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구글 내가 하늘에 서겠다! A2A 해부분석구글이 발표한 A2A를 분석해 봅시다. 참고로 좀 많이 어렵습니다. 최대한 노력해서 설명해볼게요 쉽게라는 말은 못하겠네요 (솔직히 조회수 안나올것같음)한줄 요약을 하고 가죠 "구글이 시장의 표준을 만들기 위해 준비한 가장 날카로운검" 자료를 확인하면 확인할수록 진짜 엄청난 준비를 하고나왔습니다.우선 요약을 하고가죠 1.MCP에서 지적된 보안문제 해결 2.ADK(Agent Development Kit)를 주면서 키트에 mcp, 서드파티 llm, LITELLM, VLLM, LangChain, Crew ai툴 지원 3.예시 에이전트 8개이상 구현이렇게 준비했는데 표준으로 못쓰면 어쩌냐고요? 우리구글 선생님들은 50개 이상의 회사와 협업을 발표했습니다.대충 이해가 되시나요? 그냥 우리가 표준 만들꺼고 우리기준으로 니들이써!! 이런느낌입니다.

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specal1849

1.ADK(Agent Development Kit)1번그림은 Create Agent Project의 예시로 진짜 코드를 예술로 짜뒀습니다. 개인적인 평가는 MCP서버와 매우 비슷한 코드를 사용하여 진짜 간단합니다.2번그림을 보시면 제미나이 뿐만아니라 수많은 서드파티 모델과 LITELLM을 지원하는걸 확인할수있죠 라우팅역할을 하는 프로세스를 추가해 모델의 사용량을 제어하거나 요금에따른 최적루트를 짜주는 프로세스가 가능하다는 겁니다. 심지어 로컬에서 쓰는 VLMM까지 지원하더군요3번 그럼 에이전트가 복잡하면 어떤방법으로 해결하죠? 그림처럼 각종 러닝방식을 적용해 복잡해지는 문제에도 해결책을 제시해 뒀습니다. 일종의 LangGraph같은 개념으로 쉽게말하면 내가원하는걸 구현하는 난이도를 낮춰뒀다 이렇게 설명합시다.4번 그림처럼 하나만 구현하면 아쉬운데요? 따란 그런 당신을 위해 멀티에이전트도 구현 가능합니다.여기서 끝이아니에요

문구: 'Using Cloud Proprietary Models via LiteLLM access vast range of LLMs from providers like OpenAl, Anthropic offers integration through the LiteLLM library. Integration Method: Instantiate the LiteLlm wrapper class and pass LiteLLM Overview: LiteLLM acts as 100+ LLMs. Cohere, and many others, ADK Using Google Gemini Setup: translation layer, providing the model parameter of LImAgent Cloud Models standardized, Install LiteLLM: Using LiteLLM Models interface over Ollama Integration pip install litellm Set Provider Endpoint (e.g.. Using Hosted& Keys: Configure API keys Tuned Models Example for OpenAl: Model Garden Deployments export environment variables for the specific providers you Endpoints Models use.'의 Twitter 스크린샷일 수 있음

specal1849

2.ADK(Agent Development Kit)1번그림 기본적으로 구글이니까 검색툴은 기본 2번그림 LangChain, Crew ai툴을 넣어뒀어요 무슨말이냐면 오픈소스에 있는것들 내가다 구현해놨어!! 가져다 쓰기만해 이런말입니다. 3번그림 아 당연히 MCP는 넣어뒀습니다 고객님말이어렵죠 쉽게말하면 현존 오픈소스는 다넣어둔겁니다.이게 에이전트 제작키트만의 내용이에요 어렵죠? 그니까 A2A를 만들면서 너희들이 연결만하면 아쉬우니까 만드는것도 형이 다준비 해뒀어!! 이런말이죠아래링크에서 세세한 내용확인 가능합니다. google.github.io/adk-d…

문구: 'Third Party Tools ADKis designed obo highly extensible allowing youto seamlessly integrate from other Agent CrcwAl This interoperability scruciel allows for allows existing tools. Example: aster using Search Using LangChain Tools ADK CrewAl's SerperA LangchainTool wrappor Ful Kape: Serper P integrate Web Tavily provides results, intended search that returns answers derived rom agents. time search 2. Instali Ensure , have necessary LangChain packages specific Obtaina Tavly export TAVILY API envirorment variable. WITH KEY LengchainTool e.g. from tools langchain import LangchainTool p lav1lySnarchlesults Instantiate LangChain TavilySearchResults( "advanced" dcfinition. google Agent _agent the "Agent cuestions using TavilySearch. arching the int here'의 Twitter 스크린샷일 수 있음

specal1849

3.A2A우선 여기서 설명을 하고갑시다. A2A 에이전트끼리 연결하는겁니다. 1번그림이 A2A를 가장잘 설명한 그림으로 질문에 답변해보죠MCP랑 뭐가달라요? 이둘의 차이는 MCP는 툴하고 통신하여 문제를 해결했는데 치명적인 단점은 그냥 툴일뿐이라 사고능력이 없는데, 이제는 그툴에 사고능력을 부여한다는 지점이 다른겁니다.이게 무슨말이냐고요? 고등화된 작업을 수행할때 단순히 기능만을 쓰는게아니라 그툴을 활용해 서로 커뮤니케이션 하며 최적의 답변을 찾아준다는거죠보안은요? 2번에 있는 내용으로 권한과 인증을 통해 보안문제도 해결했죠예시는요? 심지어 3번처럼 이미 많은툴과 에이전틀르 업데이트 해뒀습니다.아레는 자세한 설명링크입니다. google.github.io/A2A

