아톨러브

21. Session/Memory/Artifact [10]- VertexAiMemoryBankService(2/2)

6. 5단계: Agent 객체 생성이제 에이전트를 만드는 코드입니다.memory_agent = Agent( model=os.getenv("GOOGLE_MODEL", "gemini-3.5-flash"), name="memory_agent", instruction=( "당신은 질문에 성실히 답하는 도움되는 에이전트이며, " "질문과 대답은 모두 한글로만 해야 한다." ), tools=[load_memory], after_agent_callback=add_session_to_memory,)하나씩 살펴보겠습니다.6-1. modelmodel=os.getenv("GOOGLE_MODEL", "gemini-3.5-flash")에이전트가 사용할 LLM을 지정합니다..

20. Session/Memory/Artifact [9]- VertexAiMemoryBankService(1/2)

지금까지 공부한 ADK의 메모리 서비스가 한 단계 발전하는 중요한 과정입니다. 앞서 InMemoryMemoryService와 VertexAiSessionService를 실습했다면, 이번에는 에이전트가 대화한 내용을 Google Cloud의 Vertex AI Memory Bank에 저장하고, 다음 대화에서 다시 검색해 활용하는 구조를 배우는 것입니다. 단순히 로컬 메모리를 클라우드 메모리로 바꾸는 것 이상의 의미가 있습니다.이번 실습을 이해하려면 다음 세 가지를 명확하게 구분해야 합니다.Agent Engine: Google Cloud에 메모리를 저장하고 관리할 클라우드 측 리소스입니다.VertexAiMemoryBankService: 로컬 ADK 에이전트가 클라우드의 Memory Bank를 이용하도록 연결하..