CELL AI DEVLOG

47개 행짜리 비교 스프레드시트를 뒤져봤자 결국 "it depends"로 끝납니다. 실제로 중요한 건 프레임워크가 아니라 여러분 팀이 풀려는 문제입니다. 그 문제부터 정확히 짚고 코드로 비교합니다.핵심 요약 → LangGraph (25K stars, 34.5M 월간 다운로드): 상태 머신 기반, 최고 통제력, 가장 가파른 학습 곡선 → PydanticAI (16.8K stars): 타입 안전 + DI, 단순 에이전트에 FastAPI 느낌, 멀티에이전트 성숙도 낮음 → CrewAI (47K stars): 역할 기반 가장 빠른 프로토타입, 내장 메모리, 복잡해지면 디버깅 어려움 → Google ADK: A2A·MCP·AG-UI 프로토콜 선도, GCP 네이티브, 커뮤니티 가장 작음 → 월간 검색량: LangG..

Google이 Vertex AI를 접었습니다. 대신 에이전트 시대를 위한 새로운 플랫폼을 들고 나왔습니다.[핵심 요약]→ 발표: 2026년 4월 22일, Google Cloud Next '26 (라스베가스)→ 정체: Vertex AI의 진화판 — 에이전트 빌드/스케일/거버넌스/최적화 통합 플랫폼→ 모델: 200개+ 접근 (Gemini 3.1 Pro, Gemma 4, Lyria 3, Claude Opus/Sonnet/Haiku 포함)→ ADK: 그래프 기반 서브에이전트 네트워크로 업그레이드→ 보안: Agent Identity (암호화 ID), Agent Gateway, Agentic Defense 신설→ 인프라: 8세대 TPU, Axion CPU 함께 발표→ 대상: 에이전트를 수백~수천 개 규모로 운영할 ..

2025년 4월 Google이 ADK(Agent Development Kit)를 출시했어요. 2026년 4월 기준 v1.26.0까지 업데이트됐어요.다른 프레임워크들이 "AI 에이전트를 빠르게 만들자"에 집중할 때 ADK는 다른 방향을 봐요.CrewAI: 역할 기반 팀 → 빠른 프로토타입LangGraph: 그래프 기반 → 복잡한 워크플로우ADK: 백엔드 시스템처럼 → 프로덕션 배포 중심ADK가 뭔가오픈소스 (Apache 2.0)지원 언어: Python, TypeScript, Java, Go모델: Gemini 최적화, 다른 모델도 지원배포: Vertex AI Agent Engine (완전 관리형)프로토콜: MCP + A2A 네이티브 지원핵심 철학:"에이전트는 LLM 실험이 아니라프로덕션 소프트웨어다..