Google의 AI Agent 전략

{
  "name": "expense-report-agent",
  "description": "경비 보고서를 자동으로 생성하고 승인 워크플로를 관리합니다",
  "url": "https://agents.example.com/expense",
  "version": "1.2.0",
  "capabilities": {
    "streaming": true,
    "pushNotifications": true,
    "stateTransitionHistory": true
  },
  "authentication": {
    "schemes": ["OAuth2"],
    "credentials": "https://auth.example.com/.well-known/oauth"
  },
  "defaultInputModes": ["text/plain", "application/json"],
  "defaultOutputModes": ["text/plain", "application/json", "image/png"],
  "skills": [
    {
      "id": "create-report",
      "name": "경비 보고서 생성",
      "description": "영수증 이미지와 설명을 받아 경비 보고서를 생성합니다",
      "tags": ["finance", "expense", "report"]
    },
    {
      "id": "approval-workflow",
      "name": "승인 워크플로",
      "description": "생성된 보고서에 대한 다단계 승인을 관리합니다",
      "tags": ["workflow", "approval"]
    }
  ]
}

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│              Vertex AI Agent Builder             │
├───────────┬───────────┬──────────┬──────────────┤
│  Agent    │  Agent    │  Tool    │  Agent       │
│  Designer │  Engine   │  Gov.    │  Identity    │
├───────────┴───────────┴──────────┴──────────────┤
│              Context Layers                      │
│  (Session | User Profile | Org Policy | RAG)     │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│              Foundation Models                   │
│  (Gemini 2.5 Pro | Gemini Flash | 3rd Party)    │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│              Google Cloud Infrastructure         │
│  (Vertex AI | Cloud Run | BigQuery | AlloyDB)    │
└─────────────────────────────────────────────────┘

from google.adk import Agent, Tool
from google.adk.models import Gemini

# Tool 정의
@Tool
def search_database(query: str) -> str:
    """회사 내부 데이터베이스에서 정보를 검색합니다."""
    # 실제 DB 쿼리 로직
    return f"검색 결과: {query}에 대한 3건의 결과를 찾았습니다"

@Tool
def send_email(to: str, subject: str, body: str) -> str:
    """이메일을 발송합니다."""
    return f"{to}에게 '{subject}' 이메일을 발송했습니다"

# Agent 정의
agent = Agent(
    name="customer-support-agent",
    model=Gemini("gemini-2.5-pro"),
    instruction="""당신은 고객 지원 에이전트입니다.
    고객의 질문에 데이터베이스를 검색하여 답변하고,
    필요한 경우 관련 부서에 이메일을 발송합니다.""",
    tools=[search_database, send_email],
)

# 실행
response = agent.run("주문번호 12345의 배송 상태를 알려주세요")

from google.adk import Agent, SequentialAgent

# 개별 Agent 정의
researcher = Agent(
    name="researcher",
    model=Gemini("gemini-2.5-pro"),
    instruction="주어진 주제에 대해 웹 검색을 수행하고 핵심 정보를 수집합니다.",
    tools=[web_search],
)

writer = Agent(
    name="writer",
    model=Gemini("gemini-2.5-pro"),
    instruction="수집된 정보를 바탕으로 보고서를 작성합니다.",
    tools=[document_writer],
)

reviewer = Agent(
    name="reviewer",
    model=Gemini("gemini-2.5-flash"),
    instruction="보고서의 정확성, 논리, 문법을 검토합니다.",
)

# Sequential Agent: researcher -> writer -> reviewer
pipeline = SequentialAgent(
    name="report-pipeline",
    sub_agents=[researcher, writer, reviewer],
)

result = pipeline.run("2025년 글로벌 AI Agent 시장 동향 보고서를 작성해주세요")

from google.adk import Agent, DispatcherAgent

# 전문 Agent들
billing_agent = Agent(
    name="billing",
    model=Gemini("gemini-2.5-flash"),
    instruction="결제, 환불, 청구 관련 질문을 처리합니다.",
    tools=[billing_api],
)

tech_support_agent = Agent(
    name="tech-support",
    model=Gemini("gemini-2.5-pro"),
    instruction="기술적 문제를 진단하고 해결책을 제시합니다.",
    tools=[diagnostics, knowledge_base],
)

general_agent = Agent(
    name="general",
    model=Gemini("gemini-2.5-flash"),
    instruction="일반적인 문의사항에 응답합니다.",
)

# Dispatcher: 입력을 분석하여 적절한 Agent로 라우팅
dispatcher = DispatcherAgent(
    name="customer-service-dispatcher",
    sub_agents=[billing_agent, tech_support_agent, general_agent],
    description="고객 문의를 적절한 전문 에이전트에게 라우팅합니다.",
)

result = dispatcher.run("지난달 청구서에서 이중 결제가 된 것 같아요")
# -> billing_agent로 자동 라우팅

from google.adk import Agent, GeneratorCriticAgent

generator = Agent(
    name="code-generator",
    model=Gemini("gemini-2.5-pro"),
    instruction="요구사항에 맞는 Python 코드를 생성합니다.",
)

critic = Agent(
    name="code-reviewer",
    model=Gemini("gemini-2.5-pro"),
    instruction="""코드를 검토하고 다음 기준으로 평가합니다:
    - 정확성: 요구사항을 충족하는가
    - 효율성: 시간/공간 복잡도가 적절한가
    - 가독성: 코드가 명확한가
    - 보안: 취약점이 없는가
    문제가 있으면 구체적 개선 방안을 제시합니다.""",
)

# Generator-Critic: 반복적 개선
code_agent = GeneratorCriticAgent(
    name="code-writer",
    generator=generator,
    critic=critic,
    max_iterations=3,  # 최대 3회 개선 반복
)

result = code_agent.run("Redis를 사용하는 rate limiter를 구현해주세요")

from google.adk import Agent, ParallelAgent

# 병렬로 실행할 Agent들
market_analyst = Agent(
    name="market-analyst",
    model=Gemini("gemini-2.5-pro"),
    instruction="시장 규모, 성장률, 트렌드를 분석합니다.",
    tools=[market_data_api],
)

competitor_analyst = Agent(
    name="competitor-analyst",
    model=Gemini("gemini-2.5-pro"),
    instruction="경쟁사의 전략, 제품, 시장 점유율을 분석합니다.",
    tools=[web_search, company_database],
)

financial_analyst = Agent(
    name="financial-analyst",
    model=Gemini("gemini-2.5-flash"),
    instruction="재무 데이터를 분석하고 투자 관점의 인사이트를 도출합니다.",
    tools=[financial_api],
)

# Parallel Agent: 동시 실행 후 결과 병합
parallel = ParallelAgent(
    name="comprehensive-analysis",
    sub_agents=[market_analyst, competitor_analyst, financial_analyst],
)

results = parallel.run("한국 AI Agent 시장에 대한 종합 분석을 수행하세요")

┌────────────────────────────────────────────────────┐
│               Gemini Enterprise (UI)               │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────────────┐ │
│  │  Agent   │  │  Agent   │  │  Enterprise      │ │
│  │  Gallery │  │  Designer│  │  Search           │ │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────────────┘ │
├────────────────────────────────────────────────────┤
│               Data Connectors (100+)               │
│  Google Workspace | SharePoint | SAP | Salesforce  │
│  ServiceNow | Workday | Confluence | JIRA | ...    │
├────────────────────────────────────────────────────┤
│            Vertex AI Agent Builder (Backend)        │
│  Agent Engine | Tool Governance | Context Layers    │
├────────────────────────────────────────────────────┤
│               Google Cloud Platform                 │
└────────────────────────────────────────────────────┘