Rona

Google Gen AI SDK로 장기 실행 에이전트 만들기

중급452026-06-01

제안서 리뷰, 정산 승인, 커리큘럼 변경처럼 중간 승인자가 필요한 PM 업무를 Python으로 장기 실행 에이전트에 연결하고, 승인 대기 상태를 저장한 뒤 사용자가 승인하면 이어서 실행하도록 구현합니다. 최종적으로는 승인 대기와 재개 흐름이 포함된 `long_running_agent.py` 파일과 `LongRunningAgent` 클래스, 그리고 `PAUSED → APPROVED → COMPLETED`가 순서대로 찍히는 비동기 데모 실행 결과를 만듭니다.

이 코칭은 터미널에서 진행됩니다

이런 걸 배워요

  • Google Gen AI SDK를 Python 워크플로우 안에서 호출할 수 있습니다
  • 승인 대기 상태를 저장하는 에이전트 클래스를 설계할 수 있습니다
  • asyncio로 멈췄다가 재개되는 장기 실행 흐름을 구현할 수 있습니다
  • PM 업무의 Human-in-the-Loop 승인 구조를 코드로 표현할 수 있습니다

어떻게 진행해요

1. 실행 환경 확인
2. AI 사용 키 준비
3. 업무 시나리오 설정
4. 필요 패키지 설치
5. 상태 저장 클래스 작성
6. 승인 대기 흐름 추가
7. 비동기 데모 실행
8. 워크플로우 구조 검증

AI 튜터가 각 단계를 하나씩 안내해줄 거예요

Google Gen AI SDK로 장기 실행 에이전트 만들기 (중급)