ADK 콜백 훅(Callback Hooks)으로 AI 에이전트(AI Agent) 성능, 비용, 관측 가능성 모두 잡다!

agentStartCallback: 세션 상태(Session State)에 시작 시간 기록

agentEndCallback: 종료 시간 기록 후, 총 실행 시간(Total Execution Time)을 계산하여 콘솔에 출력

console.log를 활용한 로깅(Logging): 간단한 구현이지만, 성능 병목(Performance Bottleneck)을 파악하는 데 유용

beforeAgentCallback: 세션 변수 초기화(Session Variable Initialization)를 통해 각 에이전트(Agent) 실행 전에 데이터 정합성(Data Consistency) 유지

prepareEvaluationTool: 새로운 프로젝트 설명(Project Description)을 설정하여 데이터 격리(Data Isolation) 구현

createAfterToolCallback: 유효성 검사 시도 횟수(Validation Attempts)를 증가시키고, 최대 시도 횟수 초과 시 오류 처리(Error Handling)

isCompleted: 프로젝트 분석(Project Analysis)이 완료된 경우, LLM 호출을 건너뛰고 결과 반환(Result Return)

decision.verdict: 결정(Decision)이 이미 완료된 경우, LLM 호출을 건너뛰고 결과 반환(Result Return)

beforeModelCallback: LLM 호출 전 데이터 검증(Data Validation)을 통해 토큰 사용량(Token Usage)을 최적화

Gemini in Vertex AI: LLM 모델(LLM Model)로 Gemini를 사용하며, 지역적 제약으로 인해 Vertex AI를 활용

MailHog: 로컬 환경에서 이메일 테스트(Email Testing)를 위해 사용

npm 패키지(Package) 관리: @google/adk, nodemailer 등 필요한 의존성(Dependency)을 설치하고, 버전 고정(Version Pinning)을 통해 안정성 확보