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1. 개요 및 시장 규모AI 에이전트(Agent)란 사용자의 명령뿐만 아니라, 스스로 정보를 분석·판단하여 최적의 솔루션을 제안하거나 실행하는 지능형 시스템을 뜻합니다. 2025년 현재, AI 에이전트는 단순 챗봇을 넘어 독립적인 의사결정 능력을 갖추며 기업·일상생활 전반에 빠르게 확산되고 있습니다. 한국뿐 아니라 전 세계 시장 규모도 2024년 기준 약 51억 달러에 이르렀으며, 2030년경에는 471억 달러까지 성장할 것으로 전망됩니다seo.goover.ai. 이러한 추세는 AI 에이전트가 “초연결·초지능 시대”를 주도하며, 정보 분석·실시간 대응·업무 자동화를 통해 산업 생산성·서비스 품질 혁신의 핵심 수단으로 자리매김하고 있음을 보여줍니다seo.goover.ainia.or.kr.2. 정부 정책 및..

분야: 의료Suncture Healthcare MCP 서버 – AI 어시스턴트를 위한 의료 관련 도구 모음. 개인 맞춤 건강검진 권장, 약물 정보 조회, 질병 정보 검색, BMI 계산, 증상 분석 등 다양한 의료 기능을 제공한다glama.ai.Healthcare MCP 서버 – FDA 약물 데이터, PubMed 문헌 검색, Health.gov 건강 정보, 임상시험 기록, ICD-10 등 신뢰 가능한 의료 정보 출처를 조회할 수 있는 MCP 서버glama.ai.Emergency Medicare Planner MCP 서버 – Google 지도와 연동하여 응급 상황에서 주변 병원·진료소 위치를 검색하고, 환자 증상과 의료 요구도에 따라 적합한 시설을 매칭해주는 도구를 제공한다glama.ai.Google Clo..

개념적 차이 (목적 및 설계 철학)**Agent-to-Agent 프로토콜 (A2A)**는 구글이 제안한 개방형 표준으로, 서로 다른 AI 에이전트들이 **동등한 협업자(peer)**로서 직접 소통하고 업무를 분담할 수 있게 하는 데 초점을 맞추고 있습니다developers.googleblog.commedium.com. 예를 들어, 서로 다른 벤더나 프레임워크로 구축된 에이전트들도 공통 규칙에 따라 과제를 위임하고 결과를 조합하는 “수평적(interoperability)” 상호작용이 가능하도록 설계되었습니다medium.commedium.com. A2A의 철학은 AI 에이전트들 간의 팀워크를 통해 개별 에이전트 혼자 해결하기 어려운 복잡한 작업을 공동으로 처리하는 것입니다.반면 **Model Context ..

Agent-to-Agent (A2A) 프로토콜은 서로 다른 AI 에이전트들이 공통된 언어로 상호 작용할 수 있도록 정의된 오픈 표준 통신 규약입니다cloud.google.com. 기존에는 각 에이전트를 연동하려면 커스텀 API를 만들어 포인트투포인트 통합을 해야 했지만, A2A는 이러한 비효율을 해결하고자 등장했습니다. 예를 들어, 한 사용자가 메인 AI 비서에게 해외 여행 계획을 문의하면, 항공권 예약, 호텔 예약, 현지 투어 추천, 환전 및 여행 주의사항 등 전문화된 여러 에이전트가 협업해야 할 수 있습니다google.github.io. A2A 없이는 이러한 다중 에이전트 협업을 구현하기 어렵지만, A2A 프로토콜은 프레임워크나 벤더에 상관없이 각 에이전트가 자신의 기능과 인터페이스를 공개하고 표준 ..

Agent Builder와 ADK 소개Google Cloud Vertex AI Agent Builder는 기업용 AI 에이전트를 손쉽게 구축하고 오케스트레이션할 수 있도록 지원하는 플랫폼이며, 이 제품군의 핵심 구성 요소 중 하나가 **ADK (Agent Development Kit)**입니다. ADK는 Python 기반의 오픈소스 프레임워크로서 복잡한 멀티 에이전트 시스템을 소수의 코드만으로 구현하면서도 에이전트들의 동작을 정밀하게 제어할 수 있도록 설계되어 있습니다cloud.google.com. 개발자는 ADK를 활용하여 100줄 미만의 직관적인 Python 코드로 프로덕션 수준의 에이전트를 구축할 수 있으며, 가드레일(deterministic guardrails)과 오케스트레이션 제어를 통해 에이전..

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..

아래 표는 LangGraph와 Google ADK(Agent Development Kit)를 주요 측면에서 비교한 요약입니다:비교 항목LangGraphGoogle ADK (Agent Development Kit)기능 및 에이전트 구성오케스트레이션 프레임워크: LangChain팀이 개발한 오픈소스 에이전트 오케스트레이션 프레임워크. 다중 LLМ 호출을 그래프(state machine) 기반으로 연결하여 복잡한 워크플로를 구현blog.langchain.dev. 세밀한 흐름 제어 가능(단일/계층형/다중 에이전트 등)langchain.com. 메모리: 내장 메모리로 대화 이력과 컨텍스트를 지속 관리langchain.com. 체크포인팅으로 장기 메모리 유지 및 실패 복구 지원langchain-ai.github.i..

이번 I/O 2025에서 두드러졌던 AI 분야의 발표들을 좀 더 자세히 살펴보면 다음과 같습니다. 구글은 최신 대규모 언어 모델부터 개발자용 AI 도구에 이르기까지 광범위한 AI 혁신을 선보이며, 자사의 AI 전략을 전면에 내세웠습니다medium.com.Gemini 2.5: 차세대 AI 모델Gemini 2.5는 구글 딥마인드가 선보인 최신 AI 언어 모델 시리즈로, AI 성능의 비약적 향상을 담고 있습니다. Gemini 2.5 Pro 버전은 코드 생성 및 복잡한 문제 해결에 최적화되어 있으며, 필요한 경우 심층 추론을 수행하는 “Deep Think” 모드를 실험적으로 지원합니다google-i-o-2025-press-site.prezly.com. 한편 Gemini 2.5 Flash 버전은 경량화와 속도에 ..