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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Google CloudAI 번역요약
Virgo fabric에 대한 TPU 8t 랙 레벨 연결성의 조감도
이 문서는 Virgo fabric에 대한 TPU 8t 랙 레벨 연결성의 조감도를 제공합니다. 이 아키텍처는 고방사율 스위치(high-radix switches)를 기반으로 구축되었으며, 네트워크 계층을 줄여 더 많은 포트를 허용하는 것이 특징입니다. 또한, 평면적인 2계층 비차단 토폴로지(two-layer non-blocking topology)를 채택하여 효율성을 높였습니다.
5월 15일0
Google CloudAI 번역요약
모든 것을 잊어버리지 않고 몇 주 동안 안정적으로 실행되는 에이전트를 구축할 수 있을까요?
본 기사는 장기간(몇 주) 동안 컨텍스트를 잃지 않고 안정적으로 실행되는 AI 에이전트 구축 가능성에 대한 질문을 던집니다. 이를 해결하기 위해 @Saboo_Shubham_과 Eric이 개발한 '신규 채용 온보딩 조율' 시나리오의 참조 시스템 코드를 소개하며, 장기 실행 및 일시 정지/재개 기능이 포함된 AI 에이전트 구축 방법을 제시합니다.
5월 15일2
Google CloudAI 번역요약
단순한 SELECT를 넘어섭니다. 고속 벡터 검색 (vector search)을 지원하여 사용자가 자연어 (natural language)를
본 기사는 단순한 SQL SELECT 쿼리를 넘어, 고속 벡터 검색(vector search) 기능을 활용하여 사용자가 자연어(natural language)로 복잡한 데이터베이스에 접근할 수 있는 시스템 구축 방법을 다룹니다. 이를 통해 데이터 접근성을 높이고 민주화하는 것을 목표로 합니다. 구체적으로 AlloyDB를 위한 QueryData 시작 방법을 안내합니다.
5월 15일1
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Gemini Enterprise Agent Platform의 새로운 Agent Registry는 기업을 위한 단일 진실 공급원(single
Gemini Enterprise Agent Platform에 새롭게 도입된 Agent Registry는 기업 환경에서 모든 내부 에이전트, 도구, 기술을 통합 관리하는 단일 진실 공급원(single source of truth) 역할을 합니다. 이 레지스트리는 모든 자산을 인덱싱하여 사용자가 필요한 에이전트를 쉽게 발견할 수 있도록 돕고, 동시에 승인된 자산만 사용자에게 제공되도록 보장합니다.
5월 14일3
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단순한 챗봇을 넘어 분산형 멀티 에이전트 시스템(distributed multi-agent system)을 구축하세요—이
본 코랩은 단순한 챗봇을 넘어, 여러 에이전트가 협력하여 공동의 목표를 달성하는 분산형 멀티 에이전트 시스템(distributed multi-agent system)을 구축하는 방법을 안내합니다. 사용자는 공유된 목표를 위해 여러 에이전트 간의 상호작용 및 아키텍처 설계에 초점을 맞추게 됩니다.
5월 14일6
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50개 이상의 Google 관리형 MCP 서버가 GA 또는 프리뷰 단계에 있습니다—더 많은 서버가 출시될 예정입니다!
Google은 50개 이상의 관리형 MCP(Managed Container Platform) 서버를 GA 또는 프리뷰 단계로 출시하고 있으며, 앞으로도 더 많은 서버가 추가될 예정입니다. 이를 통해 AI 에이전트를 Google 관리형 MCP 엔드포인트로 지정하면 지역 설정 변경 없이 Google Cloud 보안 스택에 연결할 수 있습니다.
5월 13일5
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스토리보드에서 라이브 아바타까지, Khulan Davaajav가 Veo, Nano Banana, Gemini Flash Live 3.1과 함께
Khulan Davaajav가 Veo, Nano Banana, Gemini Flash Live 3.1 등 최신 AI 도구들을 활용하여 스토리보드부터 라이브 아바타 제작까지 크리에이티브 AI의 미래를 탐구합니다. 이 내용은 Google의 생성형 미디어 모델(gen media models)이 인간의 창작 표현력을 어떻게 변화시키고 있는지 보여줍니다.
5월 13일1
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이번 주 라이브 스트림에서 GPU 가속 멀티 에이전트 앱 구축 방법 소개
이번 라이브 스트림에서는 ADK(Agent Development Kit)를 활용하여 여러 에이전트를 오케스트레이션하고, NVIDIA RTX PRO 6000 GPU와 Cloud Run 환경에서 Gemma 4 모델을 서비스하는 방법을 다룹니다. 또한 Milvus를 사용하여 이러한 멀티 에이전트 애플리케이션을 연결하고 구축하는 과정을 소개할 예정입니다.
5월 13일5
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#GoogleCloudNext에서 제공하는 코랩을 사용해 보세요: 풍부한 에이전트 경험 구축하기 (ADK + A2UI).
Google Cloud Next에서 소개된 내용을 바탕으로, ADK(Agent Development Kit)와 A2UI를 활용하여 에이전트 시스템의 사용자 경험을 혁신할 수 있습니다. 이 가이드는 사용자가 에이전트 시스템과 끊김 없이 상호작용할 수 있도록 직관적이고 고품질의 인터페이스 구축 방법을 제시합니다.
5월 13일5
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이전 세대 TPU 대비 TPU 8t의 주요 발전 사항:
TPU 8t는 이전 세대 TPU 대비 여러 면에서 상당한 발전을 이루었습니다. 주요 개선 사항으로는 SparseCore의 도입, VPU와 MXU의 중첩 및 균형 잡힌 스케일링이 가능해졌으며, 네이티브 4비트 FP4 지원을 통해 효율성이 높아졌습니다. 또한, Virgo 네트워크 토폴로지 채택과 향상된 스토리지를 통해 데이터 처리 능력과 확장성이 크게 증가했습니다.
