Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
X @GoogleCloudTech 54건필터 해제
Let's code(lab)! AI 에이전트로 원시 데이터에서 예측까지 몇 초 만에 구현하기
이 코딩 실습(codelab)은 AI 에이전트를 활용하여 원본 데이터 분석부터 예측 모델 구축까지의 전 과정을 단 몇 초 만에 수행하는 방법을 안내합니다. 이 과정에는 비정형 데이터 발견, 통합 메타데이터 관리, 크로스 엔진 분석, 의미론적 통찰력 도출, 그리고 자율 거버넌스 구현 등의 고급 기능들이 포함됩니다.
TPU 8i ASIC 블록 다이어그램을 자세히 살펴보세요.
본 기술 기사는 TPU 8i ASIC의 블록 다이어그램을 소개하며, 이 칩이 특히 훈련 후 최적화(post-training) 및 높은 동시성 추론(high-concurrency reasoning) 작업에 초점을 맞춰 설계되었음을 설명합니다. 이를 위해 최고 용량의 온칩 SRAM과 새로운 CAE(Compute Acceleration Engine), 그리고 'Boardfly'라는 서빙 최적화 네트워크 토폴로지를 통합하여 성능을 극대화했습니다.
TPU 8t ASIC 블록 다이어그램 확대 보기
본 기사는 TPU 8t ASIC의 블록 다이어그램을 확대하여 보여주며, 이 아키텍처가 대규모 사전 학습 및 임베딩 중심 워크로드에 최적화되어 있음을 설명합니다. 특히, 검증된 3D 토러스 네트워크 토폴로지를 단일 슈퍼포드당 9,600개 칩 규모로 확장하여 활용하는 것이 핵심입니다.
Gemini Enterprise로 대규모 다단계 워크플로우 에이전트 구축
Google Cloud Tech는 Gemini Enterprise를 활용하면 재무 조정이나 판매 전망 분석처럼 복잡한 다단계 워크플로우를 처리할 수 있는 에이전트를 구축 및 지시할 수 있다고 발표했습니다. 이 기능은 일회성 작업부터 반복적인 장기 실행에 이르기까지 다양한 업무 자동화를 가능하게 합니다. 더 자세한 내용은 공식 링크를 통해 확인하세요.
Google AI 네이티브 코딩으로 아이디어를 프로덕션 에이전트로 전환하세요
업데이트된 ADK(AutoML Developer Kit) 와 Google 의 AI 네이티브 코딩 기술을 활용하여 몇 시간 만에 아이디어를 프로덕션 준비가 된 에이전트로 빠르게 전환할 수 있습니다. Agent Studio 를 통해 프롬프트를 기능적인 에이전트로 변환하거나, Agent Garden 의 사전 구축된 청사진을 사용하여 멀티 에이전트 시스템을 즉시 시작해 보세요.
Google Cloud Next 개발자 키노트 및 에이전트 시뮬레이터 요약
최근 Google Cloud Next 행사에서 발표된 주요 내용을 정리했습니다. 특히, AI 에이전트의 발전 방향과 실제 구현에 초점을 맞춘 '에이전트 마라톤 시뮬레이터'가 핵심입니다. 이 시뮬레이터는 개발자들이 최신 LLM 기술을 활용하여 복잡한 자동화 워크플로우를 설계하고 테스트할 수 있는 실습 환경을 제공하며, 관련 솔루션 코드는 GitHub에서 공개되어 접근성이 높습니다.
Google Cloud Run으로 풀스택 앱 구축 및 배포 가이드
Google Cloud Run은 이제 Firestore와 사용자 인증 기능을 통합하여 AI Studio 환경에서 완전한 풀스택 애플리케이션을 개발하고 배포할 수 있는 강력한 플랫폼이 되었습니다. 이는 단순히 백엔드 서버를 호스팅하는 것을 넘어, 데이터베이스(Firestore) 및 사용자 관리 기능까지 포함하는 엔드투엔드 개발 경험을 제공합니다. 특히 Cloud Run의 '완전 관리형 원격 MCP 서버'로서의 역할 강화는 AI 에이전트와 복잡한 자동화 로직을 배포하는 개발자들에게 엄청난 이점을 제공하며, 개발 생산성을 극대화할 것입니다.
