Google은 에이전트 개발을 프레임워크(ADK), 전주기 제품군(Agent Builder), 관리형 런타임(Agent Engine) 으로 나눠 제공합니다. 이름이 비슷하지만 역할과 책임이 명확히 다르므로, 선택 전에 개념을 정리하시는 게 좋습니다.
한 줄 정의
- ADK (Agent Development Kit): 오픈소스, 코드 중심 프레임워크입니다. Gemini에 최적화되어 있지만 모델·배포 비종속(agnostic)으로 설계되어 다른 프레임워크/런타임과도 호환됩니다. https://google.github.io/adk-docs/
- Vertex AI Agent Builder: 에이전트 전주기(빌드→배포→거버넌스) 를 아우르는 제품군입니다. 빌드는 ADK 등으로 하고 배포·운영은 Agent Engine을 쓰는 흐름을 가이드합니다. https://cloud.google.com/agent-builder/overview
- Vertex AI Agent Engine: 관리형 런타임/운영 레이어입니다. 배포·확장·관측·평가·메모리 등 운영 기능을 제공하며, ADK/LangGraph/LangChain 등 여러 프레임워크를 지원합니다. https://cloud.google.com/agent-builder/agent-engine/overview
- A2A (Agent-to-Agent Protocol): 프레임워크/벤더를 가로지르는 에이전트 상호운용 표준입니다. 현재는 Linux Foundation 산하 오픈 표준으로 문서화되어 있습니다. https://a2a-protocol.org/latest/
- Agent Starter Pack: Google Cloud용 프로덕션 템플릿/인프라 번들입니다. 템플릿, CI/CD, 관측, 보안, 그리고 Agent Engine/Cloud Run 배포 흐름을 제공합니다. https://github.com/GoogleCloudPlatform/agent-starter-pack
각 도구를 빠르게 이해하기
ADK — “코드로 만드는” 에이전트 프레임워크
에이전트 오케스트레이션, 툴 연동, 멀티에이전트 구성 등을 코드로 설계할 수 있도록 한 모듈식 프레임워크입니다. model/deploy agnostic 철학을 공식 문서가 명시하고, 샘플 레포와 배포 가이드를 함께 제공합니다. 필요 시 Agent Engine으로 배포하는 경로도 지원합니다. https://google.github.io/adk-docs/
Agent Builder — “전주기를 감싸는” 제품군
Vertex AI 콘솔과 문서를 중심으로, 빌드(ADK 등 프레임워크) → 스케일(Agent Engine) → 거버넌스/관측 흐름을 제공합니다. 구성 요소로 Sessions, Memory Bank, Code Execution, Example Store 등이 연결됩니다. https://cloud.google.com/agent-builder/overview
Agent Engine — “운영을 책임지는” 관리형 런타임
프로덕션 배포·확장·관측(Trace/Logging/Monitoring)과 Memory Bank, Sessions, Evaluation, Code Execution 등을 제공하며, ADK·LangChain·LangGraph·AG2·LlamaIndex 등 다양한 프레임워크 지원 상태를 표로 명시합니다(“Full/SDK Integration/Custom template” 구분). 또한 Agent Starter Pack과의 연결을 공식 가이드에서 권장합니다. https://cloud.google.com/agent-builder/agent-engine/overview
A2A — “프레임워크를 넘나드는” 상호운용
에이전트가 서로를 발견·위임·협업할 수 있게 하는 표준입니다. 내부 기억/툴/로직을 공유하지 않고 메시지 규격만으로 상호작용하도록 설계되어 보안성과 벤더 중립성을 동시에 지향합니다. MCP와는 에이전트↔툴과 에이전트↔에이전트로 역할을 분담합니다. https://a2a-protocol.org/latest/
Agent Starter Pack — “운영 뼈대”
ReAct, RAG, 멀티에이전트, 실시간(라이브) 에이전트 등 템플릿과 함께, Terraform 기반 인프라·CI/CD(GCB/GitHub Actions)·관측(Cloud Trace/Logging) 구성을 포함합니다. Agent Engine/Cloud Run 배포 플로우와 ADK·A2A 베이스 템플릿도 포함되어 있습니다. https://github.com/GoogleCloudPlatform/agent-starter-pack
권장 아키텍처(현실적인 흐름)
ADK로 로컬/개발 환경에서 빌드·테스트 → Agent Engine으로 배포/운영(관측·보안·평가) → Agent Builder로 전주기 관리 → 필요 시 A2A로 멀티에이전트/이기종 연동, 인프라는 Agent Starter Pack으로 표준화하시는 것을 권합니다.
https://cloud.google.com/agent-builder/overview
기능 비교 한눈에
| 항목 | ADK | Agent Builder | Agent Engine | A2A | Agent Starter Pack |
| 역할 | 코드 기반 프레임워크 | 전주기 제품군 | 관리형 런타임/운영 | 상호운용 표준 | 프로덕션 템플릿/인프라 |
| 개방성 | 오픈소스, 모델/배포 비종속 | Vertex AI 제품 | Google Cloud 서비스 | 오픈 표준 | 오픈소스(레포) |
| 주요 기능 | 오케스트레이션, 멀티에이전트, 툴 연동 | Build·Scale·Govern | 배포·스케일·관측·평가·메모리 | 에이전트 간 통신 규격 | 템플릿·CI/CD·관측·보안 |
| 프레임워크 호환 | – | 상위 개념 | ADK·LangGraph·LangChain 등 지원 | 프레임워크 불문 상호운용 | ADK·LangGraph·A2A 템플릿 |
선택 가이드
- 코드 유연성이 최우선이시면, ADK로 시작하신 뒤 운영 요구가 생기면 Agent Engine에 올리시는 구성이 합리적입니다.
- 조직 단위 거버넌스/표준화가 필요하시면, Agent Builder 관점에서 설계하고 런타임은 Agent Engine을 기본값으로 두시길 권합니다.
- 프로덕션 운영(관측·보안·평가·장기 메모리) 을 전제로 하시면, Agent Engine의 관리형 기능을 우선 고려하시고, 배포 뼈대는 Agent Starter Pack으로 고정하시는 게 유지보수에 유리합니다.
- 멀티에이전트/이기종 프레임워크 연동 방향이면, 초기 설계에서 A2A 메시지 스키마를 포함해 두시면 재작업 비용을 줄일 수 있습니다.
참고 자료
- ADK 개요/철학/배포 경로: ADK Docs & GitHub(모델·배포 비종속 명시, Agent Engine 배포 가이드 포함).
- Agent Builder 개요: 전주기 제품군 정의 및 “ADK로 빌드, Engine으로 배포” 워크플로.
- Agent Engine 개요: 런타임·평가·Sessions·Memory Bank·Code Execution, 지원 프레임워크 표, Agent Starter Pack 연계. 마지막 업데이트: 2025-11-05(UTC).
- A2A 공식 문서: 표준 소개, 핵심 개념, MCP와의 관계.
- Agent Starter Pack: 템플릿 목록(ADK/A2A 포함), CI/CD·관측·보안 구성, Engine/Cloud Run 배포.