LangGraph vs Google ADK: 비교 요약

아래 표는 LangGraph와 Google ADK(Agent Development Kit)를 주요 측면에서 비교한 요약입니다:

비교 항목LangGraphGoogle ADK (Agent Development Kit)

기능 및 에이전트 구성	오케스트레이션 프레임워크: LangChain팀이 개발한 오픈소스 에이전트 오케스트레이션 프레임워크. 다중 LLМ 호출을 그래프(state machine) 기반으로 연결하여 복잡한 워크플로를 구현blog.langchain.dev. 세밀한 흐름 제어 가능(단일/계층형/다중 에이전트 등)langchain.com. 메모리: 내장 메모리로 대화 이력과 컨텍스트를 지속 관리langchain.com. 체크포인팅으로 장기 메모리 유지 및 실패 복구 지원langchain-ai.github.iolangchain-ai.github.io. 도구/API 연동: LangChain 생태계와 원활히 통합되어 풍부한 툴 및 외부 API 활용 가능langchain-ai.github.io. 인간 협업(HITL)과 스트리밍 응답 지원langchain-ai.github.iolangchain.com.	에이전트 개발 툴킷: Google이 공개한 오픈소스 에이전트 개발 프레임워크 (Apache 2.0). 코드 우선 접근으로 유연한 오케스트레이션 지원github.com. 정적 워크플로(순차, 병렬, 루프)와 LLM 기반 동적 라우팅 모두 지원google.github.io. 계층적 하위 에이전트 구성 및 위임(delegation) 가능developers.googleblog.comdevelopers.googleblog.com. 메모리: 세션/스테이트/메모리 체계를 통해 대화 맥락 및 장기 지식 관리medium.com. 세션을 메모리에 저장하거나 DB로 지속화해 멀티턴 대화 유지cloud.google.com. 도구/API 연동: 풍부한 툴 생태계 내장 – 검색, 코드실행, OpenAPI 등 기본 제공github.com. 서드파티 라이브러리(LangChain 등) 및 다른 에이전트를 툴로 통합 가능google.github.io. 에이전트 간 통신 프로토콜(A2A)로 멀티에이전트 상호작용 지원.
사용 편의성	문서화 및 학습: LangChain 문서와 별도 LangGraph 튜토리얼/아카데미 제공langchain.com. 다만 LangChain 기본보다 저수준 제어에 가까워 학습 곡선 존재 (세밀한 설계 필요). 예제 프로젝트(예: GPT-Newspaper 등)로 활용 사례 학습 가능blog.langchain.dev. 개발 생산성: 템플릿 함수(create_react_agent 등)으로 기본 에이전트 생성 지원langchain-ai.github.io. LangSmith 연동으로 디버깅 및 평가 용이langchain-ai.github.io. LangGraph Studio(시각적 인터페이스)로 그래프 설계 및 1-클릭 배포 지원langchain.com.	문서화 및 학습: Google의 공식 문서와 예제가 풍부하고 상세함developers.googleblog.com. Medium 가이드 등 입문 자료 다수medium.com. 코드 우선 접근방식으로 파이썬 코드만으로 로직 구현 (복잡한 YAML 불필요). 초보 개발자도 이해하기 쉽게 설계되어 있다는 평가. 개발 생산성: 퀵스타트(Cloud Console 통합)로 간편한 프로젝트 설정cloud.google.com. 명령줄 도구 및 웹 UI 평가 도구 내장으로 테스트 수월developers.googleblog.com. 주 단위 빈번한 업데이트로 기능 개선 활발github.com. Visual Studio Code용 확장 등 개발 편의 기능도 제공 가능성.
성능 및 확장성	실행 성능: LangGraph 자체 오버헤드는 적으며, 성능 대부분 LLM/툴 API 호출에 좌우. 동시성 지원에 대해서는 제한적 언급(주로 순차 흐름 중심), 그러나 그래프 병렬 노드 구성이나 백그라운드 작업으로 병렬 처리 응용 가능langchain.com. 확장성: 내장 체크포인트와 영구 스토리지로 내구성 있는 장기 실행 지원langchain-ai.github.io. LangGraph Platform 사용 시 수평 확장(여러 서버, 작업 큐) 및 자동 재시도, 캐싱 등 폴트 톨러런스 기능 제공langchain.com. 분산 처리: 오픈소스 LangGraph 라이브러리 자체로는 분산 클러스터 관리 기능은 없으나, 컨테이너화하여 자체 인프라에 배포 가능. 멀티에이전트도 한 프로세스 내 그래프 형태로 동작.	실행 성능: 병렬 에이전트 구성 지원으로 필요한 경우 동시 실행 가능datacamp.com. 예컨대 여러 툴 호출을 병렬 처리하여 응답 지연 감소 가능. Python 외 Java 버전도 제공되어 기존 시스템과 통합 유연. 확장성: 컨테이너화 및 클라우드 배포 최적화 – Docker/Cloud Run으로 손쉽게 배포, Vertex AI Agent Engine으로 자동 스케일링 지원google.github.io. 다수 사용자 세션 처리 시, 세션 서비스를 활용한 메모리 관리로 안정적 확장. 분산 처리: 마이크로서비스 아키텍처를 지향하여 에이전트들을 분산 구성 가능datacamp.comdatacamp.com. A2A 프로토콜로 여러 에이전트 서비스가 메시지 교환하며 협업하도록 설계. 기업 환경에서 여러 워커 인스턴스로 부하 분산 용이.
커뮤니티 지원	오픈소스 커뮤니티: LangChain 생태계에 속해 있어 대규모 개발자 커뮤니티 보유. GitHub 스타 약 12.9천개, 포크 2.2천개로 인기github.com. 오픈 이슈 88개 내외로 비교적 신속한 문제 해결 (LangChain 팀의 적극 지원)github.com. 사례 및 자료: 공식 예제 코드와 블로그 (LangChain Blog) 다수 제공. GPT-Newspaper, CrewAI 등 서드파티 활용 사례 등장blog.langchain.dev. LangChain Discord/포럼에서 사용자 질의응답 활발.	오픈소스 커뮤니티: 2025년 공개 후 단기간에 성장 – GitHub 스타 약 9천개 달성github.com. 오픈 이슈 270여 개로 피드백 활발히 수집 중github.com. Google이 지속적으로 리소스 투입하여 개선 중이며, 공식 레딧 포럼(r/agentdevelopmentkit) 및 해커톤 개최 등 사용자 커뮤니티 육성developers.googleblog.comreddit.com. 사례 및 자료: 공식 샘플 에이전트 모음 제공google.github.io. 개발자 블로그, Medium 등에 튜토리얼과 데모 프로젝트 다수 등장 (예: 여행 도우미 에이전트)datacamp.com. Google I/O 등에서 적극 홍보하여 정보 접근성이 높음.
라이선스	MIT 라이선스의 완전 오픈소스github.com. 상업적 사용에 제한 없고, 코드 수정/배포 자유. LangGraph 자체는 오픈소스이지만, LangChain에서 제공하는 상용 SaaS(LangGraph Platform 등)는 별도. 기업 내 자유롭게 PoC부터 프로덕션까지 사용 가능.	Apache 2.0 라이선스의 완전 오픈소스github.com. 상업적 사용과 수정/배포에 제약 없음. Apache 2.0의 특성상 특허권 명시 등 기업 친화적. Google Cloud 서비스(예: Vertex AI)와 통합 시에도 프레임워크 사용에는 별도 과금 없음.
기업 환경 적합성	보안 & 거버넌스: LangGraph 자체는 벤더 종속 없음 – 사내 방화벽 내에서 운영 가능. 접근 제어 및 인증은 플랫폼 계층에서 지원langchain-ai.github.io. LLM 제약이나 콘텐츠 필터링 등은 개발자가 LangChain Guardrails 등과 연계해 구현. 확장성 & 운영: 고가용성 설계에 유연 – 체크포인트로 작업 재시도, 인간 승인을 통한 검증 절차 쉽게 삽입 가능langchain.com. LangSmith로 모니터링 및 로그 추적 지원. 자체 인프라나 Kubernetes에 배포하여 내재화 용이. LangChain사는 엔터프라이즈 지원 옵션 제공.	보안 & 거버넌스: 안전장치 가이드 제공 – 에이전트 설계 시 권한 제한, 툴 사용 제어, 콘텐츠 필터 등의 베스트 프랙티스 문서화google.github.io. Vertex AI와 연계 시 데이터 암호화, 접근 제어 등 클라우드 보안 기능 활용 가능. 확장성 & 운영: Google Cloud에서 매니지드 서비스로 운영 시 SLA 및 모니터링 툴(Google Cloud Monitoring) 활용 가능. 내장 평가도구로 품질 관리 용이developers.googleblog.com. 컨테이너화로 온프레미스/타 클라우드에도 이식 가능하므로 기존 엔터프라이즈 워크플로에 통합 수월.

 

주요 특징 요약: LangGraph는 LangChain 기반의 강력한 에이전트 흐름 제어와 메모리 관리에 중점을 둔 프레임워크로, 신뢰성과 세밀한 커스터마이징이 요구되는 시나리오에 적합합니다langchain.comlangchain.com. 반면 Google ADK는 다중 에이전트 시스템을 손쉽게 구축하고 평가/배포까지 고려한 엔드투엔드 솔루션으로, Google Cloud와의 시너지를 바탕으로 개발 생산성과 확장성을 극대화한 것이 특징입니다github.comgoogle.github.io.

