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에이전트 구축 4
회사에서 업무용 AI 에이전트를 만들며 내린 설계 판단. Google ADK Java 시리즈가 여기에 있다.
- AI 검색이 놓친 업무 기록, 색인 본문부터 확인하기본문부터
담당자가 남긴 원인 메모가 검색 본문에는 없었다. 본문을 합친 뒤에도, 앞 200자만 전달하면 그 문장이 빠질 수 있다. 같은 기록의 근거를 따라가며 고칠 단계를 찾고, 작은 실험으로 차이를 확인한다.
읽는데 11분
- 채팅에서 한 말이 실제 업무 화면의 동작이 되기까지접수까지
"업무 요청 목록 화면 열어줘" 한 줄이 모델의 도구 선택, 서버의 접수 확인, AG-UI 이벤트, React의 이동 함수로 이어지는 경로를 화면 식별자 하나로 따라갔다. 화면을 고르는 쪽은 모델이고 여는 쪽은 브라우저이며, 봇이 말하는 "이동했습니다"의 근거는 서버의 접수 확인까지다.
ADK Java 시리즈 3편읽는데 16분
- Gemini function calling, Java로 직접 돌리면 어디까지 해야 하나넘길 것
Gemini는 함수와 인자를 고를 뿐 실행은 애플리케이션 몫이다. Java 수동 루프, 계층 간 연결이 어긋나도 드러나지 않는 실패, 그리고 Google ADK Java와 AG-UI를 고른 이유를 정리했다.
ADK Java 시리즈 2편읽는데 16분
- 번역 요청 하나가 사내 LLM 플랫폼이 되기까지기반부터
구두로 먼저 들어온 번역 버튼 요청 하나. genai 호출 한 번이면 하루로 끝날 일이었지만, 번역 기능 대신 프롬프트·지침·도구를 화면에서 관리하는 계층을 먼저 만들었다.
ADK Java 시리즈 1편읽는데 9분