Agent Development Kit (ADK): AI 에이전트 생성 역량 강화
Google의 새로운 제품의 핵심은 AI 에이전트의 생성 및 배포 과정을 단순화하도록 설계된 툴킷인 Agent Development Kit (ADK)입니다. ADK는 처음에는 Python용으로 제공되며 향후 추가 프로그래밍 언어로 지원을 확장할 계획으로, 개발자가 최소한의 코드로 정교한 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 지원합니다. Google Cloud는 개발자가 100줄 미만의 코드로 AI 에이전트를 생성할 수 있어 AI 개발의 진입 장벽을 크게 낮출 수 있다고 추정합니다.
ADK의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 구성 가능한 추론 프로세스: ADK를 통해 개발자는 AI 에이전트의 추론 프로세스를 정의하고 사용자 정의하여 특정 기준에 따라 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
- 정의된 시스템 상호 작용: 개발자는 AI 에이전트가 상호 작용할 권한이 있는 시스템을 지정하여 에이전트가 미리 정의된 경계 내에서 작동하도록 보장할 수 있습니다.
- 내장된 보호 장치: ADK는 무단 작업을 방지하고 민감한 데이터가 유출되지 않도록 강력한 보호 장치를 통합하여 책임감 있고 윤리적인 AI 사용을 보장합니다.
이러한 기능은 모두 보다 능률적이고 안전한 개발 프로세스에 기여하여 개발자가 강력하고 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 생성할 수 있도록 지원합니다.
Vertex AI 플랫폼: AI 혁신의 허브
Vertex AI 플랫폼은 Google의 AI 이니셔티브의 중앙 허브 역할을 하며 광범위한 기본 모델 및 도구에 대한 액세스를 제공합니다. Vertex AI 내에서 개발자는 Gemini 1.5 Pro와 같은 고급 모델을 포함하여 130개 이상의 기본 모델을 활용하여 AI 에이전트를 구동할 수 있습니다. 이 플랫폼은 또한 Mistral, Meta 및 Anthropic을 포함한 다양한 기여자의 200개 이상의 모델에 대한 액세스를 제공하여 개발자에게 다양한 옵션을 제공합니다.
A2A 외에도 Vertex AI는 Anthropic이 원래 개발한 Model Context Protocol (MCP)을 사용하여 안전한 데이터 전송을 지원합니다. 이 프로토콜은 AI 에이전트 간에 데이터가 안전하고 효율적으로 전송되도록 보장하여 플랫폼의 기능을 더욱 향상시킵니다.
Vertex AI 내에서 AI 에이전트를 배포하는 것은 플랫폼 내에서 직접 또는 Kubernetes에서 수행할 수 있어 운영 환경에 원활하게 통합할 수 있습니다. 이 유연성을 통해 개발자는 클라우드 기반 애플리케이션에서 온프레미스 시스템에 이르기까지 다양한 설정에서 AI 에이전트를 배포할 수 있습니다.
브랜드 준수 및 보안 보장
기업 환경에서 브랜드 준수 및 보안의 중요성을 인식하여 Google은 AI 에이전트가 미리 정의된 경계 내에서 작동하도록 여러 메커니즘을 구현했습니다. 이러한 메커니즘은 다음과 같습니다.
- 콘텐츠 필터: 콘텐츠 필터는 AI 에이전트가 부적절하거나 공격적인 콘텐츠를 생성하는 것을 방지하여 브랜드 가치와 일치하도록 보장합니다.
- 정의된 출력 제한: 출력 제한은 AI 에이전트가 생성할 수 있는 정보의 양을 제한하여 과도한 데이터로 사용자를 압도하지 않도록 방지합니다.
- 금지된 주제 영역: 금지된 주제 영역은 AI 에이전트가 민감하거나 논쟁의 여지가 있는 주제에 대한 논의에 참여하는 것을 방지하여 의도한 목적에 계속 집중하도록 보장합니다.
또한 AI 에이전트가 사용자 ID를 가정할 수 있다는 점을 감안하여 Google은 관련 권한이 있는 전용 ID 관리 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 에이전트 활동에 대한 통찰력을 제공하고 권한이 있는 경계 내에서 작동하도록 보장하면서 에이전트 동작을 실시간으로 모니터링합니다. 이 모니터링에 대한 구체적인 세부 사항은 아직 공개되지 않았지만 시스템은 에이전트 동작에 대한 포괄적인 보기를 제공하도록 설계되어 조직이 잠재적인 문제를 식별하고 해결할 수 있도록 합니다.
