구글, Android와 엣지 AI를 지원하는 Kotlin ADK 1.0 공개

개요

구글이 Kotlin, Android, JVM 및 서버 애플리케이션에서 AI 에이전트를 개발하기 위한 Agent Development Kit（ADK）1.0을 공개했다. 이번 버전은 구글의 Python 및 Java ADK와 기능 수준을 맞추는 동시에 Android 환경을 위한 온디바이스 AI와 네이티브 저장 기능을 추가한 것이 특징이다.

Kotlin을 사용하는 개발팀은 이제 에이전트 로직을 구현하기 위해 별도로 Python을 도입할 필요가 줄어든다. 에이전트 오케스트레이션, 도구 호출, 상태 저장, 메모리, 사용자 개입이 필요한 워크플로를 Kotlin API로 구성할 수 있기 때문이다.

주요 기능

• 멀티플랫폼 실행: Kotlin Multiplatform을 기반으로 서버 애플리케이션부터 모바일 기기까지 지원되는 플랫폼에서 실행할 수 있다.
• 계층형 에이전트: 상위 에이전트가 하위 에이전트에 작업을 위임할 수 있다. 복잡한 작업을 나누는 데 유용하지만, 권한과 책임 범위, 오류 처리 정책은 별도로 정해야 한다.
• 컨텍스트와 세션 관리: 대화 이력을 요약하는 컨텍스트 압축으로 장기 대화의 토큰 사용량을 줄일 수 있다. 세션은 일시 중지, 직렬화, 복구를 지원해 모바일 프로세스 중단에도 대응할 수 있다.
• 컴파일 타임 도구 정의: @Tool, @Param 같은 어노테이션을 사용하면 KSP가 Kotlin 함수의 설명 스키마를 컴파일 시점에 생성한다. 런타임 리플렉션을 줄여 타입 안정성과 시작 성능을 고려한 설계다.
• 민감한 작업에 대한 사용자 승인: 도구에 requireConfirmation을 설정하면 실행 전에 사용자의 명시적 승인을 요구할 수 있다. 송금처럼 영향이 큰 작업을 모델의 자율 판단에만 맡기지 않기 위한 장치다.
• 점진적 스킬 공개: SKILL.md 파일에 저장된 절차적 지식을 필요할 때만 불러올 수 있다. 매번 전체 매뉴얼을 모델 컨텍스트에 넣지 않아도 된다.

Android와 온디바이스·클라우드 결합

Android 통합 기능을 이용하면 Room으로 대화 세션을 저장하고, AppSearch로 검색 가능한 메모리를 구축하며, Android 저장소에 직접 접근할 수 있다. 온디바이스 추론에는 LiteRT-LM이 지원되며, ML Kit도 사용할 수 있지만 현재는 테스트 단계다. 클라우드 및 하이브리드 AI 구성에서는 Firebase AI Logic과 연동할 수 있다.

이 구조는 작업의 복잡도, 기기 성능, 네트워크 상태에 따라 실행 위치를 선택하게 해준다. 지연 시간이 중요한 간단한 작업은 기기에서 처리하고, 더 높은 추론 능력이 필요한 작업은 클라우드 모델로 넘기는 방식이다. 특정 모델 백엔드, 세션 제공자, 메모리 시스템에 종속되지 않는 구조도 배포 선택의 폭을 넓힌다.

의미와 주의점

Kotlin ADK 1.0의 의미는 단순히 지원 언어를 추가한 데 있지 않다. Android와 JVM의 기존 개발 흐름 안에서 빌드 시점 도구 정의, 상태 영속화와 복구, 민감한 작업 승인, 온디바이스·클라우드 모델 결합을 구현할 수 있게 했다는 점이 핵심이다.

다만 실제 서비스에서는 복구 가능한 생명주기, 명확한 도구 권한, 안정적인 승인 절차를 먼저 마련해야 한다. 여러 에이전트를 계층화하는 작업은 이러한 기반이 갖춰진 뒤 필요성을 검토하는 편이 합리적이다. 에이전트 수를 늘린다고 시스템이 자동으로 더 안전하거나 신뢰할 수 있게 되는 것은 아니다.

Kotlin용 ADK는 오픈소스로 제공된다. Kotlin 중심의 모바일 및 JVM 개발팀은 이를 활용해 온디바이스 AI와 클라우드 AI를 결합한 에이전트 애플리케이션을 검토할 수 있다.

출처: InfoQ 中文