Google Agent Builder 개요 및 주요 기능

Google Agent Builder는 Google Cloud의 최신 AI 에이전트 구축 플랫폼으로, 로우코드/노코드 환경에서 복잡한 대화형 에이전트를 만들 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 고객 상담 챗봇, 내부 지식 기반 Q&A 봇, 웹사이트용 챗봇 등 다양한 시나리오의 AI 챗봇을 구축할 수 있습니다. Agent Builder는 기본적으로 대규모 **생성형 AI 모델(LLM)**을 활용하여 자연스러운 대화를 이끌어내며, 추가적인 코딩 없이도 대용량 사내 데이터나 웹 정보 연동(RAG), 엔터프라이즈 애플리케이션 연결 등의 고급 기능을 사용할 수 있습니다pondhouse-data.comcloud.google.com. Google Cloud의 다른 서비스와 긴밀하게 통합되어 있어, 보안/컴플라이언스 지원과 확장성 측면에서도 이점이 있습니다pondhouse-data.comreddit.com. 아래에서는 Google Agent Builder의 주요 기능과 로우코드 사용자 관점의 장단점을 정리하고, Dialogflow ES/CX 및 Vertex AI 기반 챗봇 구성 방식과의 차별점을 비교하겠습니다.

Google Agent Builder의 주요 기능 (Overview)

• 노코드 대화 에이전트 생성: 코드를 작성하지 않고도 자연어 기반 프롬프트로 에이전트를 설계할 수 있습니다pondhouse-data.com. 예를 들어, 목표만 정의하면 Agent Builder가 해당 목표에 맞는 대화형 에이전트를 자동 생성해주며, 이는 대화 흐름을 일일이 프로그래밍하던 기존 방식과 대비됩니다.
• 데이터 연동과 RAG: 기업 내부 문서, 지식베이스, 웹 검색 등 신뢰할 수 있는 데이터 소스를 에이전트에 연결해 사실에 근거한 답변을 제공할 수 있습니다pondhouse-data.com. 예를 들어 GCS에 업로드한 제품 매뉴얼이나 FAQ 문서를 데이터스토어로 연결하면, 별도 학습 없이도 챗봇이 해당 자료에 기반한 답변을 생성합니다googlecloudcommunity.comgooglecloudcommunity.com. 또한 Google 검색 연결, Vertex AI Search 벡터 검색 등을 통해 최신 정보나 비정형 데이터도 활용 가능하게 합니다cloud.google.com.
• 엔터프라이즈 애플리케이션 및 도구 통합: 100개 이상의 외부 애플리케이션 커넥터와 Apigee API Hub 연동을 제공하여, CRM/ERP 등 다양한 시스템과의 통합이 가능합니다cloud.google.com. 코딩 없이 드래그앤드롭 방식으로 다양한 툴(예: 사내 DB 조회, 사내 업무 시스템 호출 등)을 에이전트에 장착할 수 있어, 챗봇이 단순 Q&A를 넘어 업무 자동화를 수행하도록 확장할 수 있습니다.
• 에이전트 템플릿과 다중 에이전트 지원: Agent Garden 라이브러리를 통해 미리 준비된 에이전트 예시나 툴을 활용하여 개발을 가속화할 수 있고, 다중 에이전트 시스템(multi-agent)을 구성하여 복잡한 작업을 협업 처리하는 시나리오도 지원합니다reddit.com. 예를 들어 하나의 에이전트가 고객 질의 응대 중에 다른 전문 에이전트에게 일정 조회나 재고 확인 등을 에이전트 간 통신(A2A 프로토콜)으로 요청할 수 있습니다.
• 테스트 및 배포의 편의성: Vertex AI Agent Engine을 통한 완전 관리형 런타임을 제공하여, 빌드한 에이전트를 손쉽게 배포하고 모니터링할 수 있습니다cloud.google.com. 웹 UI 상에서 바로 챗봇을 미리보기하고 응답 품질을 평가하거나googlecloudcommunity.com, 클릭 몇 번으로 웹사이트 등에 임베드할 수 있는 형태로 배포 코드를 발급받는 등googlecloudcommunity.com, 개발부터 배포까지의 과정이 간소화되어 있습니다. 또한 대화 로그 분석, 성능 튜닝, 지속적인 학습(Example Store 기반 피드백 적용) 등을 지원해 에이전트 품질을 지속 개선할 수 있습니다softude.comsoftude.com.
• 보안 및 책임감 있는 AI: 의료정보 보호법(HIPAA)이나 ISO 준수 등 기업용 보안/규정 준수 기능이 기본 제공되고, 데이터 접근에 대한 세밀한 권한 제어 및 안전장치(예: 금지어 필터링, 응답 최대 길이 제한 등) 설정으로 Responsible AI 구현을 돕습니다pondhouse-data.compondhouse-data.com. 이는 고객 상담처럼 민감한 정보를 다루는 시나리오에서 중요한 이점입니다.

