Google Cloud, 업무용 범용 에이전트 Gemini를 공개

Google Cloud는 2026년 10월 8일 Gemini at Work 2026 행사에서 Gemini 에이전트를 발표하며, 이를 하나의 프롬프트 박스에서 지식 작업, 질문 답변, 콘텐츠 제작 및 코딩을 처리하는 단일 범용 업무 에이전트라고 설명했습니다.

In The Keyword에 대한 발표, Google은 에이전트가 조직의 비즈니스 컨텍스트를 보유하고, 작업을 계획하며, 스킬과 도구를 사용하고, Cloud 고객의 비즈니스 시스템에 연결하고, 사람들이 이미 사용하는 문서, 인박스 및 개발자 환경 안에서 완성된 작업을 반환한다고 밝혔습니다. 회사는 에이전트가 각 작업에 가장 적합한 모델을 선택하고, 내장된 비용 제어 기능을 포함하며, 엔터프라이즈 고객이 요구하는 보안, 관리 및 거버넌스를 제공한다고 말했습니다. Google Cloud Blog에 대한 상세 게시물은 행사에서 Google Cloud CEO Thomas Kurian의 기조 연설을 기반으로 에이전트의 아키텍처, 접근 표면 및 엔터프라이즈 제어 기능을 제시합니다.

Kurian의 게시물에 따르면, 거의 500개의 Google Cloud 고객이 각각 전년 동안 1조 토큰 이상을 처리했으며, 전체 Google Cloud 고객의 약 80%가 AI 제품을 사용하고, Fortune 100 기업의 약 90%가 Gemini Enterprise를 사용하고 있다고 보고했습니다.

게시물은 이미 새로운 기능을 사용하고 있다고 언급된 초기 테스트 사용자와 고객들을 이름으로 언급합니다. 게시물에 따르면, 스포츠웨어 브랜드 On은 에이전트의 동적 모델 선택 기능을 테스트했으며, Shopify는 수백만 상인을 위해 최첨단 모델을 혼합하고, PayPal은 매주 1천만 건의 다중 모델 요청을 라우팅합니다. 또한 브라질 은행 Bradesco가 문서 검토 시간을 1시간에서 5분으로 단축했으며, 통신 사업자 Orange Spain이 1,000개 이상의 맞춤형 Gemini Enterprise 에이전트를 배포했다고 보고했습니다.

에이전트 아키텍처

게시물은 일련의 아키텍처 원칙을 기반으로 구축된 에이전트를 설명합니다. 통합 에이전트로서 Gemini는 채팅에서 질문에 답하고, 사용자가 할당한 목표를 자율적으로 수행하며, 코드를 생성합니다. 모두 단일 인터페이스와 단일 API를 통해 이루어지며, 사용자는 작업을 할당하고, 작업을 예약하거나, 에이전트가 이벤트에 대응하도록 할 수 있습니다. 접근은 웹, iOS 및 Android 기기, Windows와 Mac 데스크톱, 명령줄, Google Workspace, Microsoft 365, Slack에 이르며, 에이전트는 전용 인터페이스 없이 타사 애플리케이션 내부에서도 헤드리스로 실행될 수 있습니다. 클라우드에서 지속적으로 실행되기 때문에 에이전트는 장치 전반에 걸쳐 하나의 메모리 집합, 컨텍스트 및 단일 개인화 그래프를 유지하며, 시간이 몇 시간 또는 며칠 걸리는 작업도 사용자가 노트북을 닫은 후에도 계속 진행됩니다.

다단계 작업의 경우, Gemini는 각기 고유한 정체성을 가진 임시 서브 에이전트를 동적으로 생성하고, 몇 시간 또는 며칠 동안 실행될 수 있는 병렬 및 순차 단계를 조정할 수 있습니다. 동료 모드는 에이전트에 지속적이고 정의된 역할을 부여합니다: 동료 에이전트는 자체 @agents.company.com 이메일 주소와 지속적인 스토리지를 받으며, 사용자 또는 팀 구성원이 제공한 컨텍스트에만 접근할 수 있습니다. Google은 에이전트가 그 아래 모델과 별개이며, Gemini가 현재 Gemini 모델군과 Anthropic의 Claude 모델을 오케스트레이션하고 있으며, 향후 다른 사설 및 오픈 모델을 추가해 각 작업에 적합한 모델을 품질과 비용 측면에서 매칭할 계획이라고 밝혔습니다.

도구, 스킬 및 메모리

게시물에 따르면, 세 가지 기능이 에이전트에 비즈니스 컨텍스트를 제공합니다. 도구 레이어는 Gemini를 Confluence, Microsoft Office, Teams, Slack, Workspace와 같은 협업 소프트웨어, Git 및 Jira와 같은 개발 도구, Salesforce 및 ServiceNow와 같은 엔터프라이즈 플랫폼, BigQuery, Databricks, Postgres, Snowflake와 같은 데이터베이스, 사용자의 로컬 데스크톱 파일, 그리고 회사 네트워크 내부·외부의 모든 Model Context Protocol 서버와 연결합니다. 엔터프라이즈 도구 레지스트리를 통해 팀은 전체 회사를 위한 도구를 구축하고 게시할 수 있습니다.

