Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Google CloudAI 번역요약
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 13일6
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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 13일6
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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 8일11
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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 6일8
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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
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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
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Agent Platform 의 Agents CLI 는 Google Cloud 에서의 에이전트 개발 수명 주기 (ADLC) 를 위한 통합
Google Cloud의 Agents CLI는 에이전트 개발 수명 주기(ADLC)를 위한 통합 프로그래밍 백본을 제공합니다. 이 도구를 사용하면 Google Cloud 환경에서 에이전트를 개발하고 관리하는 전 과정을 효율적으로 수행할 수 있습니다.
5월 3일12
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프로덕션 환경에서 AI 모니터링 및 개선
본 기사는 프로덕션 환경에서 AI 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고 개선하는 방법을 다룹니다. 특히 Gemini Enterprise Agent Platform의 'Agent Evaluation' 기능을 활용하여, 단일 응답뿐만 아니라 전체 대화의 논리적 흐름(multi-turn)까지 평가할 수 있는 자동 평가자(autoraters)를 통해 실시간 트래픽에 대한 에이전트 성능을 점수화하는 방법을 소개합니다.
5월 2일10
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에이전트 하네스 엔지니어링이 새로운 프롬프트 엔지니어링인가요? @LangChain 공동 창립자이자 CEO, @hwchase17 가 #GoogleCloudNext에서 설명했습니다...
LangChain 공동 설립자이자 CEO인 hwchase17이 Google Cloud Next에서 에이전트 하니스 엔지니어링(Agent Harness Engineering)에 대해 설명했습니다. 그는 이 '하니스'가 AI 에이전트를 단순한 데모 수준을 넘어 신뢰할 수 있는 실제 프로덕션 환경으로 전환하는 핵심 비결이라고 강조합니다.
5월 2일12
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개발자 키노트 최고 발표: 제미니 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼 - 프로덕션 준비형 AI 에이전트 및 인프라 구축을 위한 통합 개발 생태계
구글의 개발자 키노트에서 '제미니 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼'이 발표되었습니다. 이 플랫폼은 프로덕션 환경에 바로 투입할 수 있는 AI 에이전트와 인프라를 구축하기 위한 통합 개발 생태계를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 제미니, Gemma 4 등 200개 이상의 다양한 모델을 활용하여 강력한 AI 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
4월 29일11
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GoogleCloudNext 에서 모든 분을 위한 내용 ↓
본 기사는 GoogleCloudNext 컨퍼런스의 주요 발표 내용을 요약하며, 8세대 TPU의 데뷔와 같은 하드웨어 혁신을 다룹니다. 또한, 고객들이 모델을 활용하여 대규모 토큰 처리 마일스톤(1조 토큰)을 달성한 성과를 공유하고 있습니다. 개발자들에게는 Agent Development Kit 2.0 및 Multi-agent 시스템 구축 방법, Cloud Run 심층 분석, 그리고 오픈 소스로 공개된 다양한 개발 리소스들을 안내합니다.
4월 29일11
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수십 년간 소프트웨어 개발은 진입 장벽이 높았으나, AI 덕분에 누구나 디지털 빌더가 될 수 있습니다.
과거에는 높은 진입 장벽 때문에 전문 지식이 필요한 분야였던 소프트웨어 개발이 AI 기술의 발전 덕분에 누구나 접근 가능한 영역이 되었습니다. 특히 Cloud Run 같은 플랫폼을 활용하면 아이디어를 가진 사람이 프로토타입 제작부터 실제 배포된 애플리케이션으로 신속하게 전환할 수 있게 되어, 일반 사용자도 디지털 빌더가 될 수 있는 환경이 조성되고 있습니다.
4월 29일10
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지금 바로 사용 가능: 구글의 공식 에이전트 스킬 저장소
구글에서 공식적으로 제공하는 에이전트 스킬(Agent Skills) GitHub 저장소가 공개되었습니다. 이 저장소를 통해 개발자들은 에이전트에게 전문적이고 압축된 지식을 추가하여 기능을 확장할 수 있습니다. 구글은 앞으로 몇 주 및 몇 달에 걸쳐 다양한 새로운 스킬들을 지속적으로 추가할 예정입니다.
4월 28일9