Google Agent Builder의 장점 (로우코드 사용자 관점)

• 사용 편의성과 빠른 개발: 전문 프로그래밍 없이 자연어 지시만으로 에이전트를 생성할 수 있어, 기술 숙련도가 높지 않은 사용자도 쉽게 챗봇을 만들 수 있습니다pondhouse-data.com. 예를 들어 콘솔 UI에서 챗봇 앱 만들기→데이터 연결→미리보기 테스트의 간단한 단계만 거치면 수 분 내에 작동하는 챗봇을 구축할 수 있습니다googlecloudcommunity.comgooglecloudcommunity.com. 이는 Dialogflow와 같은 기존 플랫폼에서 인텐트 정의, 트레이닝 등 여러 단계를 거치던 방식보다 훨씬 빠릅니다.
• 자연스러운 대화와 유연성: 대규모 언어모델 기반으로 사람같이 유연한 응답을 생성해주므로, 미리 정의하지 않은 질문이나 말투에도 비교적 똑똑하게 대응합니다googlecloudcommunity.com. 특히 고객 상담이나 지식 검색 시, 사용자가 어떤 표현으로 질문해도 LLM이 의도를 파악하고 답변 생성하므로 FAQ에 없는 질문에도 대응 가능하며, 대화 흐름이 다양하게 분岐되더라도 유연하게 대처합니다googlecloudcommunity.comgooglecloudcommunity.com.
• 강력한 지식 통합 능력: 별도의 ML 모델 학습 없이 사전 업로드한 문서나 사내 데이터에서 근거를 찾아 답변하므로, 내부 FAQ 챗봇이나 제품 매뉴얼 Q&A와 같은 시나리오에 매우 효과적입니다googlecloudcommunity.comgooglecloudcommunity.com. 또한 Google 검색 통합 등을 통해 최신 정보도 활용할 수 있어, 지식베이스가 빈약하거나 실시간 정보가 필요한 경우에도 대응력을 가질 수 있습니다. 이러한 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 능력은 로우코드 사용자가 복잡한 NLP 파이프라인을 몰라도 손쉽게 고품질 답변을 얻을 수 있게 합니다pondhouse-data.com.
• 광범위한 서비스 통합 (엔터프라이즈 친화성): GCP 내 다양한 서비스 및 외부 비즈니스 애플리케이션과 드래그앤드롭으로 연결할 수 있어서, 챗봇을 업무 프로세스에 통합하기 쉽습니다cloud.google.com. 예컨대, 별도 개발 없이 Salesforce CRM 커넥터를 붙여 고객 정보를 조회하거나, Apigee로 노출된 사내 API를 호출해 재고 확인/주문 처리를 챗봇 대화 중에 수행하는 것도 가능합니다. Google Cloud 기반이라 배포 인프라 관리나 확장도 자동으로 처리되며, 서버 보안이나 인증(Identity Management) 부분도 기본 제공되는 등softude.comsoftude.com, 운영 편의성 측면에서 로우코드 사용자에게 유리합니다.
• 에이전트 개인화 및 다중 에이전트 활용: Agent Builder는 에이전트의 **목표 및 성격(Tone)**을 몇 가지 프롬프트로 정의해줄 수 있어 챗봇의 응답 스타일을 손쉽게 조정할 수 있습니다googlecloudcommunity.com. 예를 들어 “상냥한 비서처럼 응대” 또는 “영업 부서 직원처럼 설득력 있게” 등의 지침을 주어 일관된 페르소나로 응답하게 만들 수 있습니다. 또한 필요에 따라 여러 에이전트를 협업시켜 한 챗봇에서 다양한 기능을 수행하게 만들 수 있는데, 이러한 다중 에이전트 구성 능력은 복잡한 시나리오에서 유용하며 Agent Builder가 제공하는 차별적 장점 중 하나입니다reddit.com.

