소개: 왜 Agent Engine을 사용하는가?
Introduction: Why Use Agent Engine?
AI 기술이 발전함에 따라, 단순한 모델 호출을 넘어 자율적으로 작업을 수행하는 'AI 에이전트'의 중요성이 커지고 있습니다. Google Cloud의 "ADK(Agent Development Kit)"는 이러한 에이전트를 효율적으로 구축할 수 있는 개발 도구이며, "Vertex AI Agent Engine"은 개발된 에이전트를 프로덕션 환경에서 안정적으로 운영할 수 있도록 지원하는 완전 관리형 서비스입니다.
As AI technology advances, the importance of 'AI Agents' that autonomously perform tasks beyond simple model calls is growing. Google Cloud's "ADK (Agent Development Kit)" is a development tool for efficiently building these agents, and "Vertex AI Agent Engine" is a fully managed service that supports the stable operation of developed agents in a production environment.
Agent Engine을 사용하면 개발자는 복잡한 인프라 관리, 확장성, 안정성 문제에서 벗어나 에이전트의 핵심 비즈니스 로직 개발에만 집중할 수 있습니다. 이는 개발 사이클을 단축하고, 더 빠르고 효율적으로 아이디어를 현실화할 수 있게 해줍니다.
Using Agent Engine allows developers to move away from complex infrastructure management, scalability, and stability issues to focus solely on the core business logic of the agent. This shortens the development cycle and enables ideas to be realized faster and more efficiently.
전체 아키텍처
Overall Architecture
에이전트 개발 및 배포 생명주기
Agent Development and Deployment Lifecycle
ADK 에이전트를 개발하고 Agent Engine에 배포하는 과정은 일반적으로 다음과 같은 체계적인 단계를 따릅니다.
The process of developing an ADK agent and deploying it to Agent Engine generally follows these systematic steps.
1단계: 로컬 개발 및 테스트 Phase 1: Local Development and Testing
모든 개발은 로컬 환경에서 시작됩니다. ADK를 사용하여 에이전트의 기본 로직, 도구 사용, 응답 생성 방식을 정의합니다. 배포 전에 로컬에서 충분한 테스트를 거치는 것은 필수적이며, 이를 통해 배포 후 발생할 수 있는 문제를 사전에 예방하고 에이전트의 품질을 보장할 수 있습니다.
All development begins in a local environment. Use ADK to define the agent's basic logic, tool usage, and response generation methods. Thorough local testing before deployment is essential to prevent potential issues and ensure the agent's quality.
2단계: 에이전트 패키징 및 배포 Phase 2: Agent Packaging and Deployment
로컬 테스트가 완료된 에이전트는 배포를 위해 패키징됩니다. 이 과정에서 에이전트 코드와 필요한 라이브러리(requirements.txt) 등이 하나의 번들로 묶입니다. Vertex AI SDK의 agent_engines.create()와 같은 명령어를 사용하여 이 번들을 Agent Engine에 배포합니다. Agent Engine은 이 번들을 받아 컨테이너화하고, 외부에서 호출 가능한 API 엔드포인트를 자동으로 생성합니다.
Once local testing is complete, the agent is packaged for deployment. This involves bundling the agent code, required libraries (requirements.txt), and other assets. Use commands like agent_engines.create() from the Vertex AI SDK to deploy this bundle to Agent Engine, which then containerizes it and automatically creates a callable API endpoint.
3단계: 쿼리 및 상호작용 Phase 3: Querying and Interaction
에이전트 배포가 완료되면 생성된 엔드포인트를 통해 누구나 에이전트와 상호작용할 수 있습니다. 애플리케이션에서는 SDK의 stream_query()와 같은 메서드를 사용하여 배포된 에이전트에게 작업을 요청(쿼리)하고, 실시간으로 응답을 받아 처리할 수 있습니다. 이 단계에서는 적절한 IAM 권한(예: Vertex AI 사용자)을 서비스 계정에 부여하는 것이 중요합니다.
After deployment, anyone can interact with the agent via its endpoint. In your application, use methods like stream_query() from the SDK to send requests (queries) to the deployed agent and process responses in real-time. It's crucial to grant appropriate IAM permissions (e.g., Vertex AI User) to the service account at this stage.
4단계: 모니터링 및 관리 Phase 4: Monitoring and Management
운영 중인 에이전트는 지속적인 관리가 필요합니다. Google Cloud 콘솔 또는 SDK의 유틸리티 함수(agent_engines.list(), agent_engines.delete())를 사용하여 현재 배포된 에이전트의 목록을 확인하고, 성능을 모니터링하며, 더 이상 필요 없는 에이전트는 리소스를 정리할 수 있습니다.
Agents in operation require ongoing management. Use the Google Cloud Console or SDK utility functions (agent_engines.list(), agent_engines.delete()) to view the list of currently deployed agents, monitor their performance, and clean up resources for those no longer needed.
핵심 장점
Key Advantages
- 인프라 추상화: 서버, 컨테이너, 네트워크 등 복잡한 인프라를 신경 쓸 필요 없이 코드 배포에만 집중할 수 있습니다. Infrastructure Abstraction: Focus solely on code deployment without worrying about complex infrastructure like servers, containers, or networks.
- 자동 확장성: 사용자 트래픽에 따라 리소스가 자동으로 확장 및 축소되어 안정적인 서비스를 보장합니다. Automatic Scalability: Resources automatically scale up or down based on user traffic, ensuring a stable service.
- 멀티 에이전트 시스템 지원: 여러 에이전트가 유기적으로 협력하는 복잡한 시스템도 단일 애플리케이션으로 쉽게 배포하고 관리할 수 있습니다. Multi-Agent System Support: Easily deploy and manage complex systems where multiple agents collaborate organically as a single application.
- 통합된 개발 경험: ADK를 통한 로컬 개발부터 Agent Engine을 통한 클라우드 배포까지 일관되고 통합된 개발 환경을 제공합니다. Integrated Development Experience: Provides a consistent and unified development environment from local development with ADK to cloud deployment with Agent Engine.
결론 및 다음 단계
Conclusion and Next Steps
ADK와 Vertex AI Agent Engine을 함께 사용하면, 아이디어 구상부터 실제 프로덕션 환경에 AI 에이전트를 배포하고 운영하는 전체 과정을 크게 단순화하고 가속화할 수 있습니다. 이는 개발자가 혁신적인 AI 애플리케이션을 만드는 데 더 많은 시간과 노력을 투자할 수 있게 해주는 강력한 조합입니다.
Using ADK and Vertex AI Agent Engine together can significantly simplify and accelerate the entire process from ideation to deploying and operating AI agents in a production environment. This powerful combination allows developers to invest more time and effort into creating innovative AI applications.
다음 단계로는 에이전트에게 외부 API나 데이터베이스와 같은 "다양한 도구를 연동"하여 능력을 확장하거나, 여러 에이전트가 협력하여 복잡한 문제를 해결하는 "멀티 에이전트 시스템"을 구축할 수 있습니다.
For the next steps, you can expand the agent's capabilities by "integrating various tools" such as external APIs or databases, or build a "multi-agent system" where multiple agents collaborate to solve complex problems.