이 기사의 핵심 내용은?

구글이 대규모 자율 에이전트 구축을 위한 Gemini Enterprise Agent Platform을 출시했다. 8세대 TPU 칩을 통해 학습 및 추론을 위한 강력한 컴퓨팅 성능을 제공한다. Agentic Data Cloud를 통해 실시간 데이터 접근과 교차 클라우드 통합 기능을 지원한다.

구글, 기업용 에이전트 플랫폼 'Gemini Enterprise Agent Platform' 공개

•구글이 대규모 자율 에이전트 구축을 위한 Gemini Enterprise Agent Platform을 출시했다.
•8세대 TPU 칩을 통해 학습 및 추론을 위한 강력한 컴퓨팅 성능을 제공한다.
•Agentic Data Cloud를 통해 실시간 데이터 접근과 교차 클라우드 통합 기능을 지원한다.

라스베이거스에서 열린 Google Cloud Next ’26에서 구글은 '에이전트 시대'로의 공식 전환을 선언했다. 이제 단순한 챗봇 인터페이스를 넘어, 복잡한 워크플로우를 스스로 실행하는 자율 시스템으로 기술의 초점이 옮겨가고 있다. 새롭게 선보인 Gemini Enterprise Agent Platform은 개발자가 Gemini 3.1 Pro와 같은 고성능 모델과 Claude Opus 4.7 등의 외부 옵션을 결합하여 에이전트를 구축, 관리 및 배포할 수 있는 통합 환경을 제공한다.

학생과 예비 개발자들에게 가장 주목할 점은 이러한 도구의 대중화이다. Agent Studio나 Agent Designer와 같은 로우코드 및 노코드 인터페이스 덕분에, 전문 소프트웨어 엔지니어가 아니더라도 지능형 워크플로우를 직접 설계할 수 있게 되었다. 이를 통해 비즈니스 사용자는 특정 상황에서 동작하는 자동화를 생성할 수 있으며, 숙련된 개발자는 클라우드 샌드박스에서 다단계 프로세스를 자율적으로 관리하는 장기 실행 에이전트를 배포할 수 있다.

이러한 기능을 뒷받침하기 위해서는 막대한 연산 자원이 필수적이다. 구글은 에이전트형 AI의 고강도 작업 처리를 위해 학습용 'TPU 8t'와 추론용 'TPU 8i' 등 8세대 TPU 칩을 공개했다. 또한, 거대한 슈퍼컴퓨터 클러스터를 연결하는 고성능 시스템인 Virgo Network를 도입하며 소프트웨어 추상화 계층 뒤에 숨겨진 물리적 인프라의 중요성을 강조했다.

이번 업데이트는 데이터 통합이라는 중대한 과제를 해결하기 위해 Agentic Data Cloud를 제시했다. 기업이 데이터를 한곳으로 이전할 필요 없이, 새로운 Cross-Cloud Lakehouse는 Apache Iceberg 표준을 활용해 AWS와 같은 분산된 환경의 데이터를 실시간으로 조회한다. 이러한 아키텍처는 AI 에이전트가 과업을 정확하게 수행하는 데 필요한 정보에 항상 최신 상태로 접근할 수 있도록 보장한다.

마지막으로 구글은 에이전트의 생애주기 전반에 걸쳐 보안을 내재화하고 있다. 구글 클라우드의 일부가 된 보안 기업 Wiz의 위협 인텔리전스를 내부 시스템과 결합하여, 에이전트가 스스로 위협을 사전에 탐색하고 보안 취약점을 식별하도록 설계했다. 이는 디지털 인프라 보호가 애플리케이션 개발만큼이나 자동화되는 미래를 시사한다.

라스베이거스에서 열린 Google Cloud Next ’26에서 구글은 '에이전트 시대'로의 공식 전환을 선언했다. 이제 단순한 챗봇 인터페이스를 넘어, 복잡한 워크플로우를 스스로 실행하는 자율 시스템으로 기술의 초점이 옮겨가고 있다. 새롭게 선보인 Gemini Enterprise Agent Platform은 개발자가 Gemini 3.1 Pro와 같은 고성능 모델과 Claude Opus 4.7 등의 외부 옵션을 결합하여 에이전트를 구축, 관리 및 배포할 수 있는 통합 환경을 제공한다.

학생과 예비 개발자들에게 가장 주목할 점은 이러한 도구의 대중화이다. Agent Studio나 Agent Designer와 같은 로우코드 및 노코드 인터페이스 덕분에, 전문 소프트웨어 엔지니어가 아니더라도 지능형 워크플로우를 직접 설계할 수 있게 되었다. 이를 통해 비즈니스 사용자는 특정 상황에서 동작하는 자동화를 생성할 수 있으며, 숙련된 개발자는 클라우드 샌드박스에서 다단계 프로세스를 자율적으로 관리하는 장기 실행 에이전트를 배포할 수 있다.

이러한 기능을 뒷받침하기 위해서는 막대한 연산 자원이 필수적이다. 구글은 에이전트형 AI의 고강도 작업 처리를 위해 학습용 'TPU 8t'와 추론용 'TPU 8i' 등 8세대 TPU 칩을 공개했다. 또한, 거대한 슈퍼컴퓨터 클러스터를 연결하는 고성능 시스템인 Virgo Network를 도입하며 소프트웨어 추상화 계층 뒤에 숨겨진 물리적 인프라의 중요성을 강조했다.

이번 업데이트는 데이터 통합이라는 중대한 과제를 해결하기 위해 Agentic Data Cloud를 제시했다. 기업이 데이터를 한곳으로 이전할 필요 없이, 새로운 Cross-Cloud Lakehouse는 Apache Iceberg 표준을 활용해 AWS와 같은 분산된 환경의 데이터를 실시간으로 조회한다. 이러한 아키텍처는 AI 에이전트가 과업을 정확하게 수행하는 데 필요한 정보에 항상 최신 상태로 접근할 수 있도록 보장한다.

마지막으로 구글은 에이전트의 생애주기 전반에 걸쳐 보안을 내재화하고 있다. 구글 클라우드의 일부가 된 보안 기업 Wiz의 위협 인텔리전스를 내부 시스템과 결합하여, 에이전트가 스스로 위협을 사전에 탐색하고 보안 취약점을 식별하도록 설계했다. 이는 디지털 인프라 보호가 애플리케이션 개발만큼이나 자동화되는 미래를 시사한다.