Google Agent Builder의 단점 (로우코드 사용자 관점)

• 대화 흐름 통제의 어려움: Agent Builder는 생성형 AI에 많은 부분을 위임하기 때문에, 챗봇의 세부 발화나 흐름을 정교하게 스크립팅하기 어렵습니다. 원하는 답변을 얻도록 프롬프트를 설계할 수는 있지만, 예측 불가능한 응답이나 엉뚱한 전개(일명 헐루시네이션)가 발생할 가능성을 완전히 배제할 수 없습니다. 반면 Dialogflow CX처럼 정해진 스테이트 머신 방식에 비해 통제력이 낮다는 점이 로우코드 사용자에게는 단점이 될 수 있습니다. 특히 업무 프로세스처럼 정확한 절차가 중요한 시나리오에서는, Agent Builder의 자유로운 대화가 오히려 혼선을 줄 위험이 있습니다.
• 신제품으로서의 미숙함: Agent Builder는 비교적 출시된 지 얼마 안 된 제품으로 성숙도가 낮아 일부 기능이 아직 미완성 혹은 미리보기(preview) 단계일 수 있습니다googlecloudcommunity.com. 예컨대, 베타 단계의 기능들은 예기치 않은 제한이나 오류가 있을 수 있고, 관련 커뮤니티 지원이나 문서도 Dialogflow에 비해 빈약할 수 있습니다. 실제로 Google Cloud 사용자 포럼에서도 Agent Builder에 대해 “제품이 아직 새롭고 덜 성숙하다”라는 언급이 있었으며googlecloudcommunity.com, 초기 도입 시 시행착오를 겪을 가능성을 염두에 두어야 합니다.
• 학습 비용 및 복잡도: 겉보기에는 노코드 플랫폼이지만, 제공 기능이 매우 다양하고 강력하기 때문에 모든 기능을 제대로 활용하려면 학습 곡선이 있을 수 있습니다reddit.com. 예를 들어 다중 에이전트나 고급 툴 통합을 사용하려면 개념을 이해해야 하고, 프롬프트 튜닝을 통한 성능 개선 등은 사용자에게 새로운 도전이 될 수 있습니다. 따라서 단순 FAQ 챗봇 수준을 넘어 고급 기능을 활용하려 할 때 로우코드 사용자에게는 플랫폼 복잡도가 부담으로 느껴질 수 있습니다reddit.com.
• 비용(Cost) 변동성과 최적화 과제: Agent Builder는 사용한 자원만큼 과금되는 종량제 모델을 채택하고 있어, 사용량이 많아지면 예상치 못한 비용 증가가 발생할 수 있습니다softude.com. LLM 호출, 벡터 검색, 외부 API 연동 등 각 기능 사용에 따라 비용이 누적되므로, 대규모 고객 상담 봇처럼 트래픽이 많은 경우 Dialogflow 대비 비용이 높아질 가능성이 있습니다reddit.com. 또한 비용 최적화를 위해 응답 길이나 호출 빈도를 제어하려면 사용자가 직접 프롬프트나 설정을 조정해야 하는데, 이는 로우코드 사용자에게 다소 까다로운 과제일 수 있습니다.
• 특정 기능 제한: 현 시점에서 Agent Builder가 지원하지 않는 기능도 일부 있습니다. 예를 들어, 기본적으로 이미지 생성과 같은 멀티모달 출력은 지원되지 않으며codelabs.developers.google.com, 복잡한 수학 계산이나 코딩 능력은 내장되지 않았기 때문에 (물론 툴로 외부 연산 기능을 붙일 수는 있으나) 이러한 부분에서는 한계가 있습니다. 또한 전화 음성 통화 연동이나 채널별 특화 기능(예: IVR, SNS 연동 등)은 Dialogflow CX가 이미 갖춘 기능을 Agent Builder는 아직 직접 제공하지 않을 수 있습니다. 사용 목적에 따라 이러한 제약 사항도 고려해야 합니다.