A2A: 에이전트 간 통신 표준화
A2A를 도입함으로써 Google은 에이전트 간 통신을 표준화하여 MCP 및 기타 확립된 프로토콜과의 호환성을 허용하는 것을 목표로 합니다. 이 상호 운용성은 사용자 요구를 이해하는 클라이언트 에이전트와 작업을 실행하는 원격 에이전트 간의 협업을 용이하게 합니다. Google은 통신 프로토콜을 표준화함으로써 AI 에이전트를 위한 보다 원활하고 효율적인 생태계를 조성하여 보다 효과적으로 협력할 수 있기를 바랍니다.
에이전트용 소프트웨어 개발 키트 개념은 OpenAI가 오픈 소스 모델에도 활용할 수 있는 GPT 모델용 자체 Agents SDK를 이전에 출시했기 때문에 완전히 새로운 것은 아닙니다. 마찬가지로 Amazon은 지속적으로 개선되고 있는 Bedrock Agents를 개발했습니다. 그러나 Google의 A2A 이니셔티브는 AI 에이전트의 광범위한 채택에 중요한 표준화 및 상호 운용성에 중점을 두어 두드러집니다.
산업 파트너십: 혁신 및 채택 추진
Google의 A2A 이니셔티브는 Box, Intuit, Cohere, Atlassian, MongoDB, Salesforce, ServiceNow, PayPal 및 SAP를 포함한 산업 파트너로부터 상당한 지원을 받았습니다. 이러한 파트너는 A2A의 개발 및 구현에 적극적으로 참여하여 전문 지식과 리소스를 제공하여 성공을 보장합니다.
기술 회사 외에도 McKinsey, BCG, KPMG, PwC, Wipro 및 Accenture와 같은 주요 컨설팅 회사도 A2A 이니셔티브에 참여하고 있습니다. 이러한 회사는 최종 사용자를 위한 에이전트 기반 프로세스 최적화를 가속화하여 조직이 AI 에이전트를 활용하여 운영 및 효율성을 개선하도록 지원할 것으로 예상됩니다. Google Cloud는 A2A 프레임워크가 AI 에이전트가 기존 엔터프라이즈 애플리케이션과 원활하게 작동할 수 있도록 함으로써 고객에게 큰 이점을 제공할 것이라고 믿습니다.
AI 에이전트의 미래: 보편적인 상호 운용성
협업 AI 에이전트가 잠재력을 최대한 발휘하려면 보편적인 상호 운용성이 필수적입니다. A2A는 인증 및 권한 부여에 SSE, JSON-RPC 및 HTTP와 같은 확립된 프로토콜을 사용하여 OpenAI와 같은 경쟁업체가 제공하는 기능과 일치합니다. 이러한 확립된 프로토콜을 준수함으로써 A2A는 AI 에이전트가 기본 플랫폼 또는 기술에 관계없이 서로 원활하게 통신하고 협업할 수 있도록 보장합니다.
Google은 A2A 및 ADK를 통해 진정한 다중 에이전트 시나리오를 생성하여 에이전트를 단순한 도구에서 몇 시간 또는 심지어 며칠의 처리 시간이 필요한 심층 연구와 같이 빠르고 광범위한 프로젝트를 완료할 수 있는 자율적인 엔터티로 전환하여 중요한 시점에 인간의 감독이 필요합니다. 이러한 비전은 AI 진화의 중요한 단계이며 우리가 일하고 생활하는 방식을 바꿀 잠재력이 있습니다.
실시간 피드백 및 가용성
실시간 피드백은 전용 알림 프로토콜을 통해 통합되어 사용자가 AI 에이전트의 진행 상황을 모니터링하고 필요에 따라 입력을 제공할 수 있도록 합니다. 이 피드백 루프는 AI 에이전트가 사용자 기대치에 부합하고 변화하는 상황에 적응할 수 있도록 보장합니다.
