Vertex AI Agent Builder로 AI 애플리케이션과 에이전트 개발하기

Vertex AI Agent Builder - cover
Vertex AI Agent Builder - cover
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넥스트플랫폼 동준상 대표 (naebon@naver.com)

2026.02.27 / 동준상.넥스트플랫폼
Google Cloud Generative AI Leader

핵심 요약 (Executive Summary)

Vertex AI Agent Builder - infographic
Vertex AI Agent Builder – infographic

Vertex AI Agent Builder(구 GenAI App Builder)는 기업이 생성형 AI(이하 AI 또는 GenAI)를 활용하여 검색, 대화형 애플리케이션 및 자율형 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 지원하는 통합 플랫폼이다. 본 문서는 이 플랫폼의 두 가지 핵심 축인 검색 및 대화형 애플리케이션과 AI 에이전트 개발 방법론을 상세히 분석한다.

  • RAG 시스템의 간소화: Vertex AI Search를 통해 기업 내부 데이터를 인덱싱하고, Gemini 모델을 결합하여 환각 현상을 최소화한 정확한 답변 생성이 가능하다.
  • 자율적 추론 능력: AI 에이전트는 단순 응답을 넘어 ADK(Agent Development Kit)를 통해 스스로 계획을 세우고 도구를 사용하여 복잡한 목표를 달성한다.
  • 개발 생산성 제고: 로우코드(Low-code) 비주얼 디자이너와 파이썬 기반의 오픈소스 프레임워크를 동시에 제공하여 개발자의 숙련도에 따른 유연한 개발 환경을 지원한다.

Vertex AI Agent Builder 구성 요소

Vertex AI Agent Builder - slide1
Vertex AI Agent Builder – IDE for AI Application and AI Agent
기술적 구성 요소주요 기능 및 역할활용 사례 또는 상세 설명
Agent Development Kit (ADK)파이썬 기반 에이전트 개발 프레임워크에이전트의 논리, 추론, 도구 사용 등을 정의하며 Gemini를 핵심 엔진(뇌)으로 사용함
Vertex AI Search데이터 인덱싱 및 검색 솔루션기업 내부 데이터(PDF, 웹사이트 등)를 인덱싱하여 LLM이 답변을 생성할 때 참조하도록 하는 RAG 기능 지원
Agent Tools외부 서비스 및 기능 연동Google Search 정보 검색, 커스텀 API 호출, 데이터베이스 연동 등을 통해 에이전트의 기능을 확장함
Agent Designer (프리뷰)로우코드 비주얼 디자인 도구에이전트의 워크플로우와 논리를 시각적으로 설계하고 테스트할 수 있는 인터페이스 제공
Agent Garden샘플 에이전트 및 도구 라이브러리미리 만들어진 에이전트와 도구를 탐색하고 즉시 활용할 수 있는 저장소 역할 수행
Vertex AI Agent Builder 구성 요소 표
Vertex AI Agent Builder – mindmap

1. AI 기반 검색 및 대화형 애플리케이션 (Search & Conversational Apps)

Vertex AI Agent Builder – RAG System vs. Agent System

이 영역은 주로 기업의 내부 데이터를 활용하여 사용자에게 정확한 정보를 제공하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성) 시스템 구축에 집중한다.

1.1 개념 및 작동 원리

  • 데이터 소스 활용: PDF, 웹사이트, 데이터베이스 등 기업이 보유한 비정형 및 정형 데이터를 기반으로 답변을 생성한다.
  • 환각 현상(Hallucination) 방지: 대규모 언어 모델(LLM)이 자체 지식에만 의존하지 않고, 데이터 저장소(Data Store)의 실제 정보를 참조하도록 하여 답변의 정확성을 높인다.

1.2 주요 기능 및 역할

  • 데이터 수집 및 인덱싱: Vertex AI Search를 통해 코딩을 최소화하면서 다양한 형태의 데이터를 수집(Ingestion)하고 인덱싱할 수 있다.
  • Gemini 모델 연동: 인덱싱된 데이터를 바탕으로 Gemini와 같은 LLM이 사용자 질문의 맥락을 파악하고 최적의 답변을 구성한다.

