================================================================================ [상세 가이드] 스타트업 기술 가이드: AI 에이전트 (Startup Technical Guide: AI Agents) ================================================================================ 서문: AI 에이전트의 시대 AI 에이전트의 개발은 소프트웨어 엔지니어링의 패러다임 전환입니다. [cite_start]이는 복잡한 워크플로 자동화, 새로운 사용자 경험 창출, 그리고 이전에는 기술적으로 불가능했던 문제 해결을 가능하게 합니다[cite: 7]. [cite_start]이 가이드는 프로토타입에서 프로덕션(상용화) 단계로 나아가기 위한 체계적인 로드맵을 제공합니다[cite: 11]. -------------------------------------------------------------------------------- 섹션 1: AI 에이전트의 핵심 개념 (Core Concepts) -------------------------------------------------------------------------------- 1.1 구글 클라우드의 에이전트 생태계 개요 [cite_start]에이전트 워크플로는 단순한 질의응답을 넘어, "공급망 문제 해결"이나 "제품 출시 계획"과 같은 복잡한 목표를 달성하기 위해 다단계 작업을 오케스트레이션(조율)하는 것입니다[cite: 49]. [cite_start]구글 클라우드는 MCP(Model Context Protocol)와 A2A(Agent2Agent) 프로토콜을 통해 상호 운용성을 보장하며 세 가지 개발 경로를 지원합니다[cite: 55, 56]. 1) 직접 구축 (Build your own): - ADK (Agent Development Kit): 코드 우선(Code-first) 방식. [cite_start]개발자가 에이전트의 행동을 완벽하게 제어할 수 있습니다[cite: 72]. [cite_start]컨테이너화하여 Cloud Run이나 GKE에 배포 가능합니다[cite: 76]. - Google Agentspace: 애플리케이션 우선 방식. [cite_start]노코드(No-code)로 사내 SaaS 앱을 연결하고 비기술적인 팀원도 에이전트를 생성할 수 있습니다[cite: 98]. 2) 구글 에이전트 사용 (Use Google Cloud agents): - [cite_start]Gemini Code Assist: IDE 및 터미널 통합 개발 도구 (코딩, 리팩토링, 테스트 지원)[cite: 117]. - [cite_start]Gemini Cloud Assist: 클라우드 인프라 관리, 문제 해결, 보안 및 비용 최적화 지원[cite: 142]. [cite_start]3) 파트너 에이전트 도입: 오픈소스(LangChain 등) 및 타사 에이전트 통합[cite: 27]. [cite_start]1.2 모든 에이전트의 5가지 핵심 구성 요소 [cite: 188] A. 모델 (Models): 두뇌 선택 [cite_start]사용 사례의 비용, 속도, 성능 균형에 따라 모델을 선택해야 합니다[cite: 192]. - Gemini 2.5 Flash-Lite: 저지연, 고비용 효율. [cite_start]단순 대량 작업(번역, 분류)에 적합[cite: 202]. - Gemini 2.5 Flash: 균형 잡힌 모델. [cite_start]품질과 속도, 비용의 조화가 필요한 프로덕션 앱용[cite: 205]. - [cite_start]Gemini 2.5 Pro: 복잡한 추론 및 코딩, 고성능 작업용[cite: 209]. B. 도구 (Tools): 행동 능력 [cite_start]에이전트가 추론을 넘어 API 호출, 데이터 검색 등 실제 작업을 수행하게 합니다[cite: 269]. [cite_start]C. 데이터 아키텍처 (Data Architecture): 기억과 상태 [cite: 284] 에이전트 시스템은 세 가지 유형의 메모리가 필요합니다. - [cite_start]장기 기억 (Long-term): Vertex AI Search(지식 검색), Firestore(사용자 기록), Vertex AI Memory Bank(사실 자동 추출)[cite: 292]. - [cite_start]작업 기억 (Working): Memorystore(초저지연 캐싱)를 통해 빈번한 도구 호출 결과 캐싱[cite: 298]. - [cite_start]트랜잭션 기억 (Transactional): Cloud SQL, Spanner를 통해 결제, 예약 등 중요 비즈니스 행위 영구 기록[cite: 301]. D. 오케스트레이션 (Orchestration): 실행 기능 [cite_start]ReAct (Reason + Action) 프레임워크가 표준입니다[cite: 322]. [cite_start]에이전트는 [추론 -> 행동(도구 사용) -> 관찰(결과 확인)]의 루프를 반복하며 목표를 달성합니다[cite: 326]. E. 런타임 (Runtime): 배포 환경 - Vertex AI Agent Engine: 관리형 서비스. [cite_start]자동 확장, 보안, MLOps 통합 제공[cite: 373]. - Cloud Run: 서버리스 컨테이너. [cite_start]트래픽 변동이 심할 때 비용 효율적[cite: 374]. - [cite_start]GKE: 쿠버네티스 기반의 세밀한 제어가 필요할 때 사용[cite: 376]. [cite_start]1.3 그라운딩 (Grounding)의 진화 [cite: 381] 할루시네이션(거짓 정보)을 방지하고 신뢰성을 높이는 기술입니다. - [cite_start]RAG (검색 증강 생성): 벡터 데이터베이스를 통해 관련 문서를 찾아 답변 생성[cite: 389]. - [cite_start]GraphRAG: 지식 그래프를 활용하여 데이터 간의 '관계'를 이해 (예: 증상-원인-치료법 연결)[cite: 455]. - [cite_start]Agentic RAG: 에이전트가 능동적으로 검색 