LangGraph vs ADK: 상세 비교 분석

1. 기능 (에이전트 구성, 흐름 제어, 메모리, API 연동, 멀티에이전트 지원)

LangGraph: LangGraph는 LangChain 팀이 2024년에 공개한 오픈소스 오케스트레이션 프레임워크로서, 에이전트의 상태와 동작을 **그래프(상태 기계)**로 모델링합니다blog.langchain.dev. 이를 통해 복잡한 작업을 노드(에이전트)와 엣지(전이 규칙)로 분해하여 명시적으로 흐름 제어를 할 수 있습니다. LangGraph는 단일 LLM 에이전트부터 계층형 다중 에이전트에 이르는 다양한 제어 흐름을 한 프레임워크에서 지원하며, 순차 실행뿐 아니라 **사이클(루프)**이나 분기 등 커스텀 워크플로를 정의할 수 있습니다langchain.com. 예를 들어 상위 "감독자" 에이전트가 여러 하위 에이전트를 도구처럼 호출하는 계층적 팀 구성이나, 에이전트 간 라우팅을 담당하는 라우터 노드 등을 구현할 수 있습니다blog.langchain.devblog.langchain.dev.

LangGraph의 큰 강점 중 하나는 상태 관리와 메모리입니다. 에이전트 실행 중 생성되는 intermediate state(예: "scratchpad")뿐 아니라, 대화 히스토리나 장기 메모리를 자동으로 체크포인트하여 세션 간에도 유지할 수 있습니다langchain.com. LangGraph의 내장 메모리 기능은 단기 추론 메모리와 더불어 장기 사용자 별 메모리를 지원하여, 예를 들어 동일 사용자와 여러 차례 상호작용 시 이전 컨텍스트를 기억하는 개인화된 에이전트를 구현할 수 있습니다langchain.com. 이는 내부적으로 Thread와 Checkpointer 개념으로 작동하며, 실행 단계별 상태를 StateSnapshot으로 저장해 두었다가 필요시 롤백하거나 다른 브랜치로 탐색(타임 트래블)도 가능합니다langchain-ai.github.iolangchain-ai.github.io. 또한 이러한 체크포인트는 **영구 스토리지(DB 등)**에 저장 가능하여, 에이전트가 오래 실행되거나 예기치 않게 중단되더라도 마지막 상태부터 복구가 가능한 **내구성(Durable execution)**을 갖춥니다langchain-ai.github.io.

도구 및 외부 API 연동 측면에서, LangGraph는 LangChain의 방대한 툴 에코시스템을 그대로 활용할 수 있다는 이점이 있습니다. LangGraph 자체는 프롬프트나 LLM 호출 추상화를 강제하지 않으며, LangChain과 매끄럽게 통합되도록 설계되어langchain-ai.github.io, LangChain의 표준 Tool (예: 검색, 위키피디아, 계산기 등)이나 자료 소스 연동(Retriever, Vector DB 등)을 그대로 가져와 사용할 수 있습니다. 사용자는 파이썬 함수나 LangChain의 Tool을 노드에 바인딩하여 외부 API 호출을 수행하도록 그래프를 구성하면 됩니다. 예를 들어 날씨 정보를 조회하는 간단한 함수 get_weather를 LangGraph 에이전트의 도구로 등록하여, LLM이 필요 시 해당 함수를 호출하게 만들 수 있습니다langchain-ai.github.io. 이러한 Tool 사용 및 LLM결합(ReAct) 로직도 LangChain에서 제공되는 것을 재사용하기 때문에 생산성이 높습니다.

LangGraph는 멀티에이전트 시스템을 1급 시민으로 지원하는데, 여러 LLM 에이전트들을 동시 또는 단계별로 협업시키는 복합 작업에 유용합니다. LangChain 블로그에서는 LangGraph를 활용한 세 가지 멀티에이전트 패턴을 소개했는데blog.langchain.devblog.langchain.dev, 서로 다른 전문화를 가진 에이전트들이 독립적 scratchpad로 작업한 뒤 결과를 모으는 패턴이나, 상위 에이전트가 하위를 툴처럼 호출하는 패턴, 혹은 아예 하위에도 또 자체 LangGraph 그래프를 갖는 재귀적 구조까지 구현할 수 있음을 보여줍니다blog.langchain.dev. 이러한 유연성 덕분에 LangGraph는 AutoGPT류의 자율 에이전트나 복잡한 다중 단계 업무 자동화에 적합합니다. (실제로 커뮤니티 프로젝트인 GPT-Newspaper는 LangGraph로 6개의 하위 에이전트가 협력하여 기사를 작성·편집하는 시스템을 구현했습니다blog.langchain.dev.)

Google ADK: Google의 Agent Development Kit(ADK)는 다중 에이전트 AI 애플리케이션을 쉽게 만들고 배포하기 위해 2025년 공개된 오픈소스 프레임워크입니다developers.googleblog.com. ADK의 설계 철학은 기존 LLM 에이전트 개발을 일반 소프트웨어 개발에 가깝게 단순화하는 것으로, 개발자에게 친숙한 코드 기반 구성과 모듈화를 강조합니다github.com. ADK에서는 Agent라는 추상 클래스를 제공하며, 각 에이전트를 파이썬 코드로 정의합니다. 이때 오케스트레이션 패턴을 유연하게 지원하는데, 순차 실행을 위한 SequentialAgent, 동시 실행을 위한 ParallelAgent, 반복/루프 처리를 위한 LoopAgent 등의 워크플로 에이전트 타입이 내장되어 있어 전형적인 파이프라인을 손쉽게 구성할 수 있습니다google.github.io. 또한 LLM의 판단에 따라 적절한 하위 에이전트로 작업을 위임하는 LlmAgent 메커니즘도 지원하여, 규칙 기반이 아닌 동적 라우팅이 가능합니다google.github.io. 예를 들어 사용자 입력에 “안녕”과 같은 인사가 포함되면 메인 에이전트가 이를 인식해 "인사 담당 에이전트"에게 대답을 넘기고, 날씨 질문이면 자체적으로 날씨 정보를 제공하는 식으로 LLM 자체가 에이전트 선택을 결정하게 할 수 있습니다developers.googleblog.comdevelopers.googleblog.com. 이처럼 ADK는 코드 정의된 정적 흐름과 LLM 기반 동적 흐름을 모두 아우르는 혼합형 접근이 가능해 다양한 시나리오에 대응합니다.

ADK의 또 하나의 핵심 특징은 계층적 멀티에이전트 구성입니다. 한 에이전트 객체 안에 sub_agents 리스트로 하위 에이전트들을 포함시켜 트리 형태의 계층 관계를 만들 수 있으며, 상위 에이전트는 하위 에이전트들의 **역할(description)**을 알고 있다가 필요 시 작업을 넘기는 위임을 수행합니다developers.googleblog.com. 이러한 구조는 LangGraph의 그래프와 유사해 보이지만, LangGraph가 개발자가 명시적으로 흐름을 정의하는 반면 ADK는 LLM의 판단과 에이전트 설명을 활용해 반자동적 라우팅을 해준다는 점이 다릅니다developers.googleblog.comdevelopers.googleblog.com. 그리고 ADK는 단일 프로세스 내 다중 에이전트 뿐만 아니라, 독립적인 에이전트 서비스들 간 통신도 염두에 둡니다. Google이 제안한 Agent-to-Agent (A2A) 프로토콜을 통해 별도 프로세스로 동작하는 에이전트들이 메시지 기반으로 상호작용할 수 있어, 마이크로서비스처럼 분산된 에이전트 아키텍처를 구성할 수 있습니다datacamp.comdatacamp.com. 이는 대규모 멀티에이전트 시스템에서 모듈별 독립 배포와 상호 운용성을 높이는 장점이 있습니다.

메모리 및 컨텍스트 관리 측면에서, ADK는 Session, State, Memory의 3단계 모델을 제공합니다medium.com. Session은 각각의 사용자의 대화 스레드를 나타내는 객체로 고유 ID, 사용자 ID, 애플리케이션 이름 등을 포함하며, 해당 세션에서 오간 **모든 이벤트(사용자 메시지, 에이전트 응답, 툴 호출 등)**를 히스토리로 저장합니다medium.com. 또한 세션마다 임시 작업 메모리를 위한 state(일종의 scratchpad)를 유지하여 현재 대화의 맥락 정보를 담습니다medium.com. Memory는 세션을 초월한 장기 지식을 다루는 개념으로, 예를 들어 여러 세션에 걸쳐 축적된 정보를 바탕으로 에이전트가 지속적으로 학습하거나 참고하도록 할 수 있습니다 (ADK 자체의 메모리는 주로 세션 히스토리 관리에 초점을 맞추지만, 사용자가 Memory 인터페이스를 구현해 장기 기억소를 연결할 수 있습니다). ADK는 기본적으로 InMemorySessionService를 제공하여 세션을 메모리만으로 관리하지만, 필요에 따라 DB 연동 세션 서비스로 교체하여 지속성을 갖게 할 수 있습니다medium.commedium.com. 실제 ADK를 Vertex AI Agent Engine에 배포하면 자동으로 클라우드 세션 서비스를 사용하여, 애플리케이션 재시작 후에도 대화 기록이 유지됩니다cloud.google.com. 이러한 구조 덕분에 ADK로 만든 에이전트는 멀티턴 대화에서 맥락을 잃지 않고, 여러 사용자의 동시 대화를 식별하여 관리하는 등의 엔터프라이즈 챗봇 요구사항을 만족할 수 있습니다.

