Agent Registry는 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 서버, 도구, 독립형 스킬, AI 에이전트를 저장, 탐색, 제어할 수 있는 중앙 집중식 카탈로그입니다 Google Cloud. Agent Registry는 Gemini Enterprise Agent Platform에서 에이전트, 서버, 스킬, 엔드포인트의 거버넌스 지원 및 통합 인벤토리를 나타냅니다.
AI 기능을 배포하고 확장할 때 Agent Registry는 환경의 핵심 인프라를 제공하여 MCP 서버가 제공하는 일관된 데이터 컨텍스트 및 도구를 사용하여 자율 에이전트를 통합합니다. Agent Registry는 이러한 에이전트, MCP 서버, 스킬, 엔드포인트를 통합하여 단편화된 도구 액세스, 격리된 데이터, 중복 구현과 같은 복잡한 AI 배포의 일반적인 문제를 해결합니다.
Agent Registry API가 사용하는 데이터 모델을 기반으로 Agent, McpServer, Endpoint, Skill, SkillRevision, Publisher 리소스를 관리하여 Agent Registry에서 에이전트, 엔드포인트, MCP 서버, 스킬을 등록, 검색, 제어합니다.
Agent Registry를 사용해야 하는 이유
Agent Registry는 에이전트, MCP 서버, 엔드포인트를 관리하는 데 도움이 되는 세 가지 기본 목표를 중심으로 구성됩니다.
- 개발 속도 향상: 조직 전반에서 A2A 스킬, 독립형 스킬, MCP 도구와 같은 기존 에이전트 기능을 검색하고 재사용합니다. 레지스트리를 쿼리하여 사용 가능한 기능을 식별하고 사용할 수 있으므로 각 새 프로세스에 맞게 커스텀 통합을 만들 필요가 없습니다.
- 통합 간소화: 표준화된 MCP 또는 Agent2Agent (A2A) 프로토콜 을 사용하여 기능 엔드포인트를 찾고 연결하여 인프라 관리 오버헤드를 줄입니다.
- 거버넌스 지원: 에이전트 Fleet 전반에서 보안을 적용하고 경계를 구현합니다. 권한을 정의하고 통합 ID 레지스트리를 설정하여 데이터에 액세스할 수 있는 에이전트를 제어합니다.
다음 단계
- Agent Registry 데이터 모델에 대해 알아보고 에이전트 기능을 관리하는 방법을 이해합니다.
- Agent Registry에서 사용되는 필수 용어를 숙지하려면 주요 개념을 검토하세요.
- 시작하려면 Agent Registry를 설정하세요.