1.3 주요 활용 사례

  • 개인 지식창고 챗봇: 특정 문서나 웹사이트 정보를 학습하여 관련 질문에 전문적으로 답하는 비서.
  • 콘텐츠 추천 서비스: 사용자의 입력이나 특정 주제 검색에 기반하여 최적의 콘텐츠를 제안.
  • 고객 서비스 자동화: FAQ 및 제품 매뉴얼을 기반으로 한 1차 고객 응대 챗봇.

2. AI 에이전트 (AI Agents) 개발

Vertex AI Agent Builder – Agent Toolkit

AI 에이전트는 단순한 질의응답 시스템을 넘어, 특정 목표 달성을 위해 **추론(Reasoning)**하고 **행동(Action)**하는 지능형 시스템이다.

2.1 핵심 구성 요소

  • Agent Development Kit (ADK): 파이썬 기반의 오픈소스 프레임워크로, 에이전트의 논리와 도구 사용 방식을 정의한다. Gemini 모델이 에이전트의 ‘뇌’ 역할을 수행한다.
  • Agent Tools: 에이전트가 외부 세계와 상호작용하는 수단이다. Google 검색 연동, 커스텀 API 호출, 데이터베이스 연결 등이 포함된다.
  • Agent Garden: 검증된 샘플 에이전트와 도구들이 모여 있는 라이브러리로, 개발 속도를 가속화한다.
  • Agent Designer (프리뷰): 워크플로우를 시각적으로 설계하고 테스트할 수 있는 로우코드 도구이다.

2.2 에이전트의 유형 및 사례

  • 단일 에이전트: 개인 비서(일정 관리, 이메일 요약), 데이터 분석 에이전트(인사이트 도출 및 보고서 생성).
  • 멀티 에이전트 시스템: 여러 에이전트가 각자의 역할을 분담하여 협업하는 구조이다. (예: 시나리오 작가, 편집자, 평론가 에이전트가 협력하는 영화 시나리오 개발 팀)

3. 스터디 가이드

Vertex AI Agent Builder를 처음 접하는 개발자를 위해 Google Cloud는 단계별 교육 콘텐츠와 실습 환경을 제공한다.

3.1 공식 문서 및 이론 학습

  • Vertex AI Search 및 Agent Builder 공식 문서: 제품의 아키텍처, 데이터 저장소 생성 및 에이전트 구성 요소에 대한 상세 가이드를 제공한다.
  • Coursera 강좌: ‘Google Cloud에서 생성형 AI 앱 만들기’ 과정을 통해 전반적인 개발 지식을 습득할 수 있다.
  • 기술 블로그: Google Cloud 블로그 및 파트너사(메가존소프트 등)의 자료를 통해 실제 활용 사례와 로우코드 도구의 이점을 파악할 수 있다.

3.2 실습 랩 (Codelabs) 및 기술 가이드

학습 주제주요 내용관련 기술/플랫폼
ADK 기초기본적인 에이전트 구조 구축 및 Gemini 응답 실습ADK, Gemini
도구 통합Google 검색 및 서드파티(LangChain 등) 도구 연결Agent Tools
멀티 에이전트복잡한 과업 수행을 위한 에이전트 간 협업 구축Multi-Agent System
배포 및 운영에이전트를 서버리스 환경에 배포하는 방법Cloud Run, Agent Engine
실습 랩 (Codelabs) 및 기술 가이드 표

3.3 개발 워크플로우 가이드

‘AI for developers’ 및 ‘생성형 AI 애플리케이션 개발’ 문서는 개발 단계에서 직면하는 모델 선택, 맞춤설정, 배포 단계의 문제 해결 방법론을 상세히 다룬다. 이를 통해 개발자는 아이디어 단계부터 실제 운영 환경까지의 워크플로우를 체계적으로 관리할 수 있다.

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