스킬은 모듈형 프롬프트로 저장된 재사용 가능한 명령, 지식 또는 워크플로우 집합입니다. Gemini는 전 세계 스킬 라이브러리를 제공하며, 팀은 맞춤형 스킬을 공유 회사 레지스트리에 게시할 수 있고, 개인은 개인 스킬을 구축할 수 있습니다. 게시물에 따르면, 에이전트는 세션, 의미, 절차, 에피소드의 네 가지 메모리를 유지하며, 신규 직원이 입사하는 방식처럼 스스로 온보딩하여 작업을 시작하기 전에 사용자, 도구, 팀을 학습합니다.

Google Workspace의 Gemini

Gemini는 Gmail, Drive, Docs, Slides, Sheets, Chat, Calendar 안에서도 인라인으로 작동하며, 다른 곳과 동일한 메모리, 스킬 및 제어 기능을 유지합니다. 게시물은 세 가지 Workspace 모드를 설명합니다. 개인 지원 모드에서는 에이전트가 사용자의 캘린더, 팀, 프로젝트에 대한 정보를 이미 갖춘 상태로 등장합니다. 사전 위임 모드에서는 Workspace Intelligence가 위임 가능한 작업을 인식하고 원클릭 전달을 제공합니다. 동료 모드에서는 에이전트가 자체 이메일 주소, 캘린더, Drive 및 회사 디렉터리 내 존재를 가진 Workspace 계정을 받습니다. 동료 에이전트는 사용자가 아닌 자체 정체성으로 행동하며, 자신에게 공유된 내용만 볼 수 있고, 팀이 이미 사용하는 공유 및 멤버십 설정을 따릅니다.

데이터 스킬 및 산업 특화

새로운 데이터 스킬을 사용하면 엔지니어가 결과를 자연어로 설명할 수 있고, Gemini는 PySpark 코드를 생성하고, 편집 및 테스트용 노트북을 제공하며, 모델을 학습하고 파이프라인 문제를 해결합니다. 비즈니스 사용자는 BigQuery와 Knowledge Catalog와 통합된 스킬을 통해 실시간 운영 보고서를 생성할 수 있으며, 저장된 보고서는 토큰 비용 없이 필요에 따라 다시 실행할 수 있습니다.

게시물에서는 이러한 답변을 기반에 두는 세 가지 기능을 소개합니다: 비즈니스 정의를 한 번 매핑해 모든 에이전트가 활용하고 Databricks, dbt, LookML 또는 SAP에 있는 메트릭을 읽어들이는 Knowledge Catalog; 비정형 객체를 제자리에서 풍부하게 만드는 Smart Storage; 그리고 변수형 이탈 비용 없이 Amazon S3와 Azure Data Lake를 쿼리하고 Salesforce Data 360, SAP, ServiceNow, Workday 데이터를 복사 없이 읽어들이는 Borderless Lakehouse.

산업 특화 기능은 금융 서비스와 법무 분야에 대해 미리 보기 단계에 있으며, 정부, 의료, 소매 분야 버전이 곧 출시될 예정입니다. Google은 금융 서비스 버전이 FactSet, LSEG, SEC 제출 자료 및 고객 고유의 저장소 데이터를 활용하고 50개 이상의 기본 스킬을 제공하며 이미 CME Group과 Deutsche Bank에서 사용 중이라고 밝혔습니다. 법무 버전은 NetDocuments와 iManage 문서 관리 플랫폼의 사안 수준 권한 및 윤리적 방벽을 물려받으며, Google은 Harvey와 Onit을 파트너로 지목하고 Cooley가 법무 버전 위에 기밀 정보 삭제 에이전트를 구축하고 있다고 전했습니다.

보안, 거버넌스 및 비용 제어

거버넌스 모델에 따라 각 에이전트는 자체 암호화 인증을 받은 최소 권한 아이덴티티를 부여받으며, 이는 작업을 기록하는 로그에 스탬프됩니다. 또한 조직 보안 관리자가 승인한 세밀한 역할 기반 권한이 적용됩니다; 에이전트가 외부 시스템에 연결될 때 아이덴티티는 OAuth를 통해 전파됩니다. 에이전트가 수행하는 모든 작업은 사람 대신 에이전트에 귀속된 감사 로그에 기록됩니다. 모든 Gemini 에이전트는 자체 네트워크 경계를 가진 Agent Sandbox 내부에서 실행되며, 모든 트래픽은 조직 전체 정책을 실시간으로 적용하는 AI 네트워크 방화벽인 Agent Gateway를 통해 전달됩니다.

비용 제어에는 다중 모델 오케스트레이션, 각 워크로드를 최적의 성능과 최소 비용을 제공하는 모델에 자동으로 할당하는 Smart Routing 도구, 그리고 Cloud Billing Console에서 프로젝트별로 설정한 실시간 지출 한도가 포함됩니다. 한도가 초과되면 해당 프로젝트의 에이전트가 일시 중지됩니다. Google은 최신 TPU 8i 시스템이 이전 세대 대비 가격 대비 성능이 80% 향상되었다고 밝혔으며, 모델 라인업을 전방 추론용 Argon, 속도와 대용량 처리를 위한 Flash, 생성형 미디어용 Omni, 경량 오픈 웨이트 엣지 워크로드용 Gemma로 명명했습니다.