5탄 : 주요 활용 사례 3가지 사례 1. 고객 경험을 혁신하는 ‘차세대 대화형 고객 서비스’ 여행 준비 과정은 목적지 검색부터 비자 확인, 항공 및 숙소 예약까지 복잡하고 번거롭습니다. 하지만 플랫폼을 통해 구축된 대화형 에이전트는 이 모든 과정을 매끄러운 하나의 경험으로 통합합니다. 스마트한 맞춤 추천: Agent Studio로 구축된 에이전트는 자연어로 고객과 소통합니다. RAG 엔진으로 최신…
4탄 Optimize : 에이전트 최적화 Observability Gemini Enterprise Agent Platform의 Observability 기능은 배포된 에이전트와 MCP(Model Context Protocol) 서버의 성능, 동작 및 상태에 대한 포괄적인 가시성을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 다중 에이전트 시스템을 모니터링하여 문제를 진단하고, 리소스 소비를 최적화하며, 에이전트의 안정성을 향상할 수 있습니다. 텔레메트리 설정 (Telemetry Setup) 에이전트의 작동 상태를 투명하게 파악(가시성 확보)하려면, 텔레메트리…
3탄 Govern: 에이전트 거버넌스 및 보안 Agent Registry Agent Registry는 Gemini Enterprise Agent Platform의 거버넌스(governance) 및 인벤토리 역할을 수행하는 중앙 집중식 통합 카탈로그입니다. 이 기능은 Google Cloud 환경 내에서 AI 에이전트, MCP(Model Context Protocol) 서버, 그리고 엔드포인트를 저장, 발견, 관리하는 핵심 인프라를 제공합니다. 주요 목적: 개발 가속화: 조직 내 기존 에이전트 스킬 및 MCP…
2탄 Scale : 에이전트 확장 및 운영 최근 기업들이 AI 에이전트를 단순한 프로토타입 수준을 넘어 실제 서비스에 도입하면서, 대규모 트래픽 처리와 보안을 관리할 수 있는 플랫폼의 필요성이 커졌습니다. Gemini Enterprise Agent Platform에서는 이러한 에이전트를 안정적으로 서비스하기 위한 환경을 제공하며, 그 중 Deployment는 에이전트의 실제 실행과 인프라 관리를 담당하는 핵심 영역입니다. Deployment 배포 방식의 다각화…
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…
바이브 코딩(Vibe Coding)이라는 말을 들어 보셨나요? AI 연구 분야의 선구자 중 하나로 알려진 안드레이 카르파시가 던진 이 화두는 구문이나 문법에 얽매이지 않고 개발자의 의도와 분위기에 집중하는 새로운 개발 방식을 뜻합니다. 한 줄의 코드도 직접 치지 않고AI에게 자연어로 기능을 설명하며 대화하듯 프로그램을 만드는 것인데요. 바이브 코딩을 그냥 재미로 보는 분들도 있는데 현실은 좀 다릅니다. 2026년 기준 깃허브에…
생산성 도구의 진화의 끝은 어디일까요? 구글 워크스페이스 같은 도구는 일하는 방식을 디지털 시대에 맞게 바꾸었습니다. 협업하는 방식을 바꾸고 데이터와 정보를 더 효율적으로 가공하고 공유해 조직의 지식으로 만드는 데에도 기여하였습니다. 요즘에는 AI가 더해지면서 생산성 도구는 지금까지 우리가 알던 일하는 방식을 송두리째 바꾸는 쪽으로 진화하고 있습니다. 관련해 이번 포스팅에서는 생산성 도구 사용 패턴을 바꾸는 구글 워크스페이스 애드온에…
2026년은 년초부터 온디바이스AI(On Device AI) 의 잠재력을 보여주는 소식이 계속 이어지는 것 같습니다. OpenClaw가 공개되자마자 맥미니 판매가 급증하는 현상이 일어났는데 몇 개월 지나지 않았는데 Gemma 4가 애플 실리콘 기반 장치 수요를 끌어 올리고 있습니다. 이번 포스팅에서는 Gemma 4의 기술적 특성과 함께 개인용 컴퓨팅 환경에서의 활용 가능성, 그리고 온디바이스 AI의 전략적 활용 방안을 알아보겠습니다. Gemma…
AI 덕분에 개발자는 과거보다 훨씬 짧은 시간에 방대한 양의 코드를 짤 수 있게 되었습니다. 하지만 이러한 생산성 향상은 보안 검증의 부담도 함께 늘리고 있습니다. 취약성을 정밀하게 잡아내지 않고 AI가 생성한 코드를 활용하면 기술 부채와 보안 위협으로 돌아올 수 있습니다. 그렇다면 폭발적으로 쏟아지는 코드 속에서 보안 검토의 무결성을 어떻게 유지할 수 있을까요? 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC)에서 보안…
개발자의 로컬 환경에서는 완벽하게 돌아가던 AI 에이전트가 프로덕션 환경으로 나가는 순간 예상치 못한 장벽에 부딪히는 일을 겪어본 분들이 많을 것입니다. 분명히 로컬에서는 잘 되던 것이 프로덕션 환경의 인프라에 배포하는 순간 예상치 못했던 문제로 제대로 돌아가지 않는 이유는 무엇일까요? AI 에이전트라는 새로운 유형의 워크로드와 AI 인프라의 특성 때문입니다. 이를 수용해 운영 환경에서도 안정적으로 AI 에이전트를 배포해…