거버넌스는 AI 에이전트와 기본 인프라를 대규모로 검색, 보호, 감사하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 조직이 복잡한 에이전트 워크플로를 배포할 때 Govern 섹션은 관리자와 보안팀이 4가지 주요 부문에서 감독을 유지할 수 있는 중앙 집중식 명령 센터 역할을 합니다.
- 가시성: 조직 전반에서 에이전트, 엔드포인트, 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 서버를 검색하기 위해 통합된 에이전트 레지스트리를 유지합니다. 에이전트 및 MCP 서버 트래픽의 토폴로지 그래프를 보고 에이전트 관계와 복잡한 종속 항목을 파악할 수도 있습니다.
- ID 및 액세스: 에이전트 ID를 정의하고 에이전트 게이트웨이를 배포하여 사용자에서 모델에 이르기까지 모든 상호작용이 인증되고 정책에 따라 이루어지도록 합니다.
- 보안 및 규정 준수: AI 보안 프레임워크를 구현하고, 조직의 메타데이터 라벨을 관리하고, 데이터 액세스 및 요청-응답 로그의 엄격한 감사 추적을 유지합니다.
- 운영 감독: 모델과 인프라의 성능, 활용도, 상태를 모니터링하여 안정성과 비용 효율성을 보장합니다.
에이전트 레지스트리, 안전, 공유
정책
Agent Gateway
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안전하고 제어되는 연결을 위해 Agent Gateway를 통해 Agent Runtime 트래픽을 라우팅하는 방법을 알아봅니다.
Codelab: Agent Platform으로 에이전트 워크로드 제어
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Codelab: Agent Runtime에서 Google MCP 서버로의 Agent Gateway 이그레스
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Codelab: Agent Runtime에서 외부 MCP 서버로의 Agent Gateway 이그레스
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Agent Gateway를 통해 Gemini Enterprise 트래픽을 라우팅하는 방법을 알아봅니다.
보안
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교차 클라우드 에이전트 AI 애플리케이션 보호 Codelab에서 에이전트 애플리케이션을 보호하는 방법을 알아봅니다.
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