이 문서에서는 Google Maps Platform 및 Google Calendar의 실제 문맥 데이터에 기반한 신뢰할 수 있고 효과적인 에이전트 AI 시스템을 빌드하기 위한 대략적인 아키텍처를 제공합니다. 시스템은 사용자가 프롬프트에 표시한 장소의 여행 계획을 세웁니다. 이 계획은 사용자의 일정, 장소의 지리적 위치, 영업시간, 경로 거리를 고려합니다.
이 문서의 주요 대상은 에이전트형 AI 애플리케이션을 빌드하고 관리하는 AI 설계자, 개발자, 관리자입니다. 이 문서는 AI 및 ML 개념과 클라우드 아키텍처에 대한 기본적인 이해가 있다고 가정합니다.
이 문서의 배포 섹션에서는 이 아키텍처를 기반으로 하는 기능적 에이전트 AI 시스템을 빌드하고 테스트하는 방법을 알아볼 수 있는 Codelab 링크를 제공합니다.
아키텍처
다음 다이어그램은 멀티 에이전트 AI 시스템을 사용하여 사용자가 하루 동안 방문하고 싶은 장소의 여행 계획을 생성하는 앱의 아키텍처를 보여줍니다. 사용자는 채팅 인터페이스를 통해 앱과 상호작용합니다. 오케스트레이터 에이전트는 전문 에이전트를 호출하여 필요한 정보를 수집한 후 일정 계획을 만듭니다. 에이전트는 Gemini Enterprise에서 실행되며, Google Maps Platform 및 Calendar의 실제 데이터를 사용하여 추론을 그라운딩합니다.
위 다이어그램의 아키텍처에는 다음과 같은 구성요소가 포함됩니다.
Gemini Enterprise: 아키텍처의 핵심 구성요소입니다. 에이전트 AI 시스템을 호스팅하며, 이 시스템에는 다음 에이전트가 포함됩니다.
- 조정자 에이전트: 채팅 인터페이스를 통해 사용자 요청을 수신하고 목표를 해석한 후 전문 에이전트와 조정하여 요청을 처리합니다.
- 장소 에이전트: 장소 찾기, 영업 여부 확인과 같은 위치 기반 작업을 처리합니다.
- 경로 에이전트: 필요한 장소로 이동하는 데 충분한 시간을 확보하는 등 경로 및 여행 계획 작업을 처리합니다.
- 일정 에이전트: 캘린더 로드, 이동 시간을 고려한 일정 이동과 같은 일정 및 캘린더 관련 작업을 관리합니다.
이 아키텍처의 모든 에이전트는 에이전트 개발 키트 (ADK)를 사용하여 빌드됩니다. 에이전트는 Gemini Enterprise Agent Platform의 Agent Runtime에서 실행되며 Gemini 모델을 사용합니다.
도구 및 데이터: 에이전트는 다음 도구를 사용하여 필요한 데이터를 가져옵니다.
- Google 지도 기반 그라운딩: Google Maps Platform의 실제 지리적 컨텍스트를 장소 및 경로 에이전트에 제공합니다.
- 장소 통계: Google Maps Platform에서 사이트별 심층 분석 및 정보를 제공하여 에이전트가 회의 유형에 따라 적절한 아티팩트를 만들 수 있도록 지원합니다.
- Calendar: 일정 에이전트가 캘린더 일정에 액세스하고 관리할 수 있습니다.
모니터링 가능성: 이 구성요소를 사용하면 에이전트 작업을 모니터링하고 디버깅할 수 있습니다.
- 에이전트 이벤트는 Cloud Logging에 로깅되고 Firestore 데이터베이스에 게시됩니다.
- 이 아키텍처에는 Cloud Run 서비스로 배포되는 이벤트 뷰어 앱이 포함되어 있습니다. 관리자는 이 앱을 사용하여 로깅된 이벤트를 모니터링하고 장소 및 경로 검증과 같은 에이전트의 사고 흐름과 작업을 볼 수 있습니다.
사용 제품
이 아키텍처에서는 다음 Google 제품 및 도구를 사용합니다.
- Google Maps Platform: 매핑, 경로, 위치 검색 서비스를 제공하는 플랫폼입니다.
- Google Calendar: 팀과 개인이 일정과 이벤트를 관리할 수 있는 도구입니다.
- Gemini Enterprise: 기업 내에서 AI 에이전트를 배포하고 관리할 수 있는 완전 관리형 보안 플랫폼입니다.
- 에이전트 개발 키트 (ADK): AI 에이전트를 개발, 테스트, 배포하기 위한 도구 및 라이브러리 집합입니다.
- Cloud Logging: 스토리지, 검색, 분석, 알림을 지원하는 실시간 로그 관리 시스템입니다.
- Firestore: 자동 확장, 고성능, 간편한 애플리케이션 개발을 위해 설계된 NoSQL 문서 데이터베이스입니다.
- Cloud Run: Google의 확장 가능한 인프라에서 직접 컨테이너를 실행할 수 있게 해주는 서버리스 컴퓨팅 플랫폼입니다.
사용 사례
다음은 이 아키텍처의 사용 사례 예시입니다.
자동화된 기업 여행 계획: 직원이 고객 서밋을 위한 여행을 계획해야 합니다.
- 여행 에이전트는 항공편과 호텔을 찾고 예약합니다.
- 고객 관계 관리 (CRM) 에이전트가 서밋 주소와 참석자 목록을 검색합니다.
