좋은 코스 요리가 있습니다. 룸이 다양하게 있어 단체 모임에 자주 이용됩니다.
- 추천 메뉴: 깐풍기, 쟁반짜장, 코스 요리
- 위치: 강남역 5번 출구 뒤편

초선과여포
- 특징: 점심 시간엔 직장인들로 붐비며, 저녁 회식 장소로도 인기가 높습니다. 주말이나 공휴일, 혹은 평일 특정 시간대에 요리 할인 이벤트를 자주 하는 편이라 가성비가 훌륭합니다.
- 위치: 강남역 5번 출구 인근

💡 예약 팁
- 10명은 중식당에서 룸을 잡기 딱 좋은 인원입니다. 다만 인기 있는 곳(특히 일일향, 몽중헌)은 금방 마감되므로 최소 3~4일 전에 전화 예약하는 것이 좋습니다.
- 주차가 중요하다면 GFC에 있는 Chai797이나 타워 주차가 지원되는 몽중헌이 편리합니다.

참고로 처음 질문을 던졌을 때는 아무리 기다려도 답변이 안 나왔다. 터미널을 확인해 보니 아래와 같은 에러가 떠 있었다.

429 RESOURCE_EXHAUSTED. {'error': {'code': 429, 'message': 'You exceeded your current quota, please check your plan and billing details. For more information on this error, head to: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/rate-limits. To monitor your current usage, head to: https://ai.dev/usage?tab=rate-limit.
..

 

Gemini API를 통해 답변이 생성되고 이때 token을 써야 하는데 결제가 필요하다는 내용이다. 터미널에 찍힌 대로 아래 페이지로 이동해서 상황을 파악하고 결제 정보를 등록했다.

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/rate-limits

비율 제한  |  Gemini API  |  Google AI for Developers

Google Cloud 무료 체험판 사용이 시작됐고, $300(USD)의 크레딧을 91일 동안 사용할 수 있다고 한다. 3일 차부터 갑자기 난이도와 분량이 확 올라갔다. 일단 여기서 마무리한다. 끝.