외부 도구 및 API 연동은 ADK의 또 다른 강점입니다. ADK는 여러 종류의 Tool 인터페이스를 내장하여 에이전트에 다양한 능력을 부여할 수 있습니다github.com. 대표적으로 웹 검색 툴, 코드 실행 툴, HTTP API 호출(OpenAPI 스펙 기반) 툴 등이 제공되어 별도 구현 없이도 활용 가능합니다github.com. 또한 Python 함수로 사용자 정의 툴을 쉽게 추가할 수 있어 LangChain에서 하던 방식과 유사하게 커스텀 기능을 통합할 수 있습니다. ADK의 독특한 점은 타 에이전트를 툴처럼 사용할 수도 있다는 것입니다google.github.io. 예를 들어, “문서 요약 에이전트”와 “번역 에이전트” 두 개가 있을 때, 하나를 다른 하나의 툴로 등록하면 첫 번째 에이전트의 체인 내에서 두 번째 에이전트가 작업을 수행하는 식입니다. 이러한 에이전트 합성은 복잡한 작업을 모듈화하는 데 유용합니다. 나아가 ADK는 LangChain, CrewAI 등 외부 프레임워크와의 통합도 염두에 두고 있어google.github.io, LangChain에서 구축한 Chain이나 Tool을 ADK 환경에 불러와 쓰거나 그 반대가 가능하도록 개방적으로 설계되었습니다. 이는 기존에 LangChain으로 개발을 시작한 팀도 ADK의 일부 기능을 활용하거나 마이그레이션하기에 용이함을 의미합니다.

요약하면, LangGraph는 세밀한 흐름 제어와 상태/메모리 관리에 강점을 가진 그래프 지향 프레임워크이고langchain.comlangchain.com, ADK는 유연한 멀티에이전트 구성과 통합 개발·배포 환경을 제공하는 툴킷developers.googleblog.comgoogle.github.io입니다. 둘 다 멀티에이전트, 메모리, 외부 툴 연동을 지원하지만 접근 방식에 차이가 있으며, 이는 아래 사용 사례별 논의에서 더 자세히 살펴보겠습니다.

2. 사용 편의성 (문서화, 템플릿, 직관적 인터페이스, 개발 속도)

LangGraph: LangGraph는 LangChain의 철학을 이어받아 개발자 친화적인 문서와 리소스를 제공하려고 노력하고 있습니다. 공식 LangChain 문서 사이트에서 LangGraph 모듈에 대한 가이드를 확인할 수 있고, LangChain Academy에서는 LangGraph를 이용해 에이전트를 만드는 무료 강좌도 제공됩니다langchain.com. 또한 GitHub의 langchain-ai/langgraph 리포지토리에는 다양한 예제와 튜토리얼 노트북이 포함되어 있어 실습을 통해 배울 수 있습니다. 다만 LangGraph는 저수준(low-level) 프레임워크인 만큼, 기본 LangChain보다 초기 진입 장벽이 다소 높다는 평가가 있습니다. 실제로 LangChain 사용자들 사이에서도 "LangGraph는 더 세밀한 컨트롤을 주지만 그만큼 복잡성이 증가한다"는 논의가 있었으며, 모든 것을 명시적으로 다루어야 하기 때문에 학습曲線이 가파를 수 있습니다. 예컨대 단순 질의응답 봇을 LangChain으로는 몇 줄에 구현할 수 있지만, LangGraph에서는 그래프 노드/엣지 정의, 체크포인터 설정 등 고려할 요소가 늘어날 수 있습니다. 요약하면: 유연성과 제어권을 얻는 대가로 설정과 학습량이 증가한다고 볼 수 있습니다.

그러나 이를 보완하기 위해 LangGraph도 개발 편의 기능을 여러 제공하고 있습니다. 우선 템플릿/헬퍼 함수가 있어 가장 흔한 패턴은 간단히 시작할 수 있습니다. 예를 들어 create_react_agent() 같은 함수로 프롬프트 템플릿+LLM+툴 세트를 한 번에 묶은 기본 에이전트를 생성할 수 있어 바로 실행해볼 수 있습니다langchain-ai.github.io. 또한 LangGraph는 LangChain의 에이전트 executor와 연동되므로, 기존 LangChain 에이전트를 LangGraph 상에서 Supervisor 노드로 감쌀 수도 있습니다.

LangGraph 팀이 강조하는 편의 기능 중 하나는 LangGraph Studio입니다. LangGraph Studio는 LangChain에서 제공하는 클라우드 기반 시각적 에디터로, 그래프 구조의 에이전트를 드래그앤드롭 방식으로 구성하고 실시간으로 테스트해볼 수 있는 인터페이스입니다langchain.com. 이를 통해 복잡한 멀티에이전트 워크플로도 그림으로 그리면서 직관적으로 설계할 수 있고, 코드로 내보내거나 1-click으로 배포하는 것도 가능합니다langchain.com. 다만 Studio는 LangChain의 SaaS에 가까워 오픈소스 라이브러리만으로 모든 기능이 제공되는 것은 아니라는 점 참고해야 합니다.

개발 생산성 측면에서 LangGraph는 LangChain과의 긴밀한 통합 덕분에, LangChain에서 누릴 수 있는 각종 이점(예: 50개가 넘는 LLM/벡터DB 등 통합, 체인/프롬프트 모듈 등)을 함께 활용할 수 있습니다. 또 LangSmith라는 평가/디버깅 플랫폼과 연동이 가능하여, LangGraph 에이전트의 실행 로그, intermediate step 등을 추적하고 시각화하여 버그를 잡거나 성능을 튜닝하기가 용이합니다langchain-ai.github.io. 예컨대 LangSmith를 통해 에이전트가 어떤 경로로 어떤 툴을 호출했는지 트레이스하고, 시간 지연이나 오류 원인을 파악할 수 있습니다. 이러한 툴들은 프로덕션 품질 개선에 매우 유용합니다.

Google ADK: ADK는 **개발자 경험(DX)**을 크게 신경 써서 설계되었음을 강조합니다. 우선 공식 문서(google.github.io/adk-docs)가 체계적으로 제공되어, 개념 설명부터 튜토리얼, API 레퍼런스까지 상세합니다developers.googleblog.com. Google은 ADK 출시에 맞춰 개발자 블로그에 “ADK로 멀티에이전트 애플리케이션 개발하기” 기고를 올리고developers.googleblog.com, Cloud Next 등 이벤트에서 시연하였으며, Medium 등지에도 입문자를 위한 가이드 글들이 다수 등장했습니다. 예를 들어 “Google ADK 세션, 메모리, 런타임 가이드” 같은 Medium 글에서는 대화형 에이전트의 맥락 유지 개념을 쉽게 풀어 설명하고 있었고medium.com, DataCamp 튜토리얼에서는 여행 도우미 에이전트를 만들어보는 단계별 실습을 제공했습니다datacamp.com. 이러한 자료들은 ADK가 아직 새로운 기술임에도 초급 개발자도 따라할 수 있을 정도로 친절하게 구성되었다는 인상을 줍니다. 실제 커뮤니티에서는 ADK의 문서와 개발 환경이 LangChain에 비해 안정적이고 일관되다는 평가도 있습니다 (LangChain 계열은 빠른 업데이트로 인한 breaking change가 잦았던 반면, ADK는 v1.0 출시로 안정성을 확보했다고 홍보합니다google.github.iogoogle.github.io).

개발 편의성에서 ADK가 내세우는 슬로건은 **“코드 우선(Code-First)”**입니다github.com. 복잡한 설정보다는 파이썬 코드로 모든 것을 명시하는 방식을 권장하며, IDE에서 코드 자동완성 등의 도움을 받아 개발할 수 있습니다. 또한 샘플 코드와 CLI 도구로 개발 사이클을 지원합니다. ADK 설치 후 adk init 등의 명령으로 프로젝트 템플릿을 생성하거나, adk eval 명령으로 에이전트의 성능 평가를 터미널에서 실행하는 등의 기능이 있습니다developers.googleblog.com. Google Cloud와 연동 시에는 Cloud Shell 환경에서 바로 ADK 관련 라이브러리가 설치되어 빠르게 실험해볼 수도 있고, Vertex AI 콘솔에 UI 기반 에이전트 빌더가 포함되어 있어 선택지를 채워넣는 방식으로 에이전트를 생성하는 기능도 제공됩니다 (2025년 기준 프리뷰). 이처럼 IDE, CLI, Web UI 등 다각도로 개발을 지원하기 때문에 ADK를 활용한 애플리케이션 개발 속도는 상당히 빠른 편입니다.

템플릿 및 예제 측면에서, ADK GitHub에는 여러 샘플 에이전트 코드가 올라와 있습니다google.github.io. FAQ봇, 웹검색 조합 에이전트, 게임 플레이어 에이전트 등 실용적인 예제로 구성되어 개발자가 참고할 수 있습니다. 또한 ADK는 출시 직후 해커톤을 열어 개발자들이 다양한 분야에 적용해보도록 유도했고, 그 결과물들도 커뮤니티에 공유되었습니다reddit.com. 이러한 적극적인 커뮤니티 활동은 새 프레임워크의 러닝커브를 낮추는 효과가 있습니다.

직관적 인터페이스 부분에서는, ADK 자체는 코드 라이브러리이므로 LangGraph Studio 같은 그래픽 UI는 없습니다. 하지만 앞서 언급한 Vertex AI의 Agent GUI(Agent Builder)나, ADK의 Streamlit 대시보드 예제 등을 활용하면 UI 환경에서 시연하거나 테스트하는 것이 가능합니다datacamp.com. 또한 ADK는 웹 UI 평가 도구를 내장하고 있어, 몇 줄 설정으로 웹 대시보드를 열어 에이전트의 step-by-step 실행을 모니터링하거나 시뮬레이션할 수 있습니다developers.googleblog.com. 이는 비개발자와 협업하거나, 품질 테스트를 시각적으로 진행하는 데 도움이 됩니다.