5월 12일6
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소프트웨어를 위한 YouTube 시대가 왔습니다.
최근 '소프트웨어를 위한 YouTube' 시대가 도래하며, 바이브 코딩(vibe coding)의 미래와 최신 AI Studio 업데이트를 통해 누구나 빌더로 변모할 수 있는 환경이 조성되고 있습니다. 이 변화는 기술 접근성을 높이고 창작 활동을 촉진하는 방향으로 진행되고 있음을 시사합니다.
5월 12일4
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이번 주 라이브 스트림에서 GPU 가속 멀티 에이전트 앱 구축 방법 소개
이번 라이브 스트림에서는 ADK를 활용하여 에이전트 팀을 오케스트레이션하고, NVIDIA RTX PRO 6000 GPU 가속 환경에서 Gemma 4 모델을 Cloud Run에 배포하는 방법을 다룹니다. 또한 Milvus 벡터 데이터베이스를 사용하여 이들 구성 요소를 연결함으로써 고성능 멀티 에이전트 애플리케이션 구축 과정을 소개할 예정입니다.
5월 12일5
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Full-stack inference at scale.
본 기사는 NVIDIA의 가속화된 스택을 활용하여 Google Cloud에 Gemma 4 모델 가족을 배포하는 '풀스택 추론(Full-stack inference)' 방법을 소개합니다. 이를 통해 대규모 환경에서 효율적으로 AI 모델을 운영하고 서비스할 수 있는 방안을 제시합니다.
5월 8일10
Google CloudAI 번역요약
테르미널에 기술 가져오세요
Google에서 개발한 새로운 Agents CLI라는 전문 도구가 소개되었습니다. 이 도구는 AI 코딩 에이전트가 Google Cloud 환경 내에서 빌드, 평가, 그리고 배포 과정을 직접 수행할 수 있도록 설계된 전용 솔루션입니다.
5월 7일14
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데모 데이: Gemini Enterprise 를 통해 CLI 와 Google Workspace 에서 전문 AI 에이전트 통합 태스크포스를
본 기사는 Gemini Enterprise를 활용하여 CLI(Command Line Interface)와 Google Workspace 환경에 전문 AI 에이전트를 통합하는 태스크포스 구축 및 배포 방법을 소개합니다. 이를 통해 사용자는 강력한 AI 기능을 다양한 업무 환경에서 직접 활용할 수 있습니다.
5월 6일10
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GoogleCloudNext 주요 발표 해독: @gilbert 와 @djrosent 의 관점에서 훈련에서 추론으로의 전환
이 기사는 Google Cloud Next에서 발표된 내용을 Gilbert와 DJ Rosent의 관점에서 분석합니다. 핵심 주제는 AI 모델 개발 과정에서의 '훈련(training)' 단계에서 '추론(inference)' 단계로 초점을 전환하는 것입니다. 이들은 통합 스택을 구축하고 최적화하는 것이 기업에게 궁극적인 경쟁 우위를 제공한다고 강조합니다.
5월 6일7
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Agentic Data Cloud 탐색: 정적 저장소부터 동적 추론 엔진으로 변모하는 AI 네이티브 아키텍처
본 기사는 데이터 클라우드가 단순한 정적 저장소의 역할을 넘어, 능동적인 추론 엔진을 갖춘 'Agentic Data Cloud'로 진화하는 AI 네이티브 아키텍처의 변화를 다룹니다. 이는 데이터를 단순히 보관하는 것을 넘어, 스스로 분석하고 의사결정을 내리는 지능형 시스템으로 발전함을 의미합니다. 이러한 전환은 기업들이 데이터로부터 더 깊고 복잡한 가치를 추출할 수 있도록 돕는 핵심적인 트렌드입니다.
5월 5일9
Google CloudAI 번역요약
Gemini Enterprise Agent Platform 을 통해 프로토타입에서 프로덕션으로 이동하기
본 기사는 기업 환경에 적합한 가이드레일(guardrails)을 사용하여 에이전트 플랫폼을 구축, 확장 및 관리하는 방법을 안내합니다. Gemini Enterprise Agent Platform을 활용함으로써 개발 초기 단계의 프로토타입을 안정적이고 신뢰할 수 있는 상용 제품(프로덕션)으로 성공적으로 전환할 수 있습니다.
5월 4일9
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데모 타임: 박스 마로우의 유튜브 TV 구독 업그레이드 안내를 위한 음성 에이전트 관찰
본 기사는 박스 마로우가 유튜브 TV 구독 업그레이드를 진행하는 과정을 보여주는 음성 에이전트 데모를 소개합니다. 이 에이전트는 사용자의 시청 선호도를 파악하고, 비용 절감 제안을 제공하며, 언어 전환이나 대화의 맥락 변화에도 자연스럽게 대응할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.
5월 4일7
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제인시 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼의 Agent Studio 에서 에이전트 빌딩을 직접 제공합니다.
제인시 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼의 Agent Studio를 통해 사용자가 직접 다양한 수준의 에이전트를 구축할 수 있게 되었습니다. 이 기능은 단순한 프롬프트 기반 작업부터 복잡한 로직을 가진 에이전트까지 폭넓게 지원합니다. 또한, 커스터마이징이 필요한 경우 ADK(Agent Development Kit)를 통해 완성된 코드를 추출하여 외부 환경에서 개발을 지속할 수 있도록 연동성을 제공합니다.
5월 4일9