전략을 세우고 다단계 추론 수행 (예: Google Search 도구 활용)[cite: 488]. -------------------------------------------------------------------------------- 섹션 2: AI 에이전트 구축 방법 (How to Build) -------------------------------------------------------------------------------- 2.1 Agent Development Kit (ADK) 심층 분석 [cite_start]ADK는 유연성과 개발 속도를 모두 잡은 오픈소스 툴킷입니다[cite: 621]. [cite_start]주요 에이전트 아키텍처 유형[cite: 681]: 1) LLM 기반 (LimAgent): 비결정론적. [cite_start]LLM의 추론 능력을 활용해 유연하게 대처합니다[cite: 701]. 2) 워크플로 에이전트 (Workflow Agents): 결정론적. [cite_start]정해진 로직을 따릅니다[cite: 706]. - [cite_start]SequentialAgent: 순차 실행 (Task A -> Task B)[cite: 710]. - [cite_start]ParallelAgent: 병렬 실행 (성능 최적화, 독립적 작업 동시 처리)[cite: 725]. - [cite_start]LoopAgent: 반복 실행 (조건 충족 시까지 반복, 예: 코드 수정)[cite: 738]. [cite_start]3) 커스텀 에이전트 (CustomAgent): 파이썬 코드로 고유 로직을 직접 구현[cite: 757]. [cite_start]2.2 단계별 가이드: 버그 트리아지(Bug Triage) 에이전트 만들기 [cite: 996] 실제 구축 프로세스는 다음과 같습니다. [cite_start]1) 정체성 정의 (Identity): 이름(software_bug_triage_agent), 설명, 모델(gemini-2.5-flash) 설정[cite: 1003]. [cite_start]2) 지침 작성 (Instructions): 에이전트에게 페르소나(엔지니어링 매니저) 부여 및 도구 사용법 지시[cite: 1009]. [cite_start]3) 도구 장착 (Tools): 사용자 정보 조회(get_user_details), 코드 검색(search_codebase) 등의 함수 연결[cite: 1032]. [cite_start]4) 배포: Vertex AI Agent Engine에 배포하여 API 서버로 노출[cite: 1043]. 2.3 연결 및 확장 - [cite_start]MCP (Model Context Protocol): 데이터를 에이전트에 연결하는 표준 어댑터[cite: 822]. - [cite_start]A2A (Agent2Agent) 프로토콜: 에이전트 간 협업 표준[cite: 953]. -------------------------------------------------------------------------------- 섹션 3: 신뢰성 및 책임감 확보 (Reliable & Responsible) -------------------------------------------------------------------------------- [cite_start]비결정론적인 AI 시스템을 신뢰할 수 있는 제품으로 만들기 위해서는 AgentOps가 필수적입니다[cite: 1202]. 3.1 AgentOps 프레임워크: 4단계 평가 단순한 '느낌(Vibe check)'이 아닌 체계적인 평가가 필요합니다. [cite_start]1) 구성 요소 평가 (Component-level): 도구 및 함수의 단위 테스트 (Unit Tests)[cite: 1212]. [cite_start]2) 궤적 평가 (Trajectory): 에이전트의 '추론-행동-관찰' 과정 논리 검증[cite: 1225]. [cite_start]3) 결과 평가 (Outcome): 최종 답변의 사실 여부(Factuality), 유용성, 안전성 평가[cite: 1240]. [cite_start]4) 시스템 모니터링 (System-level): 실제 배포 후 지연 시간, 실패율, 사용자 피드백 추적[cite: 1253]. [cite_start]3.2 Agent Starter Pack: 즉시 사용 가능한 툴킷 [cite: 1270] AgentOps를 처음부터 구축할 필요 없이, 구글이 제공하는 스타터 팩을 사용하면 됩니다. - [cite_start]IaC (Terraform): 안전한 클라우드 인프라(Cloud Run 등) 자동 구축[cite: 1275]. - [cite_start]CI/CD 파이프라인 (Cloud Build): 코드 변경 시 자동 빌드, 테스트, 평가 수행 후 배포[cite: 1276]. - [cite_start]관측성 (Observability): Cloud Trace 및 Logging을 자동 구성하여 디버깅 환경 마련[cite: 1278]. [cite_start]3.3 보안 및 안전 (Safety) [cite: 1327] - [cite_start]인프라 보안: 최소 권한 원칙(IAM)을 적용하여 에이전트 격리[cite: 1365]. - [cite_start]가드레일 (Guardrails): 프롬프트 주입 공격 방지 및 유해 콘텐츠 필터링[cite: 1367]. - [cite_start]감사 (Auditing): 에이전트의 모든 활동 로그를 영구 저장하여 추적성 확보[cite: 1370]. -------------------------------------------------------------------------------- 결론 및 요약 -------------------------------------------------------------------------------- 성공적인 AI 에이전트 구축은 ADK와 같은 유연한 프레임워크와 AgentOps와 같은 엄격한 운영 원칙의 결합입니다. [cite_start]이를 통해 스타트업은 프로토타입을 넘어 안전하고 확장 가능한 AI 시스템을 구축할 수 있습니다[cite: 1403].