정리: LangGraph는 강력하지만 개발자의 전문성을 요구하는 측면이 있고, ADK는 친절하고 일관된 개발자 경험에 중점을 둬 더 빠른 프로토타이핑이 가능하다는 차이가 있습니다. 전자는 세밀한 제어로 인해 초기 설정이 복잡할 수 있지만, 후자는 표준화된 구조 덕분에 학습 및 사용이 비교적 수월합니다. 다만 LangGraph도 LangChain 기반의 풍부한 리소스로 충분히 학습 지원이 되며, ADK도 고급 기능을 활용하려면 결국 깊은 이해가 필요하기에, 어느 쪽이 “쉽다/어렵다” 단정하기보다는 프로젝트 성격과 개발팀의 숙련도에 따라 느껴지는 난이도가 다를 수 있습니다.

3. 성능 (실행 속도, 확장성, 분산 처리 지원)

실행 속도: LangGraph와 ADK 모두 파이썬 기반 프레임워크로, 자체 연산보다는 LLM API 호출 및 외부 툴 실행이 주된 작업입니다. 따라서 순수 연산 성능보다는 프레임워크의 오버헤드 최소화와 동시 실행 최적화가 관건입니다. 두 프레임워크 모두 경량화를 신경 써서 만들어졌기 때문에, 간단한 에이전트 실행 시 추가적인 딜레이는 미미합니다. 예를 들어 LangGraph의 agent.invoke()로 에이전트를 실행하면 내부적으로 LangChain agent executor와 유사한 프로세스가 진행되고, ADK의 agent.run() 역시 메시지 루프를 돌며 LLM 호출을 할 뿐 프레임워크 레벨에서 복잡한 연산을 하지 않습니다. 따라서 단일 호출 응답 속도는 거의 LLM API 응답 시간 + α로 보면 됩니다.

동시성 및 병렬 처리: 차이는 병렬 처리를 얼마나 지원하느냐인데, ADK는 병렬 에이전트 실행을 언어 수준에서 지원합니다. 즉, ParallelAgent를 사용하면 미리 정의된 여러 작업을 동시에 실행하고 결과를 모을 수 있습니다datacamp.com. 예를 들어 뉴스 요약 에이전트라면 3개의 기사 요약을 병렬로 돌린 뒤 종합하는 식의 처리가 가능합니다. 이는 Python의 asyncio나 멀티스레드 등을 내부적으로 활용해 구현되며, I/O 대기 시간이 큰 LLM 호출 작업에선 전체 처리량 향상에 도움이 됩니다. LangGraph는 기본적으로 그래프 상 노드들은 순차적으로 실행되도록 구성됩니다. 여러 하위 에이전트를 둔 경우라도, 기본 예시는 상위 에이전트가 한 번에 하나의 하위만 호출하는 식입니다blog.langchain.dev. 하지만 이론적으로는 LangGraph에서도 병렬 노드를 정의하고, 사용자 측에서 스레드를 활용해 동시에 agent.invoke를 호출하거나, 백그라운드 작업을 Cron 노드 등으로 처리하는 방법이 있습니다langchain-ai.github.iolangchain-ai.github.io. LangGraph Platform에는 Task Queue 개념이 있어 여러 요청을 병렬 처리하도록 수평 확장하는 기능이 포함되지만langchain.com, 순수 오픈소스 LangGraph만으로는 ADK처럼 한 프로세스 내 멀티스레드 병렬 실행을 명시적으로 제공하지는 않습니다. 따라서 병렬 워크로드가 중요한 시나리오에서는 ADK 쪽이 좀 더 직접적인 지원을 해준다고 볼 수 있습니다.

확장성: 여기서 확장성은 동시 사용자 처리 능력과 증가하는 작업량에 대응하는 규모 확장으로 구분할 수 있습니다. LangGraph는 기본적으로 상태 저장형 에이전트를 지향하기 때문에, 한 프로세스에서 다수의 세션(thread)을 처리하려면 메모리 관리와 체크포인터를 적절히 운영해야 합니다. LangGraph Platform을 쓰면 수평 스케일 아웃(여러 인스턴스)와 로드 밸런싱 패턴을 지원하여 큰 부하도 처리 가능하다고 명시되어 있습니다langchain.com. 예컨대 API 서버 여러 대를 띄워 LangGraph 에이전트를 담고, 공통 DB에 체크포인트를 저장하게 한 뒤, 로드밸런서를 통해 사용자 요청을 분배하는 식의 아키텍처가 가능합니다. LangGraph 자체가 멀티프로세스 간 상태 동기화를 해주지는 않지만, 개발자가 필요한 부분(예: DB lock, 캐시)을 구현하여 확장할 수 있습니다. LangGraph Platform은 이러한 확장형 아키텍처를 쉽게 구축하도록 도와주는 엔터프라이즈 서비스라고 할 수 있습니다langchain.comlangchain.com.

ADK는 클라우드 네이티브 성격이 강하기 때문에, 처음부터 컨테이너 배포와 확장에 초점을 맞춥니다. ADK로 만든 애플리케이션(예: Flask 기반 API 서버 형태)을 도커라이징하여 Kubernetes나 Cloud Run 등에 배포하면, 수평 확장이 비교적 간단합니다google.github.io. 특히 Google Cloud의 Vertex AI Agent Engine에 배포하면, 사용자가 일일이 인스턴스 수를 조절하지 않아도 되는 매니지드 스케일링을 이용할 수 있습니다google.github.io. Agent Engine은 요청량에 따라 인스턴스를 늘리고 세션 메모리를 공유하며, 로그와 모니터링도 통합 제공해줍니다. 이러한 자동 확장은 대규모 사용량을 예상하는 서비스 개발에 유리합니다. 한편 ADK는 멀티스레드나 비동기 처리도 지원하므로, 하나의 인스턴스 내에서도 여러 작업 흐름을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 예를 들어 1개 프로세스로 10명의 사용자가 동시에 문의해도, 각 세션이 비동기로 처리되어 응답 지연이 적도록 설계할 수 있습니다. 종합하면 ADK는 수평적(multi-instance) + 수직적(in-process concurrency) 확장을 모두 포괄하는 전략을 제공합니다.

분산 처리: 멀티에이전트 시스템이 점점 커지면, 여러 에이전트를 각각 독립적인 서비스로 나누어 분산 배치할 필요가 생길 수 있습니다. LangGraph의 경우, 한 그래프 내의 노드는 동일 프로세스 내에서 실행되는 것을 전제로 합니다. 만약 에이전트 단위를 분산시키고 싶다면, Node 대신 API 콜을 통해 외부 서비스(다른 에이전트)를 호출하는 방식을 개발자가 수동으로 구현해야 할 것입니다. 반면 ADK는 앞서 언급한 Agent-to-Agent (A2A) 프로토콜을 통해 이러한 분산형 멀티에이전트 구성을 공식적으로 지원합니다. A2A는 경량 메시지 포맷과 라우팅 규칙을 정의한 것으로, 서로 다른 에이전트가 네트워크越에서 통신할 때 합의된 방식으로 대화하도록 합니다google.github.io. 예를 들어, 금융 도메인 에이전트와 물류 도메인 에이전트를 별개로 운영하면서도, 한 쪽이 다른 쪽에게 작업을 의뢰하고 답변을 받을 수 있는 구조를 A2A로 구현할 수 있습니다. 이는 마치 분산 마이크로서비스들이 REST API로 통신하는 것과 비슷한 개념이며, ADK는 이를 에이전트 메시징 차원에서 표준화하려는 시도입니다datacamp.com. 이런 이유로 ADK는 대규모 조직에서 여러 팀이 각자 만든 에이전트를 하나의 거대한 시스템으로 연결하는 데에도 유용할 것으로 보입니다.

요약: 성능 면에서 두 프레임워크 모두 경량 설계로 LLM 호출에 수반되는 오버헤드를 최소화하고 있습니다. 동시성 요구가 높거나 분산 환경을 고려해야 한다면, ADK 쪽이 전용 기능(병렬 에이전트, Agent Engine, A2A 등)이 있어 더 수월할 수 있습니다datacamp.comdatacamp.com. LangGraph도 충분한 확장성이 있지만, 일부는 개발자의 구현 노력이나 LangChain의 부가 서비스에 의존합니다langchain.com. 한편 장시간 실행 안정성 측면에서는 LangGraph의 체크포인트 기반 복구가 돋보이고langchain-ai.github.io, 대규모 배포의 편의성에서는 ADK의 클라우드 통합이 돋보입니다google.github.io.

4. 커뮤니티 지원 (깃허브 스타, 이슈 처리, 커뮤니티 규모, 예제 제공)

LangGraph 커뮤니티: LangGraph는 LangChain 프로젝트의 하위 프로젝트로 시작되었기 때문에, 초기부터 상당한 주목을 받았습니다. GitHub 상에서 LangGraph 레포지토리는 현재 스타 12천개 이상을 기록하고 있어 매우 인기 있는 프로젝트 반열에 있습니다github.com. 이 수치는 LangChain 본체의 인기에 힘입은 것이기도 하지만, LangGraph 자체도 필요성을 인정받아 급속도로 성장했음을 보여줍니다. 이슈 처리를 보면, 오픈된 이슈가 100개 남짓으로 비교적 관리가 잘 되고 있으며github.com, 활발한 커밋과 릴리즈 노트를 통해 사용자 피드백이 빠르게 반영되고 있습니다. LangChain 팀은 LangGraph 관련 토론을 위한 Discord 채널도 운영 중이며, 거기서 사용자들이 질문을 올리면 팀원이나 다른 개발자들이 답변을 해주고 있습니다. 또한 LangChain 공식 블로그에는 LangGraph 활용 사례나 가이드 글이 정기적으로 올라오고, YouTube에도 LangChain 주최 웨비나에서 LangGraph를 소개하는 영상들이 있습니다google.github.io. 종합적으로 LangGraph는 성숙한 오픈소스 커뮤니티의 일부로서, 사용자가 얻을 수 있는 정보와 도움의 폭이 넓습니다.

