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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
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Cloud Run 샌드박스는 신뢰할 수 없는 코드와 에이전트 워크로드를 안전하게 실행하기 위해 설계된 네이티브하고 초고속의 런타임 환경입니다. 이는 AI 생성 코드가 포함된 애플리케이션을 배포할 때 보안과 성능을 동시에 확보하는 데 도움을 줍니다.
Gemini Enterprise Agent Platform에 두 가지 새로운 모델이 추가되었습니다. Nano Banana 2 Lite는 정식 출시(GA)되었으며, Gemini Omni Flash는 퍼블릭 프리뷰 단계에 진입하여 재생 시간과 비용 절감을 지원합니다.

Skills와 MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 AI 에이전트를 구축하는 방법을 다루는 코드랩 가이드입니다. Agent Development Kit과 프롬프팅 기술을 포함한 에이전트 개발 전반을 학습할 수 있습니다.

Google Cloud가 보안과 컴플라이언스를 유지하면서 개별 비즈니스 유닛에 자율성을 부여하는 중앙 집중식 멀티 테넌트 에이전트형 AI 참조 아키텍처를 공개했습니다.

GKE Agent Sandbox가 GA(General Availability) 단계에 진입하여 에이전트 워크로드를 위한 안전하고 확장 가능한 인프라를 제공합니다. 또한 에이전트 인프라 밀도를 높이기 위한 오픈 소스 프로젝트인 Agent Substrate를 함께 소개합니다.

BigQuery와 Spanner를 활용하여 실시간 스트림에서 이상 징후를 탐지하고 사기 조직을 조사하는 기술적 방법을 소개합니다. 벡터 검색과 그래프 기술을 결합해 봇 계정과 공모 계획을 식별하는 방안을 다룹니다.
Google이 대규모 프로덕션 머신러닝 모델을 TensorFlow에서 JAX로 마이그레이션하기 위해 구축한 멀티 에이전트 AI 시스템 사례를 소개합니다. 단순한 코드 수정을 넘어 프레임워크 전환 시 발생하는 복잡한 문제를 해결하는 과정을 다룹니다.
Google의 Agent Development Kit(ADK)와 Gemini 3.5 Flash를 활용하여 Python 기반의 에이전트를 구축하는 방법을 다루는 라이브 스트림 안내입니다.
본 기사는 Google Antigravity 2.0을 활용하여 출력을 극대화하는 방법을 다룹니다. 음성 기반 서브 에이전트 위임부터 Gemma 4를 이용한 오프라인 컴파일까지, 단순 코딩(vibe-coding)에서 벗어나 시스템 전체를 오케스트레이션하는 고급 개발 기법을 소개합니다.
실무 환경에 통합되는 오픈 소스 데이터 에이전트 키트(Data Agent Kit)가 출시되었습니다. 이 키트는 VS Code, Claude Code, Codex 등 개발자들이 이미 사용하는 환경에 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학 기술과 도구들을 모아 놓은 컬렉션입니다.

본 글은 AI 에이전트의 기본 원리를 설명하고, 이것이 일반적인 LLM API와 어떻게 다른지 비교합니다. 개발자 및 아키텍트를 대상으로 하며, 자율적이고 목표 지향적인 동작 관점에서 AI 시스템의 실제 적용 가치를 제시합니다.

Cloud Run의 기초부터 프로덕션 환경 구축까지 다루는 종합 가이드입니다. VPC 액세스, Secret Manager 활용법 및 AI 에이전트용 ADK 사용법을 포함합니다.

Agent Engine을 사용하여 데이터 과학 에이전트를 구축하고 배포하는 방법을 다루는 코드랩입니다. BigQuery 데이터를 쿼리하고 사용자 선호도를 기억하는 에이전트의 확장 방법을 학습할 수 있습니다.
Google Cloud를 활용하여 프로덕션급 AI 에이전트를 구축하는 방법을 다루는 개발자 가이드입니다. Antigravity, Agents API, ADK를 사용하여 오케스트레이션 루프와 샌드박스 구축 등 복잡한 배관 작업을 효율적으로 해결하는 방법을 설명합니다.
본 기사는 '바이브 코딩(vibe coding)'의 등장부터 개발자가 '에이전트 군단(agent swarms)'을 관리하는 역할로 변화하는 과정을 다룹니다. @pirroh는 @replit이 Google Gemini 모델을 활용하여 다음 10억 명의 빌더를 위한 소프트웨어 제작 민주화 전략을 공유합니다.
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.
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.
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.
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.
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.