Gemini 3.5 시리즈를 활용한 산업별 에이전트 활용 사례

원문 발행 2026. 05. 20. 05:00원문 언어 영어AI 한국어 번역X @googlecloud (자동 발견) 원문 보기

요약

Gemini 3.5 시리즈를 활용하여 다양한 산업 분야에서 구현된 에이전트 활용 사례를 소개합니다. Shopify, Salesforce, Databricks 등 글로벌 기업들이 서브 에이전트, 멀티모달 이해, 에이전틱 워크플로를 통해 복잡한 데이터 분석 및 업무 자동화를 실현하고 있습니다.

핵심 포인트

Shopify: 서브 에이전트 병렬 실행을 통한 정교한 판매자 성장 예측
tryramp: Gemini 3.5 Flash의 멀티모달 이해와 추론을 결합한 고도화된 OCR 구현
Salesforce: Agentforce에 Gemini 3.5 Flash를 통합하여 복잡한 다회차 도구 호출 및 업무 자동화 수행
Databricks: 에이전틱 워크플로를 통한 실시간 데이터 모니터링 및 데이터 과학자용 솔루션 제안
MacquarieBank 및 Xero: 대규모 문서 추론 및 복잡한 행정 워크플로의 자율적 관리

우리는 각 산업 분야의 선도적인 기업들과 긴밀히 협력하여, 그들의 자체 환경 내에서 Gemini 3.5 시리즈를 검증해 왔습니다.

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@Shopify는 전 세계 규모에서 더욱 정확한 판매자 성장 예측을 위해, 장기적인 관점에서 복잡한 데이터를 분석하도록 서브 에이전트 (sub-agents)를 병렬로 실행하고 있습니다.

Gemini 3.5 Flash는 @tryramp가 복잡한 송장에 대한 멀티모달 이해 (multimodal understanding)와 과거 패턴에 대한 추론 (reasoning)을 결합하여, 더 스마트하고 신뢰할 수 있는 OCR을 구현할 수 있도록 지원하고 있습니다.

@Salesforce는 문맥을 유지하고 복잡한 다회차 도구 호출 (multi-turn tool calling)을 수행하는 여러 서브 에이전트 (sub-agents)를 배치함으로써, Agentforce에 Gemini 3.5 Flash를 통합하여 복잡한 기업 업무를 안정적으로 자동화하고 있습니다.

@Databricks는 에이전트 워크플로 (agentic workflows)를 사용하여 실시간 정보를 모니터링 및 검색하고, 방대한 데이터 세트에 대해 추론하여 문제를 진단하며, 데이터 과학자들을 위해 수정 사항을 식별하고 솔루션을 제안하는 데 사용하고 있습니다.

@MacquarieBank는 Gemini 3.5 Flash가 100페이지 이상의 복잡한 문서를 추론하고, 관련 정보를 검색하며, 낮은 지연 시간 (low latency)으로 신뢰할 수 있는 권장 사항을 제공함으로써 고객 온보딩 (onboarding)을 어떻게 가속화할 수 있는지 파일럿 테스트를 진행 중입니다.

@Xero는 공급업체를 식별하고 1099 세금 양식을 위한 정보를 수집하는 것과 같이 복잡하고 수주가 걸리는 워크플로를 자율적으로 관리하기 위해 에이전트를 배치하여, 소상공인들이 지루한 행정 업무를 자동화할 수 있도록 지원하고 있습니다.

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