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Dev.toAI/ML
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ADK와 A2A 프로토콜 기반의 자율형 Multi-Agent 에코시스템 구축
The Future of Autonomous Innovation: Inside the Gemini Enterprise Agent Platform|Google Cloud Next '26
AI 요약
Context
정적인 모델 중심 AI에서 동적인 자율 엔티티로의 패러다임 전환 필요성 증대. 기존 AI 에이전트의 파편화된 API 통합 방식과 상태 유지의 어려움으로 인한 확장성 한계 직면.
Technical Solution
- MCP(Model Context Protocol) 통합 ADK를 통한 Google Cloud 서비스 연결 및 모듈형 Skill 구성으로 개발 중복 제거
- A2A(Agent-to-Agent) 표준 프로토콜 도입을 통한 에이전트 간 기능 광고 및 동적 커뮤니케이션 체계 구축
- Agent Registry를 DNS 구조로 설계하여 네트워크 내 피어 탐색 및 정체성 해결을 통한 협업 효율 최적화
- Red Agent의 공격 경로 분석과 Green Agent의 Root-cause Remediation을 연계한 자동화된 보안 루프 구현
- AlloyDB Vector Function 기반 RAG와 Memory Bank를 활용한 상태 유지 및 도메인 특화 컨텍스트 처리
- Cloud Run에서 GKE까지 워크로드 규모에 따른 유연한 인프라 스케일링 구조 채택
실천 포인트
- Multi-Agent 설계 시 개별 API 연동 대신 표준화된 서비스 디스커버리(Registry) 도입 검토 - 보안 검증 단계에서 단순 스캔이 아닌 실제 공격 경로(Attack Path)를 시뮬레이션하는 Red Teaming 자동화 적용 - 에이전트의 상태 관리를 위해 벡터 데이터베이스 기반의 메모리 계층 설계 고려 - 사용자 인터페이스의 고정된 형태 대신 A2UI와 같은 동적 인터페이스 생성 로직 검토