LangChain vs Google AI SDK vs Google ADK: 목적에 맞는 선택 가이드

LLM을 활용한 애플리케이션을 설계할 때, 어떤 도구를 선택하느냐에 따라 구조, 확장성, 유지보수 편의성이 크게 달라질 수 있습니다. 특히 최근에는 다음 세 가지가 많이 활용됩니다

• LangChain: 다양한 LLM 및 외부 시스템과 유기적으로 연결해 복잡한 작업을 구성하는 프레임워크
• Google AI SDK: Gemini 모델을 비롯한 Google의 생성형 AI 모델을 API로 사용하는 SDK
• Google ADK (Agent Development Kit): 상태를 기억하고 여러 작업을 조율할 수 있는 Agent 중심 구조

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1. 핵심 비교

항목	LangChain	Google AI SDK	Google ADK
주요 목적	다양한 LLM과 도구를 조합하여 워크플로우 구성	Gemini 모델 등을 직접 호출하여 응답 생성	상태 기반 Agent를 설계하고 실행
사용 모델	OpenAI, Claude, Gemini 등 다양	Gemini 1.0 / 1.5	Gemini 1.5 중심
상태 유지	가능 (Memory 지원)	불가능 (Stateless)	가능 (대화 컨텍스트 유지)
툴 호출	직접 설계 (Tool + Agent 조합)	제한적	기본 내장된 구조
멀티모달 지원	제한적 (구현 필요)	일부 가능 (Vision 모델)	기본 지원 (텍스트, 이미지, 오디오 등)
장점	유연한 구조, 다양한 LLM 연동, 빠른 실험 가능	간편한 사용, Google Cloud와의 통합성, 빠른 응답	복잡한 Agent 설계, 상태 관리, 협업 구조에 적합
단점	설계가 복잡해질 수 있음, 운영 부담	Google 생태계 종속, 유연성 제한	초기 진입장벽, 간단한 작업엔 과함

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2. 어떤 상황에 어떤 도구가 적합한가?

상황	적합한 도구	이유
다양한 LLM을 비교·조합하거나 멀티 벤더 전략이 필요한 경우	LangChain	오픈소스 기반으로 유연하고 벤더 종속 없음
Google Cloud 기반 서비스에 LLM을 접목하려는 경우	Google AI SDK	GCP와 자연스럽게 연동되며 관리형 서비스 활용 가능
사용자와의 지속적 대화, 상태 유지, 복잡한 플로우 관리가 필요한 경우	Google ADK	Agent 중심 구조로 다중 작업 흐름을 자연스럽게 구현 가능
빠른 프로토타입 및 기능 테스트가 필요한 경우	Google AI SDK	단순 API 호출만으로 빠른 결과 확인 가능
문서 검색 기반의 QA, RAG, 툴 조합 로직이 필요한 경우	LangChain	구성 요소를 자유롭게 조합 가능
차세대 AI 비서, 멀티에이전트 기반 지능형 시스템 설계	Google ADK	단계별 reasoning과 task orchestration 가능

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3. 선택 요약

우선 순위	추천 도구
유연성과 오픈소스 생태계	LangChain
운영 안정성과 배포 편의성	Google AI SDK
대화형 Agent 시스템	Google ADK

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4. 함께 사용하는 전략도 가능

복잡한 시스템일수록 다음처럼 혼합 전략이 유효할 수 있습니다.

• Google AI SDK로 안정적인 모델 호출 처리
• LangChain으로 검색, 툴 연동, 조건 분기 등 로직 구성
• Google ADK로 Agent가 작업 흐름을 관리하고 실행 타이밍 결정

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마무리

세 도구는 서로 경쟁 관계라기보다는 역할이 다릅니다.

사용 목적, 인프라 환경, 유지보수 전략에 따라 적절하게 선택하거나 조합하는 것이 중요합니다.