Google은 A2A 및 ADK를 Vertex AI 프레임워크에 통합하는 데 대한 가격 세부 정보를 아직 제공하지 않았지만 초안 사양 및 예제 코드는 GitHub에서 사용할 수 있습니다. Google Cloud는 파트너의 구현에 의존하여 A2A의 추가 정보와 프로덕션 준비 버전이 곧 출시될 것으로 예상합니다. 회사는 AI 에이전트가 수많은 반복적이거나 복잡한 일상 작업을 자율적으로 처리하여 생산성을 향상시킬 것이라고 낙관하고 있습니다.
기술적 기반에 대한 심층 분석
Google의 A2A 및 ADK의 잠재력을 진정으로 이해하려면 이러한 이니셔티브를 뒷받침하는 기술적 기반을 자세히 살펴보는 것이 필수적입니다. 예를 들어 A2A 프로토콜은 개방형 표준 및 프로토콜을 기반으로 구축되어 상호 운용성 및 확장성을 보장합니다. 이 접근 방식을 통해 개발자는 독점 기술에 갇히지 않고 기존 시스템 및 워크플로에 A2A를 원활하게 통합할 수 있습니다.
반면에 ADK는 AI 에이전트의 생성 및 배포 과정을 단순화하는 포괄적인 도구 및 라이브러리 세트를 제공합니다. 이러한 도구에는 다음이 포함됩니다.
- 에이전트 템플릿: 챗봇, 가상 비서 및 데이터 분석가와 같은 일반적인 유형의 AI 에이전트 생성을 위한 시작점을 제공하는 미리 빌드된 템플릿입니다.
- 자연어 처리 (NLP) 라이브러리: AI 에이전트가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 지원하여 사용자와 자연스럽고 직관적인 방식으로 상호 작용할 수 있도록 하는 라이브러리입니다.
- 머신 러닝 (ML) 프레임워크: 이미지 인식, 자연어 이해 및 예측 분석과 같은 특정 작업을 수행하도록 AI 에이전트를 훈련하는 데 필요한 도구 및 알고리즘을 제공하는 프레임워크입니다.
- 배포 도구: 클라우드 플랫폼, 온프레미스 서버 및 모바일 장치와 같은 다양한 환경에 AI 에이전트를 배포하는 프로세스를 단순화하는 도구입니다.
ADK는 이러한 도구 및 리소스를 제공하여 개발자가 최소한의 노력으로 정교한 AI 에이전트를 생성하여 AI 혁신의 속도를 가속화할 수 있도록 지원합니다.
산업 및 애플리케이션에 미치는 영향
Google의 A2A 및 ADK의 잠재적 영향은 광범위한 산업 및 애플리케이션에 걸쳐 확장됩니다. 예를 들어 의료 부문에서는 AI 에이전트를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
- 일상적인 작업 자동화: 약속 예약, 처방전 리필 및 보험 청구 처리와 같은 작업을 자동화하여 의료 전문가가 환자 치료에 집중할 수 있도록 합니다.
- 개인화된 의료 제공: 환자 데이터를 기반으로 개인화된 의료 권장 사항을 제공하여 개인이 건강에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
- 환자 건강 모니터링: 환자 건강을 원격으로 모니터링하여 잠재적인 문제를 조기에 감지하고 필요에 따라 의료 제공자에게 알립니다.
- 진단 지원: 의료 영상 및 환자 데이터를 분석하여 잠재적인 질병 및 상태를 식별하여 의사의 진단을 지원합니다.
금융 서비스 산업에서는 AI 에이전트를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
- 사기 탐지: 사기성 거래를 실시간으로 탐지하여 재정적 손실을 방지하고 고객을 보호합니다.
- 개인화된 재정 자문 제공: 고객 데이터를 기반으로 개인화된 재정 자문을 제공하여 개인이 투자 및 저축에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
- 거래 자동화: 거래 전략을 자동화하여 투자자가 시장 기회를 더 빠르고 효율적으로 활용할 수 있도록 합니다.
- 위험 관리: 시장 데이터를 분석하고 투자에 대한 잠재적 위협을 식별하여 위험을 관리합니다.
소매 산업에서는 AI 에이전트를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
- 쇼핑 경험 개인화: 고객 데이터를 기반으로 쇼핑 경험을 개인화하여 개인의 선호도에 맞는 권장 사항 및 프로모션을 제공합니다.