Dialogflow ES/CX 및 Vertex AI 기반 챗봇과의 비교

구글의 챗봇 구축 방식은 크게 Dialogflow ES (표준판), Dialogflow CX (확장판), Vertex AI 기반 커스텀 개발, 그리고 Vertex AI Agent Builder로 나눌 수 있습니다. 각각의 접근 방식은 기술적 토대와 제공 기능이 달라 장단점 및 적합한 사용처에 차이가 있습니다. 아래 표는 로우코드 사용자의 관점에서 이들 솔루션을 비교한 요약입니다:

솔루션특징 및 접근 방식적합한 사용 경우

Dialogflow ES (엔터프라이즈 에디션 표준)	- Google의 기존 NLU 기반 대화 플랫폼 (인텐트/엔티티 매칭) - 단순한 플로우와 FAQ 챗봇에 적합한 비교적 쉽고 가벼운 솔루션 - 지식연결(Knowledge Connector) 기능으로 FAQ 문서를 업로드해 답변 가능 (단, 생성형이 아닌 정해진 답변 반환) - 웹훅으로 외부 연동 가능하나 복잡한 로직은 제한적 - UX: CX보다 인터페이스 간단, 소규모 프로젝트에 용이함	- 소규모 FAQ/chatbot: 빠르게 FAQ 챗봇을 만들어야 할 때 - 단순 고객 문의 응대: 인텐트가 명확하고 시나리오가 단순한 경우 - 리소스 제한: CX나 Agent Builder 대비 비용/복잡도를 낮게 가져가고 싶을 때 - ⚠ 현재는 CX로 대체 추세이며, ES는 장기적으로 구버전 위치
Dialogflow CX (엔터프라이즈 에디션 확장)	- 상태 머신 기반 대화 설계 (복잡한 대화 흐름을 시각적으로 구축) - 대규모 에이전트(수백 인텐트)도 계층적 구조로 관리 가능 - Slot 필링, 폼(Dialog) 등 정형화된 입력 수집에 강점 - Generative Playbook 등의 기능으로 생성형 AI 통합 지원 (CX 내에서 LLM 답변 활용 가능) - 지식베이스 Datastore 통합으로 CX도 RAG형 답변 가능googlecloudcommunity.com - Omni-channel 지원: 음성 통화, 메시징 앱 등 다양한 채널 연결 용이 - UX: 전문적이지만 체계적 – 러닝 커브 있으나 강력함	- 복잡한 시나리오: 여러 단계의 대화, 분기, 조건 처리가 필요한 챗봇 (예: 절차 안내, 예약/주문 처리) - 컨트롤 중시: 응답의 흐름과 내용 통제가 중요할 때 (예: 금융 거래, 인증 과정 등) - 다중 채널 제공: 웹챗뿐 아니라 전화, SNS 등 통합 대응이 필요한 경우 - 점진적 확장: 초기엔 규칙 기반으로 시작하되 이후 일부 응답에 LLM을 **혼합(하이브리드)**하고 싶은 경우 - ⚠ 고급기능 활용 시 개발/운영 복잡도가 증가할 수 있음
Vertex AI 기반 커스텀 개발 (Vertex AI API, LangChain 등)	- 개발자가 Vertex AI의 **기반모델(API)**를 직접 호출하거나 오픈소스 프레임워크(LangChain 등)로 자체 오케스트레이션하는 방식 - 최대 유연성: 모델 선택(예: PaLM 2, GPT-3.5 등), 벡터DB 구성, 툴 추가 등을 자유롭게 설계 가능 - 코드 기반 구현이므로 개발 역량 요구됨; 유지보수도 전적으로 개발자 몫 - GCP의 Vertex AI 서비스 이용 시 인프라 도움 받지만, 전반적으로 저수준 제어 가능 (세밀한 튜닝, 커스터마이징 용이) - 비용은 클라우드 사용량 + 외부툴 비용의 합으로 유동적이며, 최적화 여하에 따라 Agent Builder 대비 저렴하게 갈 수도 있음reddit.comreddit.com	- 특수한 요구사항: 기존 플랫폼들로 구현 어려운 맞춤형 기능이 필요한 경우 (예: 복잡한 백엔드 연계, 고유한 ML모델 결합 등) - 개발 리소스 확보: 사내에 AI 개발자/엔지니어가 있어 지속적인 튜닝과 관리가 가능한 경우 - 비용 최적화 우선: 오픈소스 활용 등으로 비용을 세밀히 통제해야 하는 프로젝트 - 최신 기술 활용: 새로운 LLM 모델이나 라이브러리를 유연하게 실험 적용해보고 싶은 경우 - ⚠ 개발 난이도가 높으며, 초기 구축에 시간 소요. 장기적으로도 직접 운영 부담
Google Agent Builder (Vertex AI AI Applications/Agent Builder)	- 생성형 AI + RAG 결합 플랫폼: Prompt 지침과 데이터 연동만으로 대화형 에이전트 완성pondhouse-data.comgooglecloudcommunity.com - 노코드 UI로 빠른 개발, 필요시 ADK로 코드 확장도 가능 (멀티 에이전트 등 고급 기능 활용) - 100+ 커넥터 내장: 외부 데이터/시스템 쉽게 통합cloud.google.com - 다중 에이전트 및 도구 사용으로 복합 작업 수행 - 제한점: 제품 초창기로 미성숙한 부분 있고, 대화 통제가 어려워 비정형 대화에 적합googlecloudcommunity.comgooglecloudcommunity.com - 가격: 사용량 기반 과금 (LLM 호출 등)으로 대규모 사용 시 비용 증가 가능	- 지식 기반 Q&A: 사내 위키, 매뉴얼 등 방대한 문서로 상담 AI 만들 때 (별도 학습 없이도 첨부자료 기반 답변) - 고객 지원 자동화: 다양한 질문에 유연히 답해야 하는 고객센터 챗봇 (상품문의 등 예측 불가능 질문 다수) - 프로토타이핑/POC: 빠르게 AI 서비스 시연이나 데모를 만들어야 할 때 (복잡한 개발 없이 결과 확보) - 업무 자동화 에이전트: 일정 수준의 자율성을 가지고 여러 업무를 도울 수 있는 에이전트 (예: 내부 IT 헬프데스크 봇이 HR 시스템, 일정 관리 등 연계) - ⚠ 엄격한 시나리오보다는 열린 질의응답에 강점. 중요한 결정이나 규칙 기반 프로세스에는 보조 수단으로 활용