- 일정 에이전트는 여행자의 캘린더에 회의 일정을 예약합니다. 최종 출력은 완전한 여행 일정입니다.
지능형 현장 서비스 파견: 고객이 서비스 중단을 신고합니다.
- CRM 에이전트가 고객의 계약과 위치를 식별합니다.
- 여행사 직원이 가장 가까운 기술자를 찾아 이동 경로를 최적화합니다.
- 일정 에이전트가 서비스 예약을 합니다.
물류 및 공급망 조정: 물류 관리자가 기상 이변으로 인해 배송 경로를 변경해야 합니다.
- 물류 에이전트는 Google Maps Platform을 사용하여 실시간 교통정보와 날씨를 모니터링합니다.
- 물류 에이전트가 대체 경로와 창고를 찾습니다.
- CRM 상담사가 고객에게 수정된 배송 일정을 알립니다.
설계 고려사항
이 섹션에서는 이 참조 아키텍처를 사용하여 보안, 안정성, 운영 효율성, 비용, 성능 관련 특정 요구사항을 충족하는 토폴로지를 개발할 때 고려해야 하는 설계 요소, 권장사항, 권장사항을 설명합니다.
이 섹션의 안내는 일부일 뿐 모든 내용을 포함하지는 않습니다. 설계 요소 및 권장사항에 대한 자세한 내용과 멀티 에이전트 AI 시스템 빌드 및 배포에 대한 권장사항은 Google Cloud의 멀티 에이전트 AI 시스템을 참조하세요.
보안, 개인 정보 보호, 규정 준수
AI 에이전트의 고유한 보안 위험을 해결하기 위해 Google은 결정론적 보안 제어와 동적 추론 기반 방어를 결합하는 접근 방식을 권장합니다.
- 인간 감독: 비즈니스에 중요한 시스템에 휴먼인더루프 흐름을 통합하여 인간 감독자가 출력을 검토하고 에이전트 작업을 승인, 재정의 또는 일시중지할 수 있도록 합니다.
- 에이전트 ID: 각 에이전트에 워크로드 바인딩 ID를 할당하여 최소 권한 액세스 제어를 적용하고 외부 도구의 사용자 인증 정보를 중앙에서 관리합니다.
- Agent Gateway: Model Armor를 사용하여 인그레스 및 이그레스 트래픽 거버넌스, 기본 거부 액세스 정책, 인라인 프롬프트 및 도구 검사를 시행합니다.
- 에이전트 레지스트리: 에이전트가 승인된 하위 에이전트 및 MCP 도구에만 연결되는지 확인합니다.
안정성
에이전트 구성이 안정성 요구사항을 충족하도록 하려면 다음 권장사항을 고려하세요.
- 중요 작업 검증: 환불 불가 티켓 예약과 같은 중요 작업에 휴먼인더루프 (HITL) 검증을 포함합니다.
- 감사 추적: Logging 및 Pub/Sub을 사용하여 모니터링 가능성 파이프라인을 빌드하여 에이전트 결정에 대한 명확한 감사 추적을 만듭니다.
운영 효율성
각 에이전트의 명확한 역할과 데이터 처리 가이드라인을 통해 강력한 거버넌스를 구축합니다. 지속적인 모니터링을 포함하는 반복적인 개발 프로세스를 사용합니다. 이 프로세스는 에이전트의 동작을 미세 조정하고 동작이 비즈니스 요구사항에 부합하는지 확인하는 데 도움이 됩니다.
비용 최적화
개방형 또는 불필요한 쿼리를 방지하기 위해 각 에이전트의 태스크 범위를 엄격하게 지정하여 비용을 관리합니다. 일반적인 경로 또는 인기 장소와 같이 자주 요청되는 데이터에 캐싱을 사용하여 API 호출을 줄입니다.
성능 최적화
이 아키텍처의 모듈식 멀티 에이전트 조정자 패턴은 특수 에이전트가 동시에 작업할 수 있도록 하여 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 Places 에이전트는 위치를 검색하고 Schedule 에이전트는 동시에 캘린더 충돌을 확인할 수 있습니다.
에이전트형 AI 워크로드의 아키텍처를 설계할 때는 Google Cloud Well-Architected Framework: AI 및 ML 관점의 권장사항과 추천을 고려하세요.
배포
이 아키텍처를 기반으로 작동하는 에이전트형 AI 시스템을 빌드하고 테스트하는 방법을 알아보려면 ADK 및 Google 지도 그라운딩을 사용하여 여행 일정 계획 에이전트 빌드 Codelab의 안내를 따르세요. 이 Codelab에서는 다음 작업을 포함한 전체 배포 프로세스를 안내합니다.
- 필요한 Google Cloud 서비스를 사용 설정합니다.
- ADK를 사용하여 에이전트 만들기
- 실제 컨텍스트에 Google 지도 기반 그라운딩을 사용하도록 에이전트를 구성합니다.
- 웹 인터페이스를 통해 에이전트를 실행하고 테스트합니다.
다음 단계
- Google 지도 기반 그라운딩에 대해 자세히 알아보세요.
- Gemini Enterprise 자세히 알아보기
- 그 밖의 참조 아키텍처, 다이어그램, 튜토리얼, 권장사항을 알아보려면 클라우드 아키텍처 센터를 확인하세요.
참여자
저자: 케네스 네바레즈 | Google Maps Platform 개발자 관계 엔지니어
기타 참여자: