Gemini Enterprise Agent Platform

Gemini Enterprise Agent Platform이란?

Gemini Enterprise Agent Platform은 Google Cloud의 기업용 AI 에이전트를 빌드·확장·거버넌스·최적화하는 플랫폼입니다. Vertex AI의 모델 선택, 모델 빌드, 에이전트 빌드 기능을 결합하고, 에이전트 통합, 오케스트레이션, DevOps, 보안에 초점을 맞춘 기능을 추가합니다.

이 플랫폼은 기술 팀이 Gemini Enterprise 앱을 통해 직원에게 배포할 수 있는 에이전트를 단일 장소에서 생성하도록 설계되었습니다. 동시에 IT 운영과 통합되어 에이전트 복잡도가 증가함에 따라 제어, 거버넌스, 보안을 적용할 수 있습니다.

주요 기능

Agent Studio (low-code 인터페이스): 에이전트를 빌드하는 시각적 low-code 방식을 제공하여 팀이 에이전트 작업 환경을 선택하고 구성할 수 있도록 돕습니다.
Agent Development Kit (code-first 로직): 업그레이드된 ADK 기능과 AI 네이티브 코딩을 활용한 code-first 개발을 지원하여 프로덕션급 에이전트를 배포할 수 있게 합니다.
Agent Runtime (프로덕션 재설계): 며칠 동안 상태를 유지하는 장기 실행 에이전트를 가능하게 하며, Memory Bank를 통해 지속적인 컨텍스트를 지원합니다.
중앙화된 거버넌스 구성 요소: Agent Identity, Agent Registry, Agent Gateway를 사용하여 추적 가능한 ID와 기업급 가드레일을 모든 에이전트에 제공합니다.
품질 및 가시성 도구: Agent Simulation, Agent Evaluation, Agent Observability를 포함하여 실행 추적과 에이전트 추론의 실시간 뷰를 제공해 목표 달성을 검증합니다.
Model Garden을 통한 모델 액세스: Gemini 3.1 Pro, Gemini 3.1 Flash Image, Lyria 3 등의 1세대 모델과 Gemma 4 같은 오픈 모델을 포함한 200개 이상의 모델에 액세스할 수 있습니다.
타사 옵션으로의 모델 유연성: 작업에 최적화된 Anthropic Claude Opus, Sonnet, and Haiku 같은 타사 모델 선택을 지원합니다.

Gemini Enterprise Agent Platform 사용 방법

Google Cloud 콘솔에서 플랫폼을 열어 Agent Platform 기능을 탐색합니다.
Agent Studio (시각적 워크플로) 또는 Agent Development Kit (ADK) (code-first 로직)를 사용하여 에이전트를 빌드합니다.
Agent Runtime에서 에이전트를 실행하여 장기 작업 상태를 유지하고 Memory Bank로 지속적인 컨텍스트를 사용합니다.
Agent Identity, Agent Registry, Agent Gateway를 사용하여 거버넌스와 액세스 제어를 추가해 기업 가드레일 내에서 에이전트가 작동하도록 합니다.
배포 전후에 Agent Simulation, Agent Evaluation, Agent Observability로 성능을 검증하고 모니터링합니다.
Gemini Enterprise 앱을 통해 직원에게 에이전트를 배포하면서 IT 운영과 긴밀한 통합을 유지합니다.

사용 사례

기업 지식 및 프로젝트 인텔리전스 에이전트: 수십 년 프로젝트 데이터 같은 대규모 내부 데이터셋을 실시간 실행 가능한 인텔리전스로 변환하는 에이전트를 빌드하며, 결정론적 비즈니스 규칙과 확률적 추론을 함께 사용합니다.
헬스케어 스케줄링 및 자격 확인 어시스턴트: 사용자와 상호작용해 자격 확인, 클리니션 연결, 약속 스케줄링을 수행하는 에이전트를 생성한 후 장기 실행과 지속 컨텍스트로 확장합니다.
복잡한 다중 시스템 워크플로를 위한 프로덕션 에이전트 라이프사이클: 거버넌스와 신뢰성이 필요한 다중 시스템 간 상호작용 에이전트를 플랫폼의 오케스트레이션 및 DevOps 중심 기능으로 관리합니다.
팀 간 거버넌스 에이전트 카탈로그: Agent Identity, Registry, Gateway로 중앙 제어를 적용해 플랫폼에서 빌드되거나 파트너 생태계에서 가져온 여러 에이전트가 추적 가능하고 가드레일 내에서 작동합니다.
시뮬레이션 및 평가를 통한 품질 보증: 시뮬레이션과 평가를 실행해 실행 추적을 생성하고 에이전트 추론을 검사하여 목표 달성을 확인합니다.

자주 묻는 질문

Gemini Enterprise Agent Platform은 Vertex AI와 동일한가요?

Vertex AI의 진화 버전으로 설명됩니다: Vertex AI의 모델 선택, 모델 빌드, 에이전트 빌드 기능을 결합하고 에이전트 통합, DevOps, 오케스트레이션, 보안 기능을 추가합니다.

에이전트를 빌드하기 위해 어디서 시작하나요?

Google Cloud 콘솔의 Agent Platform을 방문하여 새로운 기능을 탐색할 수 있습니다.

Google의 모델 외에 다른 모델을 사용할 수 있나요?

네. Model Garden을 통해 200개 이상의 모델에 액세스할 수 있으며, Anthropic Claude Opus, Sonnet, Haiku와 같은 타사 모델 선택도 지원합니다.

플랫폼이 장기 실행 에이전트를 어떻게 지원하나요?

수일간 상태를 유지하는 장기 실행 에이전트를 지원하도록 재설계된 Agent Runtime을 사용하며, 지속적 장기 컨텍스트를 위한 Memory Bank을 제공합니다.

거버넌스와 모니터링은 어떻게 처리되나요?

Agent Identity, Agent Registry, Agent Gateway를 통해 거버넌스를 지원하며, 품질과 모니터링은 Agent Simulation, Agent Evaluation, Agent Observability (실행 추적과 에이전트 추론의 실시간 뷰 포함)를 통해 지원합니다.

대안

모델 + 오케스트레이션 스택을 사용한 에이전트 빌드 (범용 AI 서비스): 전용 에이전트 플랫폼 대신 모델 호스팅, 오케스트레이션, 자체 거버넌스 도구를 결합할 수 있습니다; 유연성을 제공하지만 통합 작업이 더 필요합니다.
전용 에이전트 플랫폼 레이어 없이 Vertex AI 기반 워크플로: Vertex AI를 이미 사용하는 조직은 에이전트 기능을 직접 빌드할 수 있지만, 향후 Vertex AI 서비스와 로드맵 진화는 독립 서비스가 아닌 Agent Platform을 통해 독점적으로 제공될 것입니다.
맞춤형 기업 에이전트 솔루션: 거버넌스와 런타임 요구를 충족하는 맞춤 에이전트 인프라를 개발할 수 있습니다; 이는 엔지니어링, 관찰 가능성, 운영 제어로 노력을 전환합니다.
주로 개발에 초점을 맞춘 에이전트 프레임워크: 일부 도구는 에이전트 생성에 초점을 맞추지만, 여기 설명된 런타임 상태, 중앙화된 거버넌스 구성 요소, 평가/관찰 가능성의 통합 조합을 제공하지 않을 수 있습니다.