 

※ 요약: 간단히 정리하면 Dialogflow ES는 소규모/단순 챗봇에, Dialogflow CX는 복잡한 시나리오와 멀티채널 대응에 강합니다. Google Agent Builder는 최신 LLM 기술로 지식응답과 자유로운 대화에 뛰어나지만, 대화 제어 측면에서는 전통적 방식보다 약합니다googlecloudcommunity.com. 한편 Vertex AI API를 직접 활용하는 방식은 무제한에 가까운 유연성을 주지만 전문 개발 역량이 필요합니다.

따라서 고객 상담, 내부 지식봇, 웹 챗봇 등 목적에 따라 적합한 방식을 선택해야 합니다. 예를 들어, 고객의 문의 패턴이 예측 가능하고 회사 정책상 엄격한 답변이 요구된다면 Dialogflow CX 같은 규칙 기반 플랫폼이 안전합니다. 반면 고객이 자유롭게 질문하는 제품 문의 챗봇이라면 Agent Builder의 생성형 응답이 더 친절하고 만족도 높게 대응할 수 있습니다. 또한 사내 개발 인력이 충분하다면 Vertex AI를 활용해 맞춤 솔루션을 구축하는 것도 가능하겠지만, 대체로는 Agent Builder가 제공하는 로우코드 편의성과 강력한 AI 능력이 균형잡힌 선택이 될 수 있습니다. 각 솔루션의 특성을 이해하고 활용하면, 요구사항에 맞는 최상의 챗봇을 구현할 수 있을 것입니다.

참고 자료: Google Cloud 공식 문서 및 블로그pondhouse-data.comcloud.google.com, Google Cloud Community 조언googlecloudcommunity.comgooglecloudcommunity.com, 기타 경험 보고reddit.comreddit.com 등을 종합하여 작성했습니다.