- 고객 서비스 자동화: 고객 서비스 문의를 자동화하여 일반적인 질문에 대한 빠르고 효율적인 답변을 제공합니다.
- 재고 관리 최적화: 수요를 예측하고 고객이 필요할 때 제품을 사용할 수 있도록 하여 재고 관리를 최적화합니다.
- 공급망 효율성 향상: 물류 및 운송 경로를 최적화하여 공급망 효율성을 향상시킵니다.
이것은 AI 에이전트를 사용하여 산업을 변화시키고 삶을 개선할 수 있는 많은 방법의 몇 가지 예일 뿐입니다. 기술이 계속 발전하고 성숙함에 따라 앞으로 몇 년 동안 더욱 혁신적인 애플리케이션이 등장할 것으로 예상할 수 있습니다.
윤리적 고려 사항 및 과제 해결
AI 에이전트의 잠재적 이점은 부인할 수 없지만 개발 및 배포와 관련된 윤리적 고려 사항 및 과제를 해결하는 것도 중요합니다. 가장 시급한 문제 중 하나는 AI 알고리즘의 잠재적인 편향입니다. AI 에이전트가 편향된 데이터로 훈련되면 기존 불평등을 영속화하고 심지어 증폭시킬 수도 있습니다. 이 위험을 완화하려면 AI 알고리즘이 다양하고 대표적인 데이터 세트로 훈련되고 편향에 대해 정기적으로 감사를 받도록 하는 것이 중요합니다.
또 다른 우려는 AI 에이전트가 허위 정보를 퍼뜨리거나 사이버 범죄에 가담하는 것과 같은 악의적인 목적으로 사용될 가능성입니다. 이를 방지하려면 AI 에이전트를 무단 액세스 및 조작으로부터 보호하기 위한 강력한 보안 조치를 개발하는 것이 필수적입니다. AI 에이전트의 개발 및 사용에 대한 명확한 윤리적 지침을 수립하여 책임감 있고 윤리적으로 사용되도록 하는 것도 중요합니다.
마지막으로 AI 에이전트가 인간 노동자를 대체하여 실업 및 경제적 혼란을 초래할 수 있다는 우려가 있습니다. 이를 해결하려면 노동자가 변화하는 노동 시장에 적응할 수 있도록 돕기 위한 교육 및 훈련 프로그램에 투자하는 것이 중요합니다. 실업 수당 및 직업 재훈련 프로그램과 같이 AI로 인해 실직한 노동자를 지원하는 정책을 고려하는 것도 중요합니다.
이러한 윤리적 고려 사항과 과제를 사전에 해결함으로써 AI 에이전트가 사회 전체에 이익이 되도록 사용할 수 있습니다.
앞으로 나아갈 길: 미래 방향 및 가능성
미래를내다보면 AI 에이전트의 미래는 흥미로운 가능성으로 가득 차 있습니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라 AI 에이전트가 더욱 정교하고 유능해질 것으로 예상할 수 있습니다. 그들은 인간의 언어를 더 자연스럽게 이해하고 반응하고, 경험에서 더 효과적으로 배우고, 복잡한 작업을 더 정확하고 효율적으로 수행할 수 있을 것입니다.
특히 관심을 끄는 한 가지 영역은 인간과 효과적으로 협력할 수 있는 AI 에이전트의 개발입니다. 이러한 에이전트는 인간 노동자와 함께 작업하여 능력을 강화하고 목표를 보다 효과적으로 달성할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어 AI 에이전트는 의료 영상 및 환자 데이터를 분석하여 의사가 환자를 진단하는 데 도움을 주거나 변호사가 관련 판례법을 조사하여 재판을 준비하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
또 다른 유망한 연구 영역은 변화하는 환경에 적응하고 스스로 새로운 기술을 학습할 수 있는 AI 에이전트의 개발입니다. 이러한 에이전트는 역동적이고 예측할 수 없는 환경에서 자율적으로 작동할 수 있어 탐사, 재해 대응 및 과학 연구와 같은 작업에 이상적입니다.
AI 에이전트가 우리 삶에 더욱 통합됨에 따라 책임감 있고 윤리적으로 개발되고 사용되도록 하는 것이 중요합니다. 윤리적 고려 사항과 과제를 사전에 해결함으로써 AI의 힘을 활용하여 모두를 위한 더 나은 미래를 만들 수 있습니다.