Google은 계획(plan), 실행(act), 협업(collaborate) 및 자가 개선(improve themselves)이 가능한 AI 에이전트(AI agents) 구축을 위한 54페이지 분량의 청사진(blueprint)을 발표했습니다.

단순한 프롬프트 가이드(prompt guide)가 아닙니다.

하나의 추론 모델(reasoning model)에서 자가 진화하는 멀티 에이전트 시스템(multi-agent system)에 이르는 완전한 지도입니다.

미션(Mission) → 사고(Think) → 실행(Act) → 관찰(Observe) → 적응(Adapt)

에이전트 시스템(agentic systems)의 5단계:

• 레벨 0: 하나의 모델이 추론하지만 외부 세계와 상호작용할 수 없음.

• 레벨 1: 도구(tools)를 통해 에이전트가 검색, API, 데이터베이스 및 실제 행동에 접근할 수 있음.

• 레벨 2: 계획(planning)과 메모리(memory)를 통해 단일 작업이 아닌 다단계 목표를 해결할 수 있음.

• 레벨 3: 전문화된 에이전트들이 MCP 및 A2A를 통해 협업함.

• 레벨 4: 시스템이 피드백, 시뮬레이션 및 운영상의 실패로부터 학습함.

아키텍처(architecture)는 단 3가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있습니다:

모델(Model) = 두뇌
도구(Tools) = 손
오케스트레이션(Orchestration) = 신경계

하지만 실제 운영(production)에는 더 많은 것이 필요합니다:

에이전트 옵스(Agent Ops) + 추적(traces) + 평가(evaluations) + 인간의 승인(human approval) + 신원(identity) + 보안 정책(security policies).

핵심 통찰:

개발자들은 벽돌공처럼 모든 규칙을 일일이 쓰는 것을 멈춥니다.

그들은 목표, 도구, 제약 조건 및 품질 기준을 정의하는 감독(directors)이 됩니다.

이 54페이지 분량의 PDF는 챗봇(chatbot)에서 자율 시스템(autonomous system)으로 가는 가장 명확한 지도 중 하나입니다.

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