Google ADK vs LangGraph

AI 에이전트 개발, 어떤 프레임워크를 선택해야 할까?Developing AI Agents: Which Framework Should You Choose?

Google의 Agent Development Kit (ADK)와 LangChain의 LangGraph는 지능형 AI 에이전트를 구축하기 위한 강력한 도구이지만, 서로 다른 설계 철학을 가지고 있습니다. ADK는 Google Cloud 생태계에 최적화된 '프레임워크'로, 정해진 구조 안에서 빠르고 안정적으로 프로덕션용 에이전트를 개발하는 데 중점을 둡니다. 반면, LangGraph는 '라이브러리'에 가까워, 개발자가 상태와 흐름을 완전히 제어하며 복잡하고 순환적인 워크플로우를 유연하게 설계할 수 있도록 돕습니다. 이 비교표는 두 도구의 핵심적인 차이점을 분석하여 프로젝트의 목적과 요구사항에 가장 적합한 선택을 할 수 있도록 안내합니다.Google's Agent Development Kit (ADK) and LangChain's LangGraph are powerful tools for building intelligent AI agents, but they have different design philosophies. ADK is a 'framework' optimized for the Google Cloud ecosystem, focusing on developing production-ready agents quickly and reliably within a set structure. In contrast, LangGraph is more like a 'library,' helping developers to flexibly design complex and cyclical workflows with full control over state and flow. This comparison table analyzes the key differences between the two tools to help you make the best choice for your project's goals and requirements.

상세 비교Detailed Comparison

기능Feature	Google ADK	LangGraph
기본 설계 사상Core Design Philosophy	Framework 정해진 구조 위에서 빠르게 프로덕션용 에이전트를 개발Quickly develop production agents on a predefined structure	Library 유연한 부품을 조립하여 처음부터 흐름을 직접 설계Assemble flexible components to design the flow from scratch
상태 관리 방식State Management	외부 DB 연동 (Firestore)External DB Integration (Firestore) 대화 ID 기반으로 외부 DB에 상태를 저장하여 영속성 확보Ensures persistence by saving state to an external DB based on conversation ID	내부 상태 객체 (State Object)Internal State Object 그래프 내에서 상태 객체를 명시적으로 정의하고 노드 간 전달Explicitly define and pass a state object between nodes within the graph
흐름 제어 (조건 분기)Flow Control (Conditional Branching)	LLM의 추론 + 코드 로직LLM Inference + Code Logic LLM의 판단 또는 코드 레벨의 if문으로 분기 처리Branching handled by LLM decisions or code-level if-statements	명시적 그래프 엣지 (Edge)Explicit Graph Edges 노드 연결선(엣지)에 조건부 함수를 정의하여 흐름을 명시적으로 제어Define conditional functions on edges to explicitly control the flow
시각적 디버깅Visual Debugging	Cloud Logging/Tracing Google Cloud의 로그/추적 도구를 통해 호출 순서 및 데이터 확인Check call order and data via Google Cloud's logging/tracing tools	그래프 시각화 (Mermaid)Graph Visualization (Mermaid) 코드를 기반으로 상태 흐름도를 다이어그램으로 직접 생성Generate state flow diagrams directly from code
주요 장점Key Advantages	Google Cloud 생태계 완벽 통합Full integration with Google Cloud ecosystem 프로덕션 배포 및 확장 용이Easy production deployment and scaling 비교적 낮은 학습 곡선Relatively low learning curve	워크플로우의 완벽한 제어 가능Complete control over the workflow 상태 변화의 명시적 추적 용이Easy to explicitly track state changes 순환/반복 등 복잡한 로직 구현Implementation of complex logic like cycles/loops
적합한 사용 사례Suitable Use Cases	빠르게 프로토타입을 만들고 확장해야 하는 프로덕션용 에이전트Production-ready agents that need to be prototyped and scaled quickly	사람의 개입이 필요하거나 매우 특수한 로직을 가진 복잡한 워크플로우Complex workflows that require human intervention or highly specific logic

결론Conclusion

언제 Google ADK를 선택할까?When to Choose Google ADK?

"빠르고 안정적인 구축"이 중요하다면 ADK가 정답입니다. Google Cloud의 강력한 인프라 위에서 잘 정의된 패턴을 따라 안정적인 AI 에이전트를 신속하게 개발하고 배포하고 싶을 때 최고의 선택입니다.If "fast and reliable deployment" is important, ADK is the answer. It's the best choice when you want to quickly develop and deploy stable AI agents following well-defined patterns on Google Cloud's powerful infrastructure.

언제 LangGraph를 선택할까?When to Choose LangGraph?

"정교하고 유연한 설계"가 필요하다면 LangGraph가 적합합니다. 에이전트의 모든 결정 단계를 직접 제어하고, 상태 변화를 명시적으로 추적하며, 복잡하고 순환적인 로직을 자유롭게 구현하고 싶을 때 강력한 성능을 발휘합니다.If "sophisticated and flexible design" is needed, LangGraph is suitable. It performs powerfully when you want to control every decision step of the agent, explicitly track state changes, and freely implement complex, cyclical logic.