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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 ..

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..

MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI/머신러닝 모델의 실행 컨텍스트를 제어하고 배포, 추론 관리, 보안 등을 담당하는 모델 관리 인프라를 의미합니다. 금융권에서는 모델의 **거버넌스(위험 관리)**부터 배포 및 모니터링까지 체계적으로 관리할 수 있는 MLOps/ModelOps 플랫폼에 대한 수요가 높습니다zdnet.co.krmediacenter.ibm.com. 아래 표는 전 세계적으로 금융 분야에 적용되고 있는 대표적인 **20개 MCP 서버(모델 관리 플랫폼)**를 정리한 것입니다. 한국 사례(굵게 표시)도 포함되어 있습니다. 각 항목에는 이름, 운영 기업/기관, 주요 활용 사례/기능, 적용 금융 분야, 위치(국가) 및 웹사이트 정보를 제공합니다.이름운영 기업/기관주요 활용 사..

단순히 MCP 서버와 클라이언트를 연동하는 것을 넘어, 실제 운영 환경에서 안정적이고 효율적으로 작동하는 시스템을 구축하기 위해서는 몇 가지 고급 고려 사항들을 신중하게 다루어야 한다. 이러한 요소들은 초기 개발 단계에서는 간과되기 쉽지만, 장기적인 시스템의 품질과 유지보수성에 큰 영향을 미친다. "효율성"은 종종 이러한 다양한 요소들 간의 트레이드오프(trade-off) 결과로 나타난다. 예를 들어, 강력한 오류 처리 로직은 코드 복잡성을 다소 증가시키고 약간의 성능 오버헤드를 유발할 수 있지만, 시스템의 안정성을 크게 향상시켜 장기적으로는 더 효율적일 수 있다. 마찬가지로, 캐싱은 성능을 높이지만 데이터 일관성 문제를 야기할 수 있다. 개발자는 특정 사용 사례와 요구사항에 맞춰 이러한 트레이드오프를 ..

Google ADK를 사용하여 AI 에이전트를 구축하고, 이 에이전트가 MCP 서버에 연결하여 외부 도구를 활용하도록 하는 것은 ADK의 강력한 기능 중 하나이다. 이를 통해 에이전트는 자체적으로 구현되지 않은 다양한 기능을 수행할 수 있게 된다.A. ADK 에이전트 기본 설정 (Basic ADK Agent Setup)LlmAgent 또는 AdkApp 초기화 (Initializing LlmAgent or AdkApp)ADK 에이전트를 만들기 위한 기본 클래스로 LlmAgent 또는 AdkApp을 사용할 수 있다.LlmAgent: 거대 언어 모델(LLM)을 핵심 추론 엔진으로 사용하는 단일 에이전트를 정의하는 데 적합하다. 일반적으로 모델, 에이전트 이름, 기본 지침(instruction), 그리고 사용할..

Google ADK 및 MCP 간략 소개 (Brief overview of Google ADK and MCP)Google의 Agent Development Kit (ADK)는 정교한 AI 에이전트 및 멀티 에이전트 시스템 구축 과정을 단순화하면서도 에이전트의 행동에 대한 정밀한 제어를 유지하도록 설계된 오픈소스 프레임워크이다. ADK는 개발자가 직관적인 코드로 AI 에이전트를 만들 수 있도록 지원하며, Google의 Gemini 모델 및 Vertex AI 플랫폼에 최적화되어 있지만, 개발자가 선호하는 다른 언어 모델이나 배포 환경과도 유연하게 연동될 수 있는 개방성을 지향한다. Model Context Protocol (MCP)은 거대 언어 모델(LLM)이 외부 애플리케이션, 데이터 소스, 그리고 ..