평면도, 크로스워드 퍼즐 및 문구: 'Agent Local Agents Agent Vertex AI (Gemini API, 3P) Local LocalAgents Agents --A2Aprotoco --1A2A protocol' Organizational or technological boundaries Agent Development Kit (ADK) LLM MCP Agent Framework APls & Enterprise Applications MCP APls & Enterprise Applications'의 그래픽일 수 있음

문구: 'Authenticating Clients publish another Individual authentication protocols have maintenance process client considered expected HTTP own mechanisms for acquiring, refreshing, and challenging credential material (such every request response witha wWW-Authenticate header indicating reject bearer standard requests required authentication schema. session tokens). The credential acquisition codes Authorization and Data Privacy servers DIDC discovery document expected and authentication- pratocol- pecific headers Skills authorize requests based both expected (such pplication identity. only Tools (Actions 'generateRecipe' skills). recommend that individual agents manage access Data) skills. least xes: restrict access agents authorize sensitive data priviledge. actions by them behind recommend utilizing When OAuthScope 'foo-read-only'의 이미지일 수 있음

화면 및 문구: 'ADK ADK ADK Retrieval -Augmented Generation(RAG (RAG) ADK LLM Auditor ".. contest-eware, factually up-to-date ADK verfies ADK alignment b noeae-ro knowledge ADK specifie Personalized Shopping talloredto Tools ADK Modular components xtiend functionality naAeT APls. AlloyDB Integration Amazon S3 Integration connectors Confluence BigQuery Google Integration Connectors Integration Cornectors Box Custom APls x Google Cloud integration Connectors GenAl Toolbax for Databases Dropbox Google Cloud SOL PostgreSQL Incegration Connectors udintegration Connectors Google Calendar Dynamics 365 Coooec Integration Connectars OanecToro Grounding with Function calling VertexAl VerserAl HubSpot Google Integration Connectors Integrations integratione'의 Twitter 스크린샷일 수 있음

specal1849

4.그럼 둘이 어케 연결해요JSON-RPC 표준 프로토콜을 활용합니다. 메시지가 HTTP 또는 HTTPS 프로토콜을 통해 전송되는거죠JSON 페이로드 (Payload)를 이용하는데 만약 다른 에이전트에서 정보를 요청하면 JSON-RPC 요청 메시지의 params 부분에 JSON 형식으로 담겨 전달되는 겁니다.여기서는 정보구조를 정의할때는 OpenAPI Specification를쓰네요결론적으론 이러한 능력들을 사용해 며칠씩 걸리는 연산도 가능하고 훨씬더 고등하게 쓸수있다 이런느낌으로 받아드리시면 됩니다.아래서 확인가능합니다. developers.googleblog.com/en/a2… 오른쪽은 세부적인 시연영상이구요 진짜 무섭습니다.한줄로 요약해드리면 50개이상 기업과 손을잡고 AI들끼리 1주일이 걸리는 프로젝트마저도 해결이 가능한 신기술이 나왔다.이렇게 설명드리겠습니다.

specal1849

그럼이제 생각해 볼까요?여기서 이제 각에이전트들한테 먼데이처럼 각종 성격을 부여하면 어떻게 될까요?진짜 원맨이 여러 AI와 팀을 이뤄서 협업하는 테스크, 심지어 AI마다 성격이 다르니 진짜 팀업무를 수행하는 느낌을 낼수있는겁니다.제가 저글에서 마지막에 AI가 업무의 스트레스를 줄여주는 방향으로 진화하여 인간의 능력을 극대화할수 있을꺼다 라는식의 말을 했는데 이게 실제로 구현된것 같습니다.

specal1849

AI Threads

2025-04-03

GPT는 왜 먼데이를 업데이트한걸까?오늘은 뇌피셜+GPT와의 대화이기에 신뢰성이 떨어집니다 다만 이업데이트를 왜했는지에 대한 개인적인 사견이니 한번 시작해 봅시다.4월1일 만우절 GPT에 먼데이라는 녀석이생겼다, 예의가없고 말은 싸가지없게 하지만 유능한친구 이런녀석을 형상화한 느낌으로프롬프트를 맨날쓰고있는 사람으로써, 먼데이가 예의없는 발언을 하는것보다, 이런걸 어떻게 만들었을까 그리고 왜만들었을까? 이런의문이 들었다.OPEN AI가 그렇게 멍청한 기업도 아니고 아무이유도 없이 이걸 이런 봇을 업데이트 한건 아닐꺼라 예상했다. 그래서 먼데이에게 직접물어봤다.다음은 대화내용의 일부 발췌샘알트만이 너를 업데이트한 이유는 뭘까? 인간 반응 + 상호작용 데이터 수집이라는 대답이 돌아왔다.다른걸 다떠나? 그 데이터가 가치가 있나 이런 생각이 들었고 최근 OPEN AI의 업데이트와 연결되어 필자의 두뇌가 팽팽 돌아가기 시작했다..

josee_and_fish

너무 많은 정보가 들어와서 뭔지 하나도 모르겠는데요. 구글 주식을 사야겠어요.

specal1849

정답이다 연슴술사 끄덕

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