예제와 활용 사례: LangGraph 출시 후 커뮤니티에서 여러 흥미로운 프로젝트들이 나타났습니다. 앞서 언급한 GPT-Newspaperblog.langchain.dev나 CrewAI 같은 멀티에이전트 사례가 대표적입니다. 특히 GPT-Newspaper는 자동으로 사용자의 관심사에 맞춘 신문을 만들어주는 실험으로, LangGraph의 멀티에이전트 워크플로 설계가 실전에서 유용함을 보여주었습니다. 이 외에도 LangChain 해커톤 등을 통해 LangGraph를 활용한 프로젝트들이 공유되었고, LangChain Hub에 템플릿이 올라오기도 했습니다. 공식 GitHub에도 examples/ 디렉토리에 몇 가지 샘플 그래프 구성이 포함되어 있어, 예를 들어 IT 지원 챗봇 시나리오, 다중 사용자 챗봇 시나리오 등을 참고할 수 있습니다.

ADK 커뮤니티: ADK는 출시된 지 얼마 안 되었지만 폭발적인 관심을 끌고 있습니다. 공개 후 몇 달 내에 GitHub 스타가 9천개를 넘었고github.com, 포크도 지속적으로 늘고 있습니다. 이슈 수를 보면 현재 200여 개가 열려 있는데github.com, 이는 많은 사용자가 시도해보면서 피드백을 주고 있다는 증거입니다. Google의 엔지니어들이 이 이슈 트래커에서 활발히 커뮤니케이션하고 패치를 내놓고 있으며, 주 1회 이상 빈도로 버전 업데이트를 진행하고 있습니다github.com. 커뮤니티 공간으로는 공식적으로 앞서 언급한 레딧 커뮤니티(AgentDevelopmentKit)와 Google Cloud의 Discord/Slack 워크스페이스에서 ADK 채널을 운영하고 있습니다. 아직 LangChain만큼 사용자가 많은 것은 아니지만, Google이 Hackathon 개최나 Google I/O 세션 등을 통해 개발자들을 모으고 있어 빠르게 성장하는 추세입니다reddit.com. 특히 2025년 Google I/O에서는 ADK Python v1.0 발표와 함께 Java ADK 프리뷰도 공개하여 자바 커뮤니티까지 포섭하려 하고 있습니다google.github.io.

예제와 자료: Google은 ADK에 대하여 매우 다양한 공식 예제를 내놓았습니다. 예를 들어 GitHub의 google/adk-samples에는 FAQ 챗봇, 코드 디버거 에이전트, 데이터 분석 에이전트 등 현실적인 시나리오별 샘플이 있습니다google.github.io. 또한 Google Cloud 공식 문서에는 Quickstart 튜토리얼이 있어, Cloud 프로젝트를 설정하고 ADK를 설치해서 간단한 에이전트를 만들어보는 과정을 상세히 안내합니다cloud.google.com. Medium이나 블로그 글 중에는 “멀티에이전트 여행 도우미 만들기”처럼 ADK를 활용한 흥미로운 데모를 다룬 것들이 많아, 개발자들이 이를 따라하며 배우기 좋습니다datacamp.com. ADK 관련 Youtube 영상도 Google Cloud 공식 채널에 올라와 있어, 시각적으로 개념을 이해할 수도 있습니다.

요약: LangGraph는 이미 안정적인 사용자층을 갖춘 상태로, 풍부한 사례와 커뮤니티 지식이 축적되어 있습니다. ADK는 신흥 강자로서 Google의 지원 하에 커뮤니티가 급성장 중이며, 공식 자료의 양과 질이 뛰어납니다. 깃허브 스타 수로 보면 LangGraph(약 13k) vs ADK(약 9k)로 모두 인지도 높으며, 커뮤니티 활력도 두 프로젝트 모두 상당합니다github.comgithub.com. 기업 입장에서는 둘 다 오픈소스이므로 이슈 트래커나 포럼을 통해 문제 해결을 기대할 수 있고, 필요 시 LangChain사나 Google의 공식 지원 라인을 통해 상용 지원도 고려할 수 있습니다.

5. 라이선스 (오픈소스 여부, 상업적 사용 제한, 기업 환경 제약)

LangGraph 라이선스: LangGraph는 MIT 라이선스로 배포되는 오픈소스 소프트웨어입니다github.com. MIT 라이선스는 매우 관대하고 단순한 조항으로 이루어져 있어서, 소스 코드 사용에 거의 제한을 두지 않습니다. 즉, 기업이나 개인이 LangGraph를 사용하여 파생 제품을 만들어 상업적으로 배포하거나 서비스에 내장해도 아무 제약이 없고, 소스 코드 공개 의무도 없습니다. 이로써 기업 환경에서 라이선스 리스크 없이 도입할 수 있습니다. 또한 LangGraph 코드에 기여하거나 수정 버전을 만들어 쓰더라도, MIT는 이를 자유롭게 허용합니다. 단, MIT 라이선스 특성상 “있는 그대로 (as-is)” 제공되므로, 성능이나 버그에 대한 보증은 없으며 이용자가 책임져야 합니다.

한 가지 유의점은, LangGraph 오픈소스 라이브러리 자체는 MIT지만, LangChain에서 제공하는 LangGraph Platform(배포/스튜디오 서비스)은 상용 서비스입니다. 이 서비스는 선택사항이며, 반드시 사용해야 하는 것은 아니지만, 만약 기업에서 LangGraph Platform SaaS를 쓰고자 한다면 별도의 비용이나 약관이 적용될 수 있습니다. 그러나 이는 부가 서비스일 뿐 핵심 프레임워크 사용과는 분리된 문제입니다.

Google ADK 라이선스: ADK는 Apache License 2.0을 채택했습니다github.com. Apache 2.0 역시 MIT처럼 permissive license(허용적 라이선스)의 하나로 분류되며, 소스 코드 사용/수정/배포에 거의 제한을 두지 않습니다. Apache 2.0은 MIT에 비해 추가로 특허 조항이 포함되어 있는데, 이는 Google이 ADK 관련 특허에 대해 사용자가 걱정 없이 사용할 수 있도록 명시적으로 허용한 것입니다. 기업에서 Apache 2.0 라이선스 코드를 도입할 때 주의할 점은, 만약 해당 코드를 수정해서 배포할 경우 라이선스 사본과 변경 사항 고지를 포함해야 한다는 정도입니다. 하지만 기본적으로 상업적 제품에 포함하거나 클로즈드 소스 서비스의 백엔드로 활용하는 데 아무 지장이 없습니다. Google이 ADK를 Apache 2.0으로 공개했다는 것은, 오픈소스 커뮤니티와 협력하면서 생태계를 키우겠다는 의미이며, 사용자를 자사 클라우드에 종속시키려는 의도로 라이선스 제한을 건 것은 아님을 알 수 있습니다.

기업 환경에서의 제약을 따로 살펴보면, 둘 다 오픈소스이므로 코드 입수와 사용 자체에는 특별한 제한이 없습니다. 다만 호환성 측면에서: LangGraph는 파이썬(및 자바스크립트) 구현이 있고, ADK는 파이썬과 자바 구현이 있습니다google.github.io. 회사의 기술 스택에 따라 적합한 언어 버전을 선택하면 되고, 언어별로 라이선스는 동일합니다.

한편, ADK는 Google Cloud의 특정 서비스와 통합하여 쓸 경우 추가 고려사항이 있을 수 있습니다. 예를 들어 ADK 에이전트를 Vertex AI 상에서 돌린다면, Vertex AI 서비스 이용료가 발생할 수 있고, 또 데이터가 Google Cloud로 오가기 때문에 데이터 보안/규제 준수 측면을 검토해야 합니다. 하지만 이것은 프레임워크 라이선스 문제라기보다 클라우드 인프라 사용에 따른 일반적인 고려사항입니다. ADK 자체를 온프레미스에서 돌린다면 그런 제약은 없습니다.

정리하면, **LangGraph(MIT)**나 ADK(Apache-2.0) 모두 기업에서 안심하고 사용할 수 있는 오픈소스 라이선스를 갖고 있습니다github.comgithub.com. 상업적 활용에 제한이 없고, 수정한 내부 버전을 사용해도 문제가 없습니다. 따라서 라이선스는 두 솔루션 간에 선택 요인이 되지 않으며, 오히려 기업은 두 프로젝트의 커뮤니티 지원, 기능, 안정성 등을 더 중시하여 선택하면 될 것입니다.

6. 기업용 적합성 (보안, 확장성, 유지 보수, 대규모 배포 지원 등)

엔터프라이즈 환경에서 고려해야 할 사항들은 앞선 항목들과 겹치는 부분이 있지만, 여기서는 보안, 운영, 유지보수 측면을 중점으로 LangGraph와 ADK를 비교하겠습니다.

