구글이 5월 6일 발표한 Agents Companion 시리즈 2편은 AI 에이전트 개발자들을 위한 76페이지 분량의 심화 기술 백서입니다. 1편의 기초 개념을 바탕으로, 실제 운영 환경에서 에이전트를 확장하는 방법에 대해 깊이 있게 다룹니다.

✅ 핵심 내용 한눈에 보기
✅ 진화된 RAG: Agentic RAG
기존의 정적인 RAG에서 벗어나 반복적 추론이 가능한 지능형 RAG로의 진화:

동적 쿼리 확장: 작업 맥락에 따라 검색 쿼리를 실시간으로 재구성
다단계 분해: 복잡한 질의를 논리적 하위 작업으로 나누어 순차 처리
적응형 소스 선택: 고정된 벡터 저장소가 아닌 상황에 맞는 최적 소스 선택
사실 검증: 전용 평가 에이전트가 내용 일관성과 근거를 검증

✅ 체계적인 에이전트 평가 프레임워크
AI 에이전트 성능 평가를 위한 3차원 접근법:

능력 평가: 지시 수행, 계획 수립, 추론, 도구 사용 능력 벤치마킹
궤적 및 도구 사용 분석: 결과뿐만 아니라 에이전트의 행동 순서 추적
최종 응답 평가: AI 평가자와 인간 평가를 결합한 종합적 품질 측정

✅ 멀티 에이전트 아키텍처로의 확장
전문화된 에이전트들의 협업 시스템:

모듈형 추론: 계획자, 검색자, 실행자, 검증자 에이전트 간 역할 분담
오류 내성: 중복 검사와 피어 핸드오프로 시스템 신뢰성 향상
확장성 개선: 독립적인 에이전트 확장 및 교체 가능

✅ 실제 사례: 자동차 AI 시스템
백서의 하이라이트는 커넥티드 차량 환경에서의 완전 구현된 멀티 에이전트 시스템입니다:
주요 설계 패턴

계층적 오케스트레이션: 중앙 에이전트가 도메인 전문가에게 작업 라우팅
다이아몬드 패턴: 조절 에이전트가 응답을 사후 개선
P2P 핸드오프: 에이전트가 잘못된 분류를 감지하고 자율적으로 재라우팅
협업 합성: Response Mixer를 통한 에이전트 간 응답 병합

이 모듈형 설계를 통해 저지연 온디바이스 작업(예: 온도 조절)과 리소스 집약적 클라우드 기반 추론(예: 맛집 추천)의 균형을 맞출 수 있습니다.

✅ 엔터프라이즈 솔루션
AgentSpace
구글의 엔터프라이즈급 에이전트 오케스트레이션 플랫폼으로, 에이전트 생성, 배포, 모니터링을 지원하며 구글 클라우드의 보안 및 IAM 기능을 통합합니다.

NotebookLM Enterprise
연구 지원 프레임워크로서 맥락적 요약, 멀티모달 상호작용, 오디오 기반 정보 합성 기능을 제공합니다.

✅ 왜 중요한가?
이 백서는 AI 에이전트를 실제 운영 환경에서 확장하는 방법에 중점을 두고 있습니다. 특히 의료, 법률 준수, 금융 인텔리전스와 같은 고위험 영역에서 더욱 지능적이고 적응 가능한 AI 시스템 구축을 위한 실용적 가이드를 제공합니다.

• 

추천해요 0