Vertex AI Agent Builder

개방형 Agent2Agent(A2A) 프로토콜을 사용해 어디서나 모든 에이전트를 연결할 수 있습니다. 이 보편적인 통신 표준을 통해 다양한 생태계의 에이전트가 프레임워크(ADK, LangGraph, Crew.ai 등) 또는 빌드된 공급업체에 관계없이 서로 통신할 수 있습니다. A2A를 사용하면 에이전트가 자신의 기능을 게시하고 사용자와 상호작용할 방법(텍스트, 양식 또는 양방향 오디오/동영상)을 협상할 수 있으며, 이 모든 작업을 안전하게 함께 수행할 수 있습니다.

A2A는 API와 유사하지만 에이전트 간의 커뮤니케이션에 사용됩니다. A2A를 사용하면 고립된 에이전트를 공동작업 팀으로 전환할 수 있으므로 호환되지 않는 에이전트 프레임워크 투자에 대한 우려를 덜 수 있습니다. A2A는 Box, Deloitte, Elastic, Salesforce, ServiceNow, UiPath, UKG 등 50여 개 파트너가 참여하는 생태계에서 에이전트 상호 운용성을 표준화하기 위한 공동의 노력입니다.

선호하는 접근 방식을 사용하여 처음부터 구축하지 않고도 기존의 기업 지식 데이터를 에이전트에게 제공할 수 있습니다. 

ADK는 Model Context Protocol(MCP)을 지원하므로 에이전트가 MCP 호환 도구의 확장형 생태계를 활용하여 이미 사용 중인 방대하고 다양한 데이터 소스 또는 기능에 연결할 수 있습니다.

또한 100개 이상의 사전 빌드된 커넥터, Apigee의 커스텀 API 또는 Application Integration의 워크플로를 통해 에이전트를 엔터프라이즈 시스템에 연결할 수 있습니다. 사용하기 쉬운 이러한 템플릿을 통해 에이전트가 비즈니스 규칙에 따라 행동하고 적절한 가드레일 내에서 운영되도록 할 수 있습니다.

ADK를 사용하면 에이전트가 위치에 관계없이 Apigee API 관리에서 관리되는 기존 API 투자를 활용할 수 있습니다.

배포 복잡성을 해소하는 완전 관리형 런타임인 에이전트 엔진을 사용해 프로덕션 여정을 간소화하세요. 에이전트 엔진은 인프라 관리, 확장, 보안, 모니터링을 처리하므로 운영상의 문제보다는 에이전트 기능에 집중할 수 있습니다.

선택한 프레임워크나 모델 제공업체에 관계없이 에이전트를 원활하게 배포할 수 있습니다. 에이전트 엔진을 사용하면 대화의 컨텍스트를 유지할 수 있으므로 매번 처음부터 시작하는 것이 아니라 에이전트와의 상호작용이 인간과 대화하는 것처럼 느껴집니다.

에이전트 엔진은 단기 메모리와 장기 메모리를 지원합니다. 이렇게 하면 세션을 관리할 수 있고 에이전트는 고객의 이전 대화와 선호사항을 상기할 수 있습니다.

마지막으로 Vertex AI의 포괄적인 평가 도구와 Example Store를 사용하면 실제 사용 사례를 기반으로 에이전트 성능을 개선하고 미세 조정할 수 있습니다.

에이전트가 조직의 지식에 지능적으로 액세스하고 해석할 수 있도록 포괄적인 검색 증강 생성(RAG) 기능을 제공하세요. Vertex AI Search는 즉시 사용할 수 있는 RAG 솔루션을 제공하여 클릭 몇 번으로 시작할 수 있으며, 벡터 검색은 벡터 기반 접근 방식과 키워드 기반 접근 방식을 결합한 하이브리드 기술을 지원하여 관련성 높은 응답을 제공합니다. 또한 로컬 파일, Cloud Storage, Google Drive, Slack, Jira 등 다양한 데이터 소스에 연결하여 나만의 커스텀 RAG 엔진을 빌드할 수도 있습니다.