Agent Runtime 은 에이전트형 애플리케이션을 배포, 운영, 확장하는 데 사용할 수 있는 완전 관리형의 의견이 반영된 런타임입니다. Agent Runtime은 기본 인프라를 추상화하므로 운영 대신 에이전트 로직에 집중할 수 있습니다.
Agent Runtime을 사용하면 다음 작업을 할 수 있습니다.
- 관리형 런타임과 엔드 투 엔드 관리 기능으로 에이전트 배포 및 확장
- 시스템 종속 항목의 빌드 시간 설치 스크립트를 사용하여 에이전트의 컨테이너 이미지를 맞춤설정합니다.
- VPC-SC 규정 준수, 인증, IAM 구성 등의 보안 기능 사용
- 함수 호출과 같은 모델 및 도구에 액세스
- 다양한 Python 프레임워크와 Agent2Agent 개방형 프로토콜을 사용하여 빌드된 에이전트를 배포합니다.
Agent Runtime에서 만들기 및 배포
Agent Runtime에서 에이전트를 빌드하는 워크플로는 다음과 같습니다.
- 환경 설정: Google 프로젝트를 설정하고 Agent Platform SDK for Python의 최신 버전을 설치합니다.
- 에이전트 개발: Agent Runtime에서 배포할 수 있는 에이전트를 개발합니다.
- 에이전트 배포: Agent Runtime 관리형 런타임에서 에이전트를 배포합니다.
- **에이전트 사용**: API 요청을 전송하여 에이전트를 쿼리합니다.
- 배포된 에이전트 관리: Agent Runtime에 배포한 에이전트를 관리하고 삭제합니다.
지원되는 프레임워크
다음 표에서는 Agent Runtime이 다양한 에이전트 프레임워크에 제공하는 지원 수준을 설명합니다.
| 지원 수준 | 에이전트 프레임워크 |
|---|---|
| 커스텀 템플릿: 프레임워크에서 Agent Runtime으로의 배포를 지원하도록 커스텀 템플릿을 적용할 수 있습니다. 커스텀 컨테이너 배포에 관한 자세한 내용은 런타임 계약을 참조하세요. | CrewAI, 커스텀 프레임워크 |
| Agent Platform SDK 통합: Agent Runtime은 Agent Platform SDK 및 문서에서 프레임워크별로 관리되는 템플릿을 제공합니다. | LangChain, LangGraph, AG2, LlamaIndex |
| 완전한 통합: 기능은 프레임워크, Agent Runtime, 더 광범위한 Google Cloud 생태계에서 작동하도록 통합됩니다. | 에이전트 개발 키트 (ADK) |
Agents CLI를 사용하여 프로덕션에 배포
Agents CLI는 Gemini Enterprise Agent Platform의 통합 명령줄 인터페이스 및 기술 세트입니다. 코딩 에이전트와 개발자에게 에이전트 개발 수명 주기(스캐폴딩, 평가, 배포, 게시, 관찰)를 통해 예측 가능한 경로를 제공합니다. Agents CLI는 다음을 제공합니다.
- 사전 빌드된 에이전트 템플릿: ReAct, RAG, 멀티 에이전트, 기타 템플릿을 제공합니다.
- 대화형 플레이그라운드: 에이전트를 테스트하고 상호작용합니다.
- 자동화된 인프라: 효율적인 Terraform을 사용하여 리소스 관리를 수행합니다.
- CI/CD 파이프라인: Cloud Build를 활용하는 자동화된 배포 워크플로입니다.
- 모니터링 가능성: Cloud Trace 및 Cloud Logging을 위한 기본 제공되는 지원을 포함합니다.
시작하려면 빠른 시작을 참조하세요.
사용 사례
엔드 투 엔드 예시를 통해 Agent Runtime을 알아보려면 다음 리소스를 참조하세요.
사용 사례를 펼치려면 클릭하세요.
지원되는 리전
Agent Runtime에서 지원되는 리전 목록은 위치 를 참조하세요.
Quota
Agent Runtime 할당량 정보는 할당량 및 시스템 한도를 참조하세요.
가격 책정
Agent Runtime에는 무료 등급이 제공됩니다. Agent Runtime 가격 책정에 관한 자세한 내용은 Gemini Enterprise Agent Platform 가격 책정을 참조하세요.
클라이언트 기반 SDK로 마이그레이션
Agent Platform SDK 내의 agent_engines 모듈은 다음과 같은 주요 이유로 클라이언트 기반 설계로 리팩터링되고 있습니다.
- 표준 유형 표현에서 에이전트 개발 키트 (ADK) 및 Google 생성형 AI SDK와의 일치. 이를 통해 다양한 SDK에서 데이터 유형을 일관되고 표준화된 방식으로 표현할 수 있으므로 상호 운용성이 간소화되고 변환 오버헤드가 줄어듭니다.
- 다중 프로젝트 다중 위치 애플리케이션에서 Google Cloud 매개변수의 클라이언트 수준 범위 지정. 이를 통해 애플리케이션은 특정 프로젝트 및 위치 설정으로 각 클라이언트 인스턴스를 구성하여 여러 Google Cloud 프로젝트와 지리적 위치에 걸쳐 리소스와의 상호작용을 관리할 수 있습니다.
- Agent Runtime 서비스의 검색 가능성 및 응집성 개선