최근 AI 에이전트가 외부 API를 호출하여 데이터를 가져오고 사용자를 대신해 작업을 수행하는 사례가 크게 늘어나고 있습니다. 예를 들어 챗봇이 날씨 정보를 알려주거나 일정을 자동으로 조율하는 등, 사람 대신 다양한 도구(tool)를 활용해 임무를 실행할 수 있는 다재다능한 AI 에이전트가 주목받고 있습니다. 이제 이런 능력있는 AI 에이전트를 최소한의 코드로 웹이나 모바일 앱에 통합할 수 있게 되었습니다. Google Cloud가 선보인 새로운 오픈소스 프레임워크 ‘Firebase Genkit’을 활용하면 되는데요, 이번 포스팅에서 간단히 살펴보도록 하겠습니다.
Firebase Genkit이란 무엇인가요?
Firebase Genkit은 Google Cloud의 Firebase 팀이 만든 오픈소스 AI 통합 프레임워크입니다. Firebase Genkit은 거대 언어 모델(LLM)과 실제 애플리케이션 사이의 간극을 메우도록 설계된 라이브러리입니다.
이를 활용하면 최신 AI 에이전트의 핵심 기능인 ‘도구 호출(tool calling)’을 쉽게 구현해 AI 기능을 앱에 추가하고 관리할 수 있습니다. 현재 베타 버전으로 제공되며 Node.js 환경을 우선 지원하고, 곧 Go 언어 등도 지원할 예정이라고 합니다. Genkit의 목표는 생성형 AI 기능을 앱에 쉽게 구축하고 배포하게 돕는 것입니다. 주요 특징은 다음과 같이 정리할 수 있습니다.
- 통합 인터페이스: Genkit을 사용하면 여러 종류의 AI 모델을 단일한 인터페이스로 다룰 수 있습니다. 예를 들어 복잡한 질문에는 구글의 최신 모델인Gemini를 사용하고, 빠른 응답에는 경량 모델인 Gemma를 활용하는 식으로 각 모델의 장점을 조합할 수 있습니다. 심지어 구글 외의 오픈소스 모델도 플러그인으로 연결할 수 있어, 특정 업체에 종속되지 않고 유연하게 AI 모델을 활용할 수 있습니다.
- 도구 정의와 호출 기능: defineTool이라는 통합 인터페이스를 통해 AI 에이전트가 사용할 도구를 쉽게 정의할 수 있습니다. 개발자는 AI가 호출할 함수의 이름, 설명, 입출력 형식만 등록하면 됩니다. 그러면 AI 모델은 필요할 때 그 도구를 호출하여 데이터에 접근하거나 특정 행동을 수행합니다. 이를 통해 AI는 단순 문답을 넘어 외부 데이터 읽기, 새 문서 작성, 이메일 전송 등 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다.
- 관찰 및 모니터링 기능: AI 응답은 매번 달라질 수 있어 예측이 어렵습니다. Genkit은 Firebase 콘솔과 통합된 관찰 도구(UI)로 AI 에이전트의 동작을 투명하게 추적하게 해줍니다. 개발자는 Genkit의 전용 개발자 UI에서 각 AI ‘흐름(flow)’의 실행 과정을 실시간으로 검사하고 추적할 수 있습니다.
이러한 특징 덕분에 Firebase Genkit은 개발자가 친숙한 프로그래밍 방식으로 AI 기능을 구현하고, 실험 단계부터 운영 환경까지 모든 과정을 지원하는 포괄적인 도구 모음이라고 할 수 있습니다.
개발자 경험 및 배포
Firebase Genkit의 또 다른 장점은 개발자 경험을 크게 향상시켜 준다는 점입니다. 앞서 언급한 로컬 개발자 UI에서는 별도의 앱 실행 없이 AI 흐름을 바로 테스트할 수 있습니다. 코드를 수정한 뒤 저장하면 핫 리로드(hot reload) 기능 덕분에 즉시 변경된 로직을 시험해볼 수 있어, 전체 애플리케이션을 다시 빌드하지 않고도 AI 부분만 빠르게 반복 실행하며 개발 속도를 높일 수 있습니다.
또한, 개발자 UI의 ‘Inspect’ 기능은 AI 에이전트 내부에서 일어난 일들을 단계별로 시각화해줍니다. AI가 답변을 생성하고, 도구를 호출하고, 최종 답변을 작성하는 일련의 흐름을 추적하며 각 단계의 입출력과 소요 시간 등을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 AI 논리에 버그가 있거나 성능 문제가 있을 경우 신속하게 원인을 찾아낼 수 있습니다.
Genkit으로 만든 AI 에이전트는 배포 역시 손쉽습니다. 특히 Google Cloud의 Cloud Run과 연계하면 서버리스 배포가 가능합니다. 먼저 Genkit Express 패키지를 설치하고 startFlowServer() 함수를 호출하여, 만든 AI 흐름을 Express 기반의 API 서버로 실행시킵니다. 이렇게 서버화된 에이전트를 Cloud Run에 배포하면, 자동으로 확장 가능한 서버리스 API가 완성됩니다. 배포가 완료되면 고유한 URL 엔드포인트가 제공되며, 웹이나 모바일 앱에서 이 주소로 HTTP 요청을 보내 AI 에이전트를 사용할 수 있습니다. Cloud Run에 배포된 서비스는 사용량이 없을 때 자동으로 인스턴스 수를 0으로 줄여 유휴 비용이 발생하지 않으므로 매우 경제적입니다.
살펴본 바와 같이 Firebase Genkit은 개발 생산성을 높이고 강력한 AI 기능을 손쉽게 구현하도록 설계된 도구입니다. 최소한의 노력으로도 복잡한 AI 에이전트를 만들고 안정적으로 운영 및 확장할 수 있게 해주므로, AI 기능으로 앱에 새로운 가치를 더하려는 개발자에게 훌륭한 선택지가 될 것입니다. 데모나 관련 추가 자료가 필요하시면 메가존소프트로 연락 바랍니다.