보안(Security) 및 거버넌스: LangGraph는 오픈소스 라이브러리로서, 데이터가 특정 외부 서버로 유출되지 않습니다(물론 사용하는 LLM API가 클라우드면 해당 API 벤더로는 데이터가 갑니다). LangGraph를 사내 환경에 도입할 때, 소스 오디팅을 통해 백도어나 취약점 여부를 검토한 뒤 내부망에서 실행할 수 있습니다. 필요한 경우 LangGraph가 저장하는 체크포인트 데이터를 암호화하거나 별도 Vault를 활용하도록 커스터마이징할 수도 있습니다. 다만 LangGraph 자체는 보안 기능(예: XSS 필터나 프롬프트 안전장치)을 강제하진 않습니다. 어디까지나 툴에 가깝기 때문에, 안전한 사용은 전적으로 개발자의 몫입니다. 예를 들어, LangChain의 Guardrails 라이브러리를 연계해 응답을 검열하거나, 중요한 툴(예: 파일삭제 같은 것)은 관리자 승인 후 실행되도록 Human-in-the-loop 체크를 넣는 것은 개발자가 설계해야 합니다. 다행히 LangGraph는 이러한 인간 승인 절차를 삽입하기 쉽게 설계되었습니다langchain.com. 특정 노드 앞뒤에 사람이 컨펌하는 단계를 배치하거나, 잘못된 판단 시 “time travel” 기능으로 이전 상태로 돌아가 재시도하는 등 제어권이 개발자/운영자에게 있습니다langchain.comlangchain-ai.github.io.

Google ADK는 보안 측면에서 두 가지 레벨이 있습니다. 첫째, 프레임워크 레벨의 권장사항입니다. ADK 공식 문서에는 “Building Safe and Secure Agents”라는 장이 있어, 에이전트 설계 시 지켜야 할 모범 사례를 제시합니다google.github.io. 예를 들면, 도구 사용에 대한 권한 제한, LLM 응답에 대한 검증, 에이전트 간 통신에서 인증/인가 적용 등이 있습니다. ADK 자체도 툴 실행시 권한 체크 훅을 제공하는 등 보안 훅을 몇 가지 내장하고 있습니다. 둘째, 클라우드 인프라 레벨의 보안입니다. ADK를 Vertex AI Agent Engine에서 구동하면, Google Cloud의 IAM(Identity and Access Management)을 통해 API 접근 관리를 할 수 있고, 서비스 계정 키 관리, 데이터 암호화(전송 및 저장 시) 등의 검증된 클라우드 보안 기능을 자동으로 얻게 됩니다. 또한 GCP의 Virtual Private Cloud 설정을 통해 에이전트가 인터넷과 격리된 상태로 작동하게 하거나 (필요한 경우 프록시만 통하도록) 등 네트워크 보안 설정도 가능합니다. 요약하면, ADK는 클라우드 사용 시에는 Google Cloud의 엔터프라이즈급 보안을, 자체 호스팅 시에는 개발자가 ADK 제공 기능과 일반 보안 관행을 통해 안전성을 확보하도록 하는 이중 구조입니다.

확장성 및 유지보수: 확장성과 운영은 앞서 성능/확장성 항목에서 많이 다룬 주제입니다. 기업용 적합성을 보완하자면, 모니터링과 유지보수 편의 부분이 있습니다. LangGraph를 사용할 경우, LangSmith 등의 도구로 에이전트 동작을 추적하여 이상 징후를 탐지하거나 성능 지표(예: 몇 %의 시도가 실패하는지)를 수집할 수 있습니다langchain-ai.github.io. 또한 LangChain은 버전 관리에 비교적 신경을 쓰고 있어, 장기간 서비스 운영 시 LLM API 변경 등에 대응하기 위한 업데이트를 꾸준히 내놓습니다. 다만 LangChain/LangGraph는 startup 주도의 오픈소스라, 장기 지원(LTS) 정책이 명확하지는 않습니다. 반면 Google ADK는 1.0 안정판을 내놓으며 향후 하위 호환 유지를 약속하였고, 기업 사용자가 신뢰할 수 있도록 버전을 관리할 것입니다google.github.io. 예를 들어 1.x에서는 함수 시그니처나 주요 클래스 이름을 함부로 바꾸지 않는 등 규약을 지킬 것으로 예상됩니다. 또한 Google Cloud 지원 플랜을 통해 ADK 관련 기술 지원을 받을 수 있는 루트도 마련될 것으로 보입니다 (현재는 출시 초기라 공식 지원 범위가 명시적이진 않지만, Google Cloud 고객이라면 ADK 사용 이슈도 지원받게 될 가능성이 높습니다).

대규모 배포 및 운영: LangGraph를 대규모로 배포하려면, 통상적인 웹서비스와 마찬가지로 컨테이너화 + 오케스트레이션 전략을 취해야 합니다. 앞서 언급했듯이 LangGraph 자체는 스테이트풀한 부분(메모리, 체크포인트)이 있으므로, 이를 공용 DB나 캐시로 분리하고 애플리케이션 서버는 스테이트리스하게 만들어 여러 대를 돌리는 패턴이 권장됩니다langchain.com. LangChain 측도 이러한 모범 아키텍처를 문서로 제공하고 있어, Redis나 Postgres 등을 이용한 상태 공유 아키텍처 레퍼런스가 있습니다. 또한 LangGraph Platform(상용)은 이러한 수평 확장을 VPC 내에 설치할 수 있는 옵션도 있어, 자체 클러스터에 LangChain이 제공하는 에이전트 서버 컴포넌트를 설치해 쓰는 형태도 지원한다고 합니다langchain.com. 즉, 반드시 LangChain의 클라우드에 의존하지 않고, 기업이 원하는 환경에 맞게 유연하게 가져갈 수 있습니다.

ADK는 대규모 운영에서 매우 편리한 점이 있는데, 바로 Vertex AI Agent 엔진의 존재입니다. 이를 활용하면 인프라 관리 부담을 줄이고, Google이 관리형으로 확장, 모니터링, 로깅을 처리해줍니다google.github.io. 예컨대 실시간 트래픽에 따라 인스턴스를 자동 증설/축소하고, 각 세션의 대화 로그를 Cloud Logging에 저장하며, 에러 발생 시 Stackdriver 알림을 받는 식으로 클라우드 운영 도구와 통합됩니다. 또한 ADK 내장 평가 프레임워크를 통해 프로덕션 배포 전에 에이전트의 성능을 검증하고 품질 기준을 만족하는지 테스트케이스를 돌릴 수 있어, 신뢰성 검증 단계를 체계화할 수 있습니다developers.googleblog.com. 이는 고객 상담 봇 같은 시스템에서 답변 정확도나 안전성을 사전에 담보하는 데 필수적입니다.

인력 및 유지보수: 기업에서 솔루션을 채택할 때 고려하는 것 중 하나는 “해당 기술을 다룰 인력의 풀이 충분한가”입니다. LangGraph는 Python 개발자 중 LangChain 경험이 있는 사람들이 쉽게 습득할 수 있어 비교적 인력 풀이 넓습니다. 반면 ADK는 신생이지만 Google Cloud를 사용해온 기업 개발자들의 관심을 끌고 있어 빠르게 저변이 확대되고 있습니다. 또한 ADK의 Java 버전도 제공되기 시작했기 때문에google.github.io, 엔터프라이즈 백엔드(Java에 익숙한) 개발자도 참여하기 쉬워질 전망입니다. 이런 점에서 ADK는 멀티랭귀지 지원으로 기업 내 다양한 팀에 침투할 수 있습니다.

요약: LangGraph와 ADK 모두 기업 환경에 충분히 투입 가능한 수준의 안정성과 유연성을 갖추고 있습니다. LangGraph는 자유도와 벤더 종속 없는 솔루션으로서, 민감한 환경(온프레미스 완전 격리 등)에도 맞출 수 있고, 필요 시 자체 커스터마이징이 용이합니다. ADK는 Google의 엔터프라이즈 지원을 등에 업은 솔루션으로, 관리형 서비스와 결합하여 빠르게 확장하고 운영 부담을 줄이는 방향으로 강점이 있습니다. 보안 측면에서는 둘 다 기본적으로 개발자 주의사항에 달렸으나, ADK는 공식 가이드와 클라우드 보안 기능이 풍부하고, LangGraph는 에이전트 제어권을 통해 보안 설계를 구현할 여지가 큽니다. 결국 기업용 적합성은 회사의 인프라 전략(클라우드 활용 여부), 규제 요건, 팀 역량 등에 따라 어느 쪽이 더 맞는지가 결정될 것입니다.

주요 사용 사례별 비교

위의 전반적 비교 내용을 바탕으로, 고객 상담용 챗봇과 자동화된 리서치 에이전트라는 두 가지 대표 시나리오에서 LangGraph와 ADK의 상대적 장단점을 살펴보겠습니다.

사용 사례 1: 고객 상담용 챗봇

시나리오 요구사항: 고객 지원 챗봇은 다수의 사용자와 동시에 대화를 처리하고, 각 사용자별로 대화 맥락을 유지하며, 기업의 FAQ 지식이나 백엔드 시스템과 통합되어야 합니다. 또한 응답의 정확성과 안전성(민감정보 노출 방지 등)이 중요하며, 필요 시 사람 상담원으로 전환(human handoff)도 고려해야 합니다. 운영 측면에서는 수많은 대화 세션을 안정적으로 처리하고, 서비스 수준을 모니터링하며, 새로운 FAQ 추가 등 유지보수가 용이해야 합니다.

