Gemini Enterprise Agent Platform은 엔터프라이즈급 AI 에이전트와 모델 기반 솔루션을 빌드, 배포, 관리, 최적화할 수 있는 통합 플랫폼입니다. Agent Platform의 진화된 버전으로, 200개가 넘는 기본 모델에 액세스하는 것부터 에이전트를 배포하고 관리하는 것까지 완전한 AI 수명 주기를 지원합니다.
Agent Platform은 모든 숙련도 수준에 맞는 도구를 제공하여 사용자의 수준에 맞춰 제공됩니다.
- 노코드 및 로우 코드 개발:
- Agent Studio: 코딩 없이 에이전트를 설계하고 모델과 상호작용합니다.
- 코드 기반 개발:
- Colab Enterprise 노트북: 코드 기반 개발, 데이터 분석, 실험을 실행합니다.
- 에이전트 개발 키트: 복잡한 추론과 도구 사용이 가능한 정교한 에이전트를 이 모듈식의 모델에 구애받지 않는 프레임워크로 빌드하세요.
엔터프라이즈 요구사항을 충족하기 위해 에이전트 플랫폼에는 통합 보안 및 거버넌스가 포함되어 있습니다. 에이전트 ID를 사용하면 에이전트에게 세분화된 권한을 부여할 수 있습니다. 에이전트 게이트웨이는 Model Armor와 함께 모든 에이전트 상호작용을 보호하고, 런타임 정책을 적용하며, 위협으로부터 보호하고 규정을 준수하는 작업을 보장합니다.
Gemini Enterprise 에이전트 플랫폼 구성요소
Gemini Enterprise 에이전트 플랫폼은 다음 네 가지 핵심 축을 중심으로 구성됩니다.
빌드
- 에이전트 개발 키트: 복잡한 AI 에이전트를 빌드하고 배포하기 위한 모델에 구애받지 않는 모듈식 프레임워크입니다.
- Agent Studio: 에이전트 추론 루프와 워크플로를 설계, 프로토타입 제작, 관리하기 위한 로우 코드 시각적 캔버스입니다.
- Agent Garden: 개발을 가속화하는 사전 빌드된 에이전트 및 템플릿 라이브러리입니다.
- Model Garden: Google의 최첨단 모델 (예: Gemini 모델), 서드 파티 모델, 오픈소스 모델에 액세스합니다.
- RAG 엔진: 비공개 엔터프라이즈 데이터를 LLM에 안전하게 연결하여 답변 정확성을 개선하고 할루시네이션을 줄입니다.
- 벡터 검색: AI 애플리케이션의 데이터를 저장, 검색, 관리하는 AI 네이티브 검색엔진입니다.
확장
- 에이전트 런타임으로 에이전트 확장: 에이전트를 배포하고 관리하기 위한 확장 가능한 고성능 런타임 환경으로, 1초 미만의 콜드 스타트 및 장기 실행 에이전트와 같은 기능을 지원합니다.
- Agent Platform Sessions: 단일 에이전트 상호작용 내에서 스테이트풀 데이터와 컨텍스트를 관리합니다.
- Agent Platform 메모리 뱅크: 에이전트가 지속적인 메모리를 보유하고 여러 세션에 걸쳐 정보를 기억할 수 있습니다.
- 코드 실행: AI 에이전트가 안전한 샌드박스 환경에서 Python 코드를 생성하고 실행하여 계산, 데이터 분석, 기타 복잡한 로직을 실행할 수 있습니다.
제어
- 에이전트 레지스트리: 조직 전체에서 모든 에이전트, 도구, MCP 서버를 검색, 추적, 관리할 수 있는 중앙 집중식 카탈로그입니다.
- 에이전트 ID: 각 에이전트에 완전 관리형 고유 ID를 제공하여 안전한 액세스 제어 및 감사를 지원합니다.
- 에이전트 게이트웨이: 모든 에이전트 도구 호출을 관리하고, 인증을 관리하고, 보안 정책을 적용하는 중앙 정책 시행 지점입니다.
- 거버넌스 정책:데이터 유출과 같은 위험을 완화하고 규정 준수를 보장하기 위해 콘텐츠 보호 및 시맨틱 거버넌스를 포함합니다.
- AI 위협 및 취약점 스캔: 에이전트 시스템에 특화된 실시간 위협 감지 및 취약점 스캔
최적화
- 에이전트 평가 실시간 트래픽에 대한 Multi-Turn AutoRater 및 온라인 평가와 같은 도구를 사용하여 에이전트 품질을 체계적으로 평가합니다.
- 에이전트 동작 시뮬레이션 및 평가 합성 테스트 시나리오를 생성하고 구성 가능한 페르소나를 사용하여 멀티턴 사용자 상호작용을 시뮬레이션하여 에이전트 로직을 스트레스 테스트합니다.
- 관측 가능성 통합 추적 뷰어를 비롯한 포괄적인 모니터링, 로깅, 추적 도구는 효과적인 디버깅을 위해 에이전트 추론 및 성능에 대한 자세한 가시성을 제공합니다.
- 에이전트 프롬프트 최적화 실패 패턴을 분석하고 타겟 업데이트를 제안하여 에이전트 시스템 요청 사항과 도구 설명을 프로그래매틱 방식으로 개선합니다.
이 문서를 사용하는 방법
상담사 플랫폼 문서는 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 섹션으로 구성되어 있습니다. 탐색 탭을 사용하여 플랫폼의 다양한 영역을 살펴봅니다.
- 스튜디오: Agent Studio를 사용하여 프롬프트 설계, 모델 조정, 모델과의 기타 UI 기반 상호작용을 하는 방법을 알아보세요.
- 에이전트: 에이전트 플랫폼의 에이전트 프레임워크와 도구를 사용하여 엔터프라이즈 사용 사례를 위한 AI 에이전트를 빌드, 배포, 관리하는 방법을 알아봅니다.
- 모델: Gemini 모델을 비롯해 Agent Platform에서 사용할 수 있는 생성형 AI 모델과 애플리케이션에서 이러한 모델을 사용하는 방법을 알아봅니다.
- Notebooks: 코드 기반 모델 개발, 데이터 분석, 실험에 Colab Enterprise 노트북을 사용하는 방법을 알아봅니다.