구글 Advent of Agents 2025 따라 하기 - Day 7

https://bongman.tistory.com/1211

구글 Advent of Agents 2025 따라 하기 - Day 6

지난 6일 차 포스트를 썼던 동네 도서관이 오늘 휴관이라 멀리 학교 도서관까지 왔다. 휴일(그냥 휴일도 아니고 크리스마슨데!)이라 썰렁할 줄 알았는데 학생들이 꽤 많다. 

https://naver.me/IxsqTmH1

네이버지도

점심은 가까워서 종종 가는 '돈가네 밥상'에서 먹었다. 오늘은 평소 시키던 1인 보쌈 말고 족발을 시켰는데 턱이 너무 아플 정도로 고기가 질겼다. 어느 부위를 쓴 건지 족발이 이렇게 질길 수도 있다니 놀랍다. 혹시 여기 가게 된다면 웬만하면 보쌈만 시키시길. 보쌈도 갈 때마다 고기 퀄리티의 널뛰기가 좀 있지만 대체로 먹을만하다. 잡설이 길었다.

https://adventofagents.com/day/7

Advent of Agents 2025

7일 차의 키워드는 'Code Execution'이다. 본문을 읽어보니 말 그대로 '코드 실행'을 의미한다. LLM이 코드 작성뿐 아니라 복잡한 문제를 해결하기 위해 코드를 실행할 수도 있다는 것이다. 글로는 잘 와닿지 않는다. 첨부된 유튜브 영상을 기반으로 따라 해 보겠다.

https://youtu.be/u1txECrXj6k?si=0dxQS-bc7C-Sf73o

따라 하기 전에 2분이 조금 안 되는 짧은 분량이라 대강 훑는 느낌으로 시청했다. 나름 짜임새 있고 음성 가이드도 있어서 괜찮아 보였다. 하지만 막상 따라 하려 보니 해상도(720p) 문제인지 그냥 글씨가 작은 건지 코드를 알아보기 힘든 수준이었다. 영상의 더 보기를 눌러봐도 코드 관련 내용이나 링크는 없다. 쉽지 않다. 영상은 참고만 하고 가이드 페이지에 첨부된 코드로 따라 하기로 했다. 먼저 샘플 프로젝트를 클론 받았다.

git clone https://github.com/google/adk-samples.git
cd adk-samples/python/agents/retail-ai-location-strategy

다음으로 각종 환경 설정이다. 대부분 API 키 값 설정이다.

cp .env.example .env
# Edit .env with your keys:
#   GOOGLE_API_KEY=your_ai_studio_key
#   GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=FALSE
#   MAPS_API_KEY=your_maps_key

'GOOGLE_API_KEY'는 지난 2일 차 따라 하기 때 만들어 놓은 것을 넣었다.

https://bongman.tistory.com/1204

구글 Advent of Agents 2025 따라 하기 - Day 2

MAPS_API_KEY는 구글 맵스 API 키 값으로 보이는데 한 번도 써 본 적이 없다. 구글링으로 찾은 Google Maps Platform 페이지로 이동해서 문서에서 시키는 대로 3단계 과정을 거쳐 API 키를 발급받았다.

https://developers.google.com/maps/documentation/javascript/get-api-key

Maps JavaScript API 설정  |  Google for Developers

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발급받은 API 키를 파라미터로 Maps JavaScript API request를 던져서 미국 지도를 얻어오는 예제까지 진행했다. 여긴 어디, 난 누구? 다음으로 'adk-samples/python/agents/retail-ai-location-strategy' 경로의 .env 파일을 열고 'GOOGLE_API_KEY'와 'MAPS_API_KEY' 필드 값을 채워 넣었다.

이어서 다음 명령어를 실행했다. 벌써 끝인 듯?

make install && make dev

알 수 없는(컨셉이 따라 하기니까 뭐..) 126개의 패키지들이 설치되고 ADK Web Server가 구동됐다는 문구가 표시됐다. 'http://127.0.0.1:8501/'로 접속하니 친근한 UI의 페이지가 떴다.

가이드 페이지의 설명은 여기서 끝이다. 이후 어떻게 해야 하는지 알아내기 위해서 아까 프로젝트를 clone 받은 github 저장소 페이지로 이동했다.

https://github.com/google/adk-samples/tree/main/python/agents/retail-ai-location-strategy

adk-samples/python/agents/retail-ai-location-strategy at main · google/adk-samples

아까 띄운 로컬 웹 페이지에서 에이전트에게 아래 쿼리를 던져 보란다. 조금 당황스럽지만 'retail-ai-location-strategy'라는 샘플 프로젝트 이름에 맞게 인도의 어떤 동네에 카페를 오픈하려고 하는데 도와달라는 내용 같다.

I want to open a coffee shop in Indiranagar, Bangalore

시간이 한참 흘렀고 뭔가 엄청난 일이 진행된 것 같다. 저장소의 README 내용에 따르면 일곱 마리의 에이전트(멀티 에이전트!)가 역할을 분담해서 어디에 카페를 오픈하면 좋을지 분석하고 결과를 내는 과정이라고 한다. 위의 이미지는 일곱 마리 중에 GapAnalysisAgent라는 놈이 오늘의 키워드인 '코드 실행'을 하는 모습이다. 이거 하나 보려고 이 고생을 했다니 좀 허무하다.

위의 이미지는 일곱 마리 에이전트 중 막내인 'infographicsGeneratorAgent'라는 놈이 작업 마무리 단계에 그린 보고서다. 그럴듯해 보이긴 하다. 여기서 끝이 아니라 로컬 웹 서버가 아닌 Google Cloud에 에이전트를 배포하는 단계도 있는데 필수는 아니고 (Optional)로 표시돼 있어서 넘어간다. 점심 먹고 시작했는데 어느새 저녁 먹을 시간이다. 나중에 7-2일 차 정도로 추가로 포스팅할지도 모르겠다.

이건 샘플 프로젝트의 구조와 동작의 흐름을 보여주는 구조도(일명 장표)다. 마찬가지로 프로젝트 README 파일에 있는 걸 가져왔다.

이 그림은 일곱 마리 에이전트 부분만 따로 뽑은 그림이다. 색을 좀 많이 쓴 것 빼고 괜찮아 보인다. 구글에 만든 그림이라는 걸 강조하려고 로고에 있는 색을 다 썼나 보다. 회사 다닐 때 이런 거 참 많이 그렸는데 기분이 묘하다. 이렇게 마무리하려다 README 파일을 좀 더 읽어봤는데 AG-UI 라는 것을 적용해 보는 단계(이것도 Optional)가 또 있었다.

https://docs.ag-ui.com/introduction#the-agent%E2%80%93user-interaction-ag-ui-protocol

AG-UI Overview - Agent User Interaction Protocol

AG-UI(Agent–User Interaction)는 AI 에이전트를 유저 어플리케이션과 연결해 주는 프로토콜이라고 한다. 이제 보니 가이드 유튜브 영상은 이걸 적용한 결과물을 찍은 것으로 보인다. 영상에 나온 걸 얼핏 보고 단순히 에이전트의 동작이나 상태 변환을 실시간으로 이쁘게 보여주는 UI(User Interface)인 줄 알았는데 그게 아니었다. 이건 나중에 꼭 해 보고 포스팅도 하겠다. 끝.