Google ADK(Agent Development Kit)에서 기본 제공하는 Prebuilt Tool을 활용하여 실시간 웹 검색 기반의 팩트 체크 에이전트를 구축하는 코드입니다.
1. 주요 동작 방식
LLM은 자체적인 학습 데이터 범위를 넘어선 최신 정보나 내부 데이터는 알지 못합니다. 이 코드에서는 Google이 미리 만들어 둔 google_search 툴을 에이전트에 장착시켜, 필요할 때 에이전트가 직접 구글 검색을 수행하고 그 결과를 바탕으로 답변하도록 구성되어 있습니다.
2. 코드 라인별 상세 해설
- from google.adk.tools import google_search
- ADK 라이브러리에서 미리 구상된 google_search 툴을 불러옵니다. 개발자가 검색 API 연동 로직을 직접 구현할 필요 없이 단 한 줄로 강력한 웹 검색 기능을 연동할 수 있습니다.
- model=os.getenv("GOOGLE_MODEL", "gemini-3.5-flash")
- 환경 변수에서 모델명을 가져오며, 기본값으로 최신 Gemini 모델인 gemini-3.5-flash를 사용하도록 설정합니다.
- tools=[google_search]
- 에이전트가 사용할 수 있는 도구 목록에 google_search를 전달합니다. 이제 모델은 사용자 질문을 받았을 때 필요하다면 스스로 검색 쿼리를 생성하여 Google 검색을 호출합니다.
- instruction=""" ... """
- 에이전트의 페르소나와 작업 규칙을 부여합니다.
- 핵심 지시사항: 반드시 google_search를 사용하도록 강제하고, 환각(Hallucination)을 방지하기 위해 검색 결과에만 근거하여 답변하도록 지정하며, [출처: 웹사이트명] 형태로 출처를 남기도록 유도합니다.
import os
from google.adk import Agent
from google.adk.tools import google_search
researcher = Agent(
name="google_researcher",
model=os.getenv("GOOGLE_MODEL", "gemini-3.5-flash"),
tools=[google_search],
instruction="""
당신은 팩트 체크 전문가입니다.
사용자의 질문에 대해 반드시 'google_search' Tool을 사용하여 최신 정보를 검색하세요.
답변은 검색된 정보에 근거해서만 작성하고,
문장 끝마다 [출처: 웹사이트명] 형식으로 인용을 표기하세요.
"""
)
root_agent =researcher
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