Google Next 2026: Gemini Enterprise Agent Platform으로의 진화 – 1

1탄 Build: 강력하고 유연한 에이전트 개발 도구

 

2026년 4월, 미국 라스베이거스에서 개최된 Google Cloud Next 2026 컨퍼런스에서는 AI 분야의 중요한 전환점이 발표되었습니다. 기존의 포괄적인 AI 개발 플랫폼이었던 Vertex AI가 ‘Gemini Enterprise Agent Platform’으로 진화하며, 구글 클라우드의 AI 전략이 ‘모델’ 중심에서 ‘에이전트’ 중심으로 이동했음을 공식화했습니다.

이는 단순히 서비스 명칭 변경을 넘어, 기업이 단순한 AI 모델 활용 수준에서 벗어나 스스로 인지하고, 추론하며, 행동하는 ‘자율형 AI 에이전트’를 구축하고 운영하는 ‘Agentic Enterprise’ 시대로 나아갈 수 있도록 지원하겠다는 구글의 비전을 담고 있습니다. 본 블로그에서는 이번 Google Next 2026 발표를 바탕으로 새롭게 추가되거나 변경된 내용을 정리하고, 주목할 만한 핵심 기능과 활용 사례를 상세히 분석해 보도록 하겠습니다.

 

Vertex AI에서 Gemini Enterprise Agent Platform으로의 전환

이번 전환의 핵심은 AI를 ‘도구’에서 ‘팀원’으로 격상시키는 데 있습니다. Vertex AI가 모델을 훈련하고 배포하는 데 중점을 둔 개발자용 플랫폼이었다면, Gemini Enterprise Agent Platform은 기술팀과 비개발 직군 모두가 비즈니스 목표를 달성하기 위한 AI 에이전트를 쉽게 구축, 확장, 관리 및 최적화할 수 있는 통합 환경을 제공합니다.

 

• 통합 에이전트 개발 및 관리 프레임워크
  

  에이전트의 전체 수명 주기를 Build(구축), Scale(확장), Govern(거버넌스), Optimize(최적화)의 4단계로 정의하고, 각 단계에 필요한 도구와 서비스를 통합하여 제공합니다.

 

 

 

Build: 강력하고 유연한 에이전트 개발 도구

누구나 쉽게 AI 에이전트를 만들 수 있도록 코드 중심의 전문 개발 환경부터 코드 없는(No-code) 환경까지 폭넓은 스펙트럼을 제공합니다.

 

• 검색 증강 생성 (RAG) 엔진

  에이전트가 최신 비공개 데이터나 특정 도메인 지식을 기반으로 정확한 답변을 생성하도록 돕는 핵심 구성 요소입니다. LLM의 Hallucination 현상을 최소화하고 답변의 신뢰도를 획기적으로 높입니다.

  • 작동 방식: 

 

• • 기술 통합: RAG 엔진은 Vertex AI Vector Search 2.0과 긴밀하게 통합되어 대규모 벡터 데이터에 대한 빠르고 정확한 검색을 수행합니다. 또한, 필요에 따라 Google Search를 도구로 호출하여 실시간 웹 정보를 답변에 활용할 수도 있습니다.

 

• Agent Developer Kit (ADK): 그래프 기반 프레임워크
  

  ADK는 정교하고 안정적인 멀티 에이전트 시스템 구축을 위한 오픈소스 프레임워크입니다.  특히 ADK 2.0부터는 LLM의 확률적 특성으로 인한 불확실성을 줄이고 기업 수준의 안정성을 확보하기 위해, 에이전트의 작업 흐름을 명시적으로 모델링하는 그래프 기반 프레임워크를 도입했습니다.

• • 기술 아키텍처:
    • 노드(Nodes): 작업의 개별 단위를 나타냅니다. LLM 추론을 수행하는 Agent, 결정론적 로직을 실행하는 순수 Python Function, 또는 외부 API를 호출하는 Tool이 될 수 있습니다. 
    • 엣지(Edges): 노드 간의 제어 흐름을 정의하는 연결선입니다. 엣지는 다음에 어떤 노드를 실행할지, 어떤 조건으로 분기할지를 명시적으로 지정하여 워크플로우의 예측 가능성을 높입니다. 
  • 핵심 Python 클래스:
    • Workflow (또는 WorkflowAgent): 그래프 전체를 정의하고 오케스트레이션하는 기본 클래스입니다. edges 파라미터를 통해 노드 간의 관계를 설정합니다.
    • Agent: LLM을 통해 추론하고 작업을 수행하는 노드입니다. 
    • FunctionNode: LLM 없이 순수 Python 코드로 실행되는 노드를 정의합니다.
    • JoinNode: 병렬로 실행된 여러 노드의 결과를 하나로 합쳐 다음 노드로 전달하는 역할을 합니다.

 

• Agent Garden: 사전 구축된 에이전트 및 도구
  

  개발자가 즉시 사용하거나 수정할 수 있도록 사전 구축된 에이전트 샘플과 도구를 모아놓은 큐레이션된 컬렉션입니다.

  • 포함된 샘플: 코드 현대화, 재무 분석, 송장 처리, 고객 서비스 등 다양한 비즈니스 활용 사례 템플릿이 포함되어 있습니다. 이 샘플들은 BigQuery, Vertex AI Search 등과 실제적으로 통합된 프로덕션 수준의 예제를 제공합니다. 
  • 수정 및 확장: 모든 샘플은 ADK로 구축되었으며, GitHub에 전체 소스 코드가 공개되어 자유롭게 수정할 수 있습니다. 또한 LiteLLM 통합을 통해 Anthropic, Meta 등 200개 이상의 타사 모델로 유연하게 교체하여 테스트할 수 있습니다.

자세한 내용이 궁금하시다면, 메가존소프트 문의포탈을 통해 궁금한 부분을 남겨주세요.