AGI 시대, AI 연구소들의 컴퓨트 자원 확보 전쟁과 구글의 전략
AI 시장이 AGI(범용 인공지능) 개발 경쟁으로 뜨거워지면서, 모든 주요 AI 연구 기관들이 막대한 컴퓨팅 자원을 필요로 하고 있습니다. 이 글은 Google Cloud CEO인 토마스 쿠리안과의 대화를 통해, 구글이 왜 당장 컴퓨트 자원 독점에 나서지 않는지, 그리고 그들의 엔지니어링 문화와 앤트로픽(Anthropic) 등 경쟁사와의 관계를 심층적으로 분석합니다. AI 인프라 구축과 전략적 관점에서 주목할 만한 내용입니다.
Google Cloud Next에서 공개된 에이전트 플랫폼 활용법
Google Cloud Next를 통해 소개된 Agents CLI는 단일 명령어(`uvx google-agents-cli`)만으로 복합적인 스킬 묶음(bundle)을 개발 환경에 쉽게 주입할 수 있게 합니다. 이는 AI 에이전트의 구현 난이도를 크게 낮추고, 다양한 기능을 코딩 워크플로우에 통합하는 과정을 간소화하여 개발 생산성을 극대화합니다.
노코드(No-Code)로 AI 에이전트 빌드 및 공유 방법 공개
구글 클라우드 기술 세션에서 노코드 방식으로 AI 에이전트를 구축하고 이를 다른 사람들과 쉽게 공유하는 방법을 소개했습니다. 복잡한 코딩 지식 없이도 강력한 자동화 워크플로우를 만들 수 있게 되어, 개발자나 비개발자 모두가 AI 에이전트 시장에 진입할 수 있는 장벽을 크게 낮춥니다. 이 기술은 개인의 생산성 향상뿐만 아니라 팀 단위의 업무 자동화 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.
클라우드 함수를 위한 Dart 언어의 최신 기능 공개
Google Cloud Next에서 클라우드 함수(Cloud Functions) 개발을 위해 Dart 언어가 새롭게 강화된 기능을 선보였습니다. 이 발표는 특히 Flutter와 같은 Google 생태계 기술 스택을 사용하는 개발자들에게 큰 의미가 있습니다. 새로운 기능을 통해 Dart로 더 효율적이고 강력한 서버리스 백엔드를 구축할 수 있게 되며, 이는 풀스택 개발 경험을 향상시키는 데 기여합니다.
업계 선도 기업들이 Gemini 3.1 Pro를 활용하고 있습니다: @databricks, @emergentlabs, @figma, @jetbrains, @mondaydotcom, @Replit, @Shopify
Google Cloud가 주요 산업 리더들(Databricks, Figma, JetBrains 등)이 이미 Gemini 3.1 Pro를 도입하여 사용하고 있음을 발표했습니다. 이는 Gemini 3.1 Pro의 실질적인 성능과 범용성을 입증하는 강력한 신호입니다. 다양한 분야에서 검증된 활용 사례들을 통해 개발자와 기업들이 이 모델을 어떻게 비즈니스에 통합할 수 있는지 구체적인 인사이트를 얻을 수 있습니다.
A2A와 MCP의 협업 방식: 다중 에이전트 시스템 구축을 위한 다섯 가지 통합 패턴
독립적으로 개발된 다양한 팀과 조직의 에이전트를 연결하여 시너지를 창출하는 것이 핵심입니다. 본 글은 'Agent-to-Agent (A2A)' 통신 방식과 'Multi-Agent Coordination Platform (MCP)'을 결합하여 복잡한 다중 에이전트 시스템(MAS)을 구축할 수 있는 5가지 실질적인 통합 패턴을 제시합니다. 이는 개별 에이전트의 한계를 넘어, 조직 전체의 자동화 역량을 극대화하는 아키텍처 설계 가이드라인을 제공합니다.
Google Cloud Next에서 공개한 10가지 코드랩으로 AI 구축 가속화
Google Cloud Next에서 개발자들이 즉시 활용할 수 있는 10개의 '코드랩(Code Labs)'이 공개되었습니다. 이 코드는 에이전트 시스템 구축, 멀티 에이전트 워크플로우 설계 등 최신 AI 트렌드를 반영하며, 특히 ADK (Agent Development Kit)와 A2UI를 활용하여 사용자 경험을 개선하는 방법을 제시합니다. 개발자들은 복잡한 개념 증명(PoC) 단계를 거치지 않고도 실제 서비스를 빠르게 구현할 수 있는 실질적인 가이드를 얻게 됩니다.
이 피드 구독하기
본 페이지의 콘텐츠는 AI가 공개된 소스를 기반으로 자동 수집·요약·번역한 것입니다. 원 저작권은 각 원저작자에게 있으며, 각 게시물의 “원문 바로가기” 링크를 통해 원문을 확인할 수 있습니다. 저작권자의 삭제 요청이 있을 경우 신속히 조치합니다.