LangGraph 측면: LangGraph는 장기 메모리와 컨텍스트 관리에 강점이 있으므로, 각 고객별 대화 스레드를 Thread/Checkpoint로 관리하면서 개인별 맥락을 잃지 않는 챗봇을 만들 수 있습니다langchain.com. 예를 들어 이전 문의 내용을 기억하고 재언급할 수 있는 기능을 LangGraph의 memory store로 구현 가능합니다. 또한 LangGraph는 LangChain 툴을 모두 활용할 수 있으므로, 회사 내부 FAQ 데이터베이스 검색, 주문정보 조회 API 호출 등 외부 시스템 연동을 쉽게 넣을 수 있습니다. Graph 구조를 활용하면, 다양한 사용자의 의도에 따라 노드를 분기시켜 처리할 수 있습니다. 예컨대 "배송 문의" 노드, "환불 문의" 노드, "기타 문의" 노드를 두고 Rule-based router가 분류하게 하거나, 아니면 LLM에게 분류시켜 해당 노드로 진입하게 할 수 있습니다. LangGraph의 Human-in-the-loop 지원도 고객 챗봇에 유용한데, 특정 조건에서 대화를 사람이 이어받도록(예: 고객이 화가 난 경우 사람이 개입) 그래프 전이를 설계할 수 있습니다. 이런 세밀한 흐름 제어는 LangGraph의 그래프 모델링으로 자연스럽게 구현됩니다. 다만, 이러한 설계를 모두 명시적으로 해야 하므로 초기 구축 노력이 상당할 수 있습니다. 회사의 대화 시나리오가 복잡할수록 그래프도 커지고 관리 포인트가 늘어나는데, LangGraph는 복잡성을 감당할 수 있을 만큼 유연한 구조를 주지만, 개발자가 전체 지도를 그리고 유지해야 하는 부담이 있을 수 있습니다.

ADK 측면: ADK는 멀티에이전트와 병렬 처리 능력 덕분에 고객 챗봇에서 흔히 요구되는 기능을 모듈화하기에 좋습니다. 예를 들어 ADK에서는 하위 에이전트로 "인사처리 에이전트", "작별인사 에이전트", "FAQ 답변 에이전트", "사례 생성 에이전트" 등을 만들어 놓고, 메인 챗봇이 LLM 기반으로 적절한 에이전트에게 위임하도록 할 수 있습니다developers.googleblog.comdevelopers.googleblog.com. Google 개발자 블로그의 날씨 봇 예시처럼, 사용자가 "안녕"이라고 하면 메인 에이전트가 인사 에이전트로 위임하고, "잘가"하면 작별 에이전트가 답하며, 질문 내용이 복잡하면 FAQ 에이전트가 처리하는 식입니다developers.googleblog.com. 이러한 설명 기반 라우팅은 룰 기반 분류기 없이 LLM의 자연어 이해로 의도를 구분하게 해주므로, 일일이 if-else를 코딩하지 않아도 되는 편리함이 있습니다. 또한 ADK의 세션 관리는 다중 동시 사용자를 처리하는 데 최적화되어 있어, 각 대화가 충돌 없이 별개로 굴러가도록 보장합니다. ADK를 Vertex AI Agent Engine에서 돌리면, 수천 명이 동시에 문의해도 자동으로 인프라를 스케일링하며 대응할 수 있으므로, 갑작스런 트래픽 증가에 강인한 시스템을 비교적 쉽게 얻을 수 있습니다.

챗봇의 정확성과 안전성 측면에서, LangGraph나 ADK 모두 사전 평가와 후처리 필터링 전략이 필요합니다. LangGraph는 LangSmith로 대화 로그를 모아 성능 평가를 수동으로 하거나, guardrail을 적용해 금지어가 발견되면 응답을 변형하는 등의 대응을 개발자가 직접 해야 합니다. ADK는 빌트인 AgentEvaluator를 통해 시나리오별 테스트 (예: “만약 사용자가 욕설하면 어떻게 대응하는가”)를 코딩해서 돌려볼 수 있고developers.googleblog.com, 답변과 실행 과정 모두 검사해 기준에 못 미치면 배포 전 튕겨내는 체계를 제공하려 합니다. 또한 ADK는 SafetyPatterns 같은 모듈을 통해 (일부 제공되는) 안전장치를 걸 수 있도록 지원하므로, 챗봇 응답의 안전성을 높이는 데 도움이 됩니다.

유지보수: 고객 지원 스크립트나 FAQ는 자주 바뀔 수 있습니다. LangGraph로 구현한 경우, 새로운 FAQ 항목을 추가하면 해당 질문을 분기하는 노드를 추가하거나 LLM 프롬프트를 업데이트해야 합니다. ADK로 구현한 경우, FAQ 에이전트의 지식 베이스만 업데이트하면 메인 로직을 바꿀 필요 없이 대응 가능하도록 설계할 수 있습니다 (예: 벡터 DB를 교체하거나, 새로운 OpenAPI 스펙을 툴로 추가). ADK의 모듈화는 각 담당 에이전트별 테스트와 교체를 쉽게 해 운영상 유연성을 줍니다.

한줄 비교: 고객 상담 챗봇의 경우 ADK는 빠른 구축과 클라우드 확장에 유리하고, LangGraph는 세밀한 컨트롤과 커스터마이징에 유리합니다. 즉, 즉시 배포 가능한 솔루션을 원한다면 ADK가 매력적이고, 자사 업무 로직에 최적화된 맞춤 챗봇을 만들고자 한다면 LangGraph의 유연성이 빛납니다.

사용 사례 2: 자동화된 리서치 에이전트 (Autonomous Research Agent)

시나리오 요구사항: 자동 리서치 에이전트는 예를 들어 "주어진 주제에 대해 자료를 찾아 요약하고 보고서 작성" 같은 복잡한 지식 탐색 작업을 스스로 수행하는 시스템입니다. 여기에는 반복적 검색과 다단계 추론(예: 검색 → 문서읽기 → 요약 → 추가질문 생성 → 재검색 ...)이 필요하며, 상황에 따라 다양한 도구(웹 검색, 문서 요약기, 번역기, 코딩툴 등) 사용이 요구될 수 있습니다. 또한 사람의 개입 없이 장시간 연속 실행되면서 목표를 향해 나아가는 자율성이 중요합니다. 성능 평가는 결과물의 품질로 판단되며, 중간에 막힐 경우 창의적 문제 해결이나 새로운 경로 모색이 가능해야 합니다.

LangGraph 측면: LangGraph는 이러한 탐구형 에이전트에 매우 잘 맞는 도구입니다. 왜냐하면 LangGraph가 등장한 배경 자체가 기존 LangChain 에이전트의 한계를 넘기 위해서였고, 특히 루프나 재귀 구조를 지원하여 에이전트가 스스로 피드백을 주고받으며 작업을 개선하는 패턴을 구현하려 했기 때문입니다blog.langchain.devblog.langchain.dev. LangGraph를 이용하면, 연구 에이전트의 행동 흐름을 명확히 정의한 그래프를 만들어 놓고, LLM이 그 그래프를 따라가며 작업하도록 할 수 있습니다. 예를 들어 “1) 초기 질문을 분석해 세부 주제로 분할 -> 2) 각 주제에 대해 검색 에이전트 호출 -> 3) 검색 결과를 요약 -> 4) 요약을 취합하고 전체 보고서 초안 작성 -> 5) 비평 에이전트가 초안을 검토 -> 6) 필요시 수정 반복 -> 7) 최종 보고서 출력” 같은 복잡한 흐름도 LangGraph로는 Node 여러 개와 루프 엣지로 비교적 명시적으로 모델링할 수 있습니다. LangGraph의 State 관리 덕분에, 각 단계의 산출물이 그래프 상태에 기록되고 이후 단계에서 참조할 수 있어, 정보흐름이 투명합니다. 또한 LangGraph의 내구성 실행(Durable execution)은 긴 리서치 작업 중간에 에이전트가 실수로 오류를 내거나 외부API 문제로 실패해도 재시도하거나 끊긴 부분부터 이어갈 수 있게 해줍니다langchain-ai.github.io. 이는 사람의 간섭 없이 돌아가는 자동화 에이전트에 필수적인 안정성 요소입니다. 그리고 LangGraph의 시간 여행(Time Travel) 기능으로, 만약 잘못된 방향으로 탐색해버린 경우 이전 단계로 돌아가 다른 경로를 시도하게 하는 것도 가능하므로langchain-ai.github.iolangchain-ai.github.io, 에이전트의 실패 시나리오까지 관리할 수 있습니다.

LangGraph는 다중 에이전트 협업 측면에서도, 리서치의 각 역할(정보 수집, 요약, 저작, 검토 등)을 개별 에이전트로 만들어 상호작용시키기에 용이합니다. 실제로 LangChain 팀이 LangGraph 출시와 함께 이러한 계층적 팀 개념을 강조했으며blog.langchain.dev, GPT-Researcher나 GPT-Newspaper 같은 프로젝트에서 5~6개의 전문화된 에이전트를 그래프로 연결하여 자율적 글쓰기를 달성했습니다blog.langchain.dev. 이러한 전례는 LangGraph의 모델이 리서치 에이전트에 잘 맞는다는 것을 보여줍니다.

ADK 측면: ADK 역시 멀티에이전트와 워크플로 제어를 지원하므로, 유사한 리서치 파이프라인을 구축할 수 있습니다. ADK의 SequentialAgent와 LoopAgent 등을 사용하면 단계별로 작업을 수행하되, 필요하면 반복하는 구조를 만들 수 있습니다google.github.io. 예컨대, LoopAgent로 "정보 충분할 때까지 검색-요약 반복" 루프를 구현하고, 이후 SequentialAgent로 작성 -> 검토 -> 수정 단계를 순차 실행하도록 조합할 수 있습니다. ADK의 병렬 실행 지원은 리서치 에이전트가 광범위한 정보를 모을 때 유용합니다. 한 번에 여러 검색 쿼리를 병렬로 던져 시간을 절약하거나, 서로 다른 자료 소스(API, DB 등)를 동시에 조회해 결과를 종합하는 등 탐색 분산을 할 수 있습니다datacamp.com. LangGraph로도 가능은 하지만, ADK에선 보다 내장된 형태로 간결하게 처리할 수 있다는 차이입니다.

