반응형 AI agent43 Google Vertex AI Agent Builder와 A2A (Agent-to-Agent) 프로토콜 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 .. 2025. 5. 24. Google Agent Builder와 ADK의 개념적 관계 및 아키텍처 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.. 2025. 5. 24. 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.. 2025. 5. 24. 5월 4주차 AI Agent 주요 이슈 주요 요약AI 에이전트의 법적 책임과 오류 처리에 대한 논쟁이 계속되고 있습니다.정확성과 보안 문제는 여전히 주요 우려 사항으로 보입니다.기술적 한계와 채택 전략도 중요한 이슈로 부각되고 있습니다.법적 책임과 책임 소재AI 에이전트가 오류를 일으킬 때 책임을 누구에게 물어야 하는지에 대한 논의가 활발합니다. 특히, 여러 회사 간 에이전트가 상호작용하며 문제가 발생하면 책임 소재를 명확히 하기 어렵습니다. 예를 들어, 자금이 풍부한 회사(예: OpenAI)가 사용자의 과실에도 법적 조치를 받을 가능성이 있다는 우려가 있습니다. 보험 업계는 AI 챗봇 문제에 대한 커버리지를 제공하기 시작했으며, 이는 이 분야의 법적 리스크를 줄이는 데 도움을 줄 것으로 보입니다.관련 링크: AI Agents Legal Li.. 2025. 5. 23. LangGraph vs Google ADK: 비교 요약 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.. 2025. 5. 22. google io AI 관련 주요 발표 및 혁신 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 .. 2025. 5. 22. 이전 1 2 3 4 ··· 8 다음 반응형
