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구글의 ADK for Go 2.0은 그래프 기반 워크플로우 엔진을 통해 복잡한 멀티 에이전트 시스템을 체계적으로 설계할 수 있게 해줍니다. 노드와 엣지를 활용해 분기, 병렬 처리, 인간 개입(HITL) 등을 구현하며, 기존 Go 서비스에 자연스럽게 통합 가능한 구조를 갖췄습니다.

이 기사는 AI 에이전트 개발 시 발생하는 'vibe-checking(감에 의존한 테스트)'의 한계를 극복하기 위해, 데이터 준비부터 실패 분석 및 최적화까지 이어지는 자동화된 품질 평가 플라이휠 도입을 제안합니다. 특히 코딩 에이전트가 스스로 평가 지표를 선택하고 개선안을 제안하되 인간의 승인을 거치는 'Human-in-the-loop' 방식의 운영 모델을 강조합니다.