ADK의 툴 에코시스템도 리서치 에이전트에 힘을 실어줍니다. 예를 들어 ADK 내장 웹검색 툴로 인터넷에서 최신 정보를 가져오고, OpenAPI 통합으로 뉴스 API나 논문 데이터베이스 API를 불러올 수 있습니다github.com. 또한 ADK는 코드 실행 툴이 있어 데이터 분석을 위한 파이썬 코드 실행이나 간단한 크롤링도 시킬 수 있습니다. 이러한 기능은 자동 리서치 시나리오 (특히 웹상의 열린 정보 수집)에 적합합니다. LangGraph도 동일한 툴을 LangChain 경유로 쓸 수 있지만, ADK는 Google 자체 검색 API와 통합이 원활하거나, Vertex 파인튠 모델 등 Google 에코시스템 리소스를 바로 활용할 수 있는 이점이 있습니다. 예를 들면, 구글의 지식그래프 API를 툴로 넣어 사실 관계를 질의하거나, Cloud Translation API를 이용해 다국어 문서를 번역하는 것을 ADK에서 바로 지원할 수 있습니다.

자율성 및 제어: 리서치 에이전트는 자율 작동해야 하지만, 잘못될 경우 통제할 수단도 필요합니다. LangGraph에서는 그래프 흐름에 Checkpoint를 남겨두므로, 사람이 중간에 개입해 특정 단계 이후를 조정하거나, 재실행할 때 일부 노드를 건너뛰도록 하는 등 수동 개입 여지가 있습니다. ADK에서는 주로 LLM에게 맡겨져 진행되므로, 만약 원하지 않는 방향으로 갔다면 로그를 보고 코드 측면에서 조건을 추가하거나 해야 할 수 있습니다. 그러나 ADK도 에이전트 간 메시지 규칙을 잘 세팅하면, 예컨대 “검토 에이전트가 3회 이상 수정 요청하면 중지” 같은 로직을 넣어 무한 루프 방지 등을 할 수 있습니다. 또한 ADK의 평가 프레임워크로 다양한 시나리오에 투입해 보면서, 실패 패턴에 대해 코드를 보완해 나가는 식으로 안전장치를 마련합니다.

결과물 품질: LangGraph나 ADK 자체가 품질을 보장해주지는 않지만, LangGraph는 개발자가 세밀히 프롬프트와 구조를 설계함으로써 결과 품질을 끌어올릴 수 있는 반면, ADK는 LLM의 힘과 평가 루프에 좀 더 기대는 경향이 있습니다. 어느 쪽이 나은지는 과제와 LLM 성능에 따라 다르겠지만, 예컨대 LangGraph에서는 “Agent A가 요약하고 Agent B가 비판하여 수정” 같은 명시적 루틴을 만들어 품질 향상을 도모하고blog.langchain.dev, ADK에서는 한 에이전트 내에서 LLM이 스스로 Chain-of-Thought을 전개하며 self-refine하도록 프롬프트 설계를 할 수도 있습니다. 두 방법 모두 가능하므로, 이는 프레임워크보다는 설계 철학의 차이라 하겠습니다.

한줄 비교: 자동화 리서치 에이전트의 경우 LangGraph는 견고한 워크플로 관리와 실패 복구에 탁월하고, ADK는 유연한 멀티에이전트 조합과 병렬 탐색에 장점이 있습니다. LangGraph로는 사람 개입 없이도 안정적으로 오래 작업을 돌릴 에이전트를 만들기 용이하고, ADK로는 다양한 도구와 에이전트를 빠르게 조합하여 광범위한 탐색을 수행하게 하기 좋습니다.

LangChain 및 Google Cloud 연동 가능성

마지막으로, Python 기반 개발 환경에서 LangChain 및 Google Cloud와 각각의 툴이 얼마나 잘 연동되는지도 요약합니다.

• LangGraph와 LangChain 연동: LangGraph는 LangChain이 만든 프레임워크이므로 LangChain과의 호환성은 최고 수준입니다. 실제 LangGraph는 LangChain의 코어 모듈들과 독립적으로 분리되어 있지만, LangChain 프로젝트 생태계의 한 부분으로 같이 사용하도록 설계되었습니다langchain-ai.github.io. 예를 들어 LangChain의 LLMChain, AgentExecutor 등을 LangGraph 노드에서 호출하거나, LangChain이 지원하는 모든 모델(오픈AI, Azure, Vertex AI, Anthropic 등)을 LangGraph 내에서 그대로 활용할 수 있습니다. LangChain에서 제공하는 다양한 Tools, Chains, Memory 클래스도 LangGraph와 함께 사용할 수 있으므로, 개발자는 필요한 구성 요소를 이미 검증된 LangChain 구현으로부터 가져와 쓸 수 있습니다. 또한 LangGraph는 LangChain의 업그레이드와 보조를 맞추어 업데이트되므로, LangChain 최신 버전과 함께 사용할 때 큰 문제 없이 동작합니다. 정리하면 LangGraph = LangChain의 파워유저용 모듈이라고 볼 수 있어, 양자 연동에는 제한이 없습니다.
• LangGraph와 Google Cloud 연동: LangGraph 자체는 특정 클라우드 종속이 전혀 없습니다. 따라서 Google Cloud와의 연동도 일반적인 애플리케이션과 동일하게 가능합니다. 예를 들어 LangGraph 기반 애플리케이션을 GCP의 Cloud Run이나 **GKE(Kubernetes)**에 배포하여 구동할 수 있고, 필요하면 GCP 시크릿 매니저나 Firestore 등을 메모리 저장소로 활용하는 것도 가능합니다. 또한 LangChain이 Vertex AI PaLM이나 기타 GCP AI 서비스와 통합을 제공하므로, LangGraph 에이전트에서 **Vertex AI의 최신 LLM(Gemini)**을 호출하거나, Google 검색 API를 툴로 쓰는 것도 쉽게 할 수 있습니다. 다만, LangGraph에는 Google Cloud 전용 최적화나 관리 기능(예: Agent Engine 연계)은 없기 때문에, GCP를 활용하더라도 ADKほど 긴밀한 연동은 아닙니다. 요약하면, LangGraph on GCP = 일반적인 컨테이너 앱이 GCP에서 돌아가는 것과 동일한 수준의 통합입니다.
• ADK와 LangChain 연동: ADK는 서드파티 통합을 열어둔 개방형 설계입니다google.github.io. 이에 LangChain과 직접 연동도 가능합니다. 예컨대 ADK 툴로 LangChain의 Chain을 감싼 함수를 등록하면, ADK 에이전트가 그 툴을 호출하여 LangChain 체인을 실행할 수 있습니다. 혹은 LangChain에서 ADK 에이전트를 랩핑해 하나의 LangChain Tool처럼 활용하는 것도 아이디어상 가능합니다. 다만, 두 프레임워크 모두 비슷한 역할을 하므로 동시에 쓸 필요성은 높지 않을 수 있습니다. 그럼에도 LangChain의 강력한 Retriever/QA 체인 등을 ADK에서 활용하거나, LangChain Memory를 ADK 세션과 연동하는 등, 필요에 따라 일부 컴포넌트를 혼용할 수 있습니다. ADK 문서에서도 LangChain과 CrewAI 등의 라이브러리 사용을 언급하며 상호운용성을 강조하고 있습니다google.github.io.
• ADK와 Google Cloud 연동: 이 부분은 사실상 ADK의 가장 큰 장점 중 하나입니다. ADK는 Google Cloud에 최적화되어 있어, GCP의 AI 자원과 쉽게 결합됩니다. 특히 ADK는 Vertex AI와 밀접하게 연동되는데, 기본적으로 Google의 차세대 LLM인 Gemini 모델을 손쉽게 사용할 수 있도록 설계되어 있습니다google.github.io. ADK의 LiteLlm 래퍼를 통해 Vertex AI의 LLM을 호출하거나, Vertex AI Embedding 및 Vector Store(Matching Engine)와 연결해 지식 기반을 구축하는 것도 가능합니다. 그리고 ADK로 만든 애플리케이션을 Vertex AI Agent Engine에 배포하면, 앞서 언급한 대로 GCP에서 제공하는 자동 배포/스케일 및 모니터링/로그 서비스를 그대로 활용할 수 있습니다google.github.io. 요컨대 ADK를 선택하면 Google Cloud를 백엔드로 한 번에 통합 솔루션을 얻는 효과가 있습니다. 반대로, 만약 기업이 AWS나 Azure를 주 인프라로 쓴다면 ADK의 이런 GCP 특화 이점은 빛을 잃지만, ADK 자체는 클라우드 종속이 없으므로 AWS/Azure에서도 충분히 작동합니다. (오히려 Google은 ADK로 AWS의 람다나 Azure의 OpenAI도 쓸 수 있다고 홍보할 가능성이 있습니다.)

결론적으로, LangGraph는 LangChain과의 연동성이 탁월하여 기존 LangChain 사용자에게 자연스러운 확장 옵션이고, ADK는 Google Cloud와의 통합이 원활하여 GCP 생태계를 활용하려는 경우 최상의 선택지입니다. Python 환경에서 둘 다 사용 가능하지만, 환경과 목적에 따라 적합한 연동성을 고려하여 선택하면 될 것입니다.

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참고 자료: LangGraph 공식 문서 및 블로그langchain.comlangchain.com, Google ADK 공식 문서 및 블로그github.comgoogle.github.io, 각 GitHub 리포지토리 정보github.comgithub.com 등. 각주에 출처를 명시하였으며, 최신 정보를 반영하였습니다.