Vertex AI의 종말: 그래프로 다시 짠 Google Gemini Enterprise Agent Platform

2026년 4월 22일, Google Cloud Next '26에서 구글은 Vertex AI의 종말을 선언하고 그 자리에 Gemini Enterprise Agent Platform을 등장시켰다. 단순한 이름 변경이 아니다. Vertex AI가 독립 서비스로 존재를 멈추고, 모든 Vertex AI 서비스와 로드맵이 새 플랫폼으로 흡수됐다. 그래프 기반 서브에이전트 네트워크, 저코드 Agent Studio, BigQuery·Workspace·서드파티 앱 통합이 하나의 통합 플랫폼으로 재편된 이 발표는 엔터프라이즈 AI 플랫폼 경쟁의 새로운 기준점을 만들었다.

모델 학습 플랫폼이 에이전트 운영 플랫폼으로

Vertex AI는 모델 학습·서빙·파인튜닝을 위한 MLOps 플랫폼으로 설계됐다. 그러나 엔터프라이즈 AI의 무게중심이 모델 학습에서 에이전트 운영으로 이동하면서, Vertex AI의 아키텍처가 에이전트 오케스트레이션·거버넌스·통합의 복잡성을 충분히 수용하지 못했다.

Gemini Enterprise Agent Platform은 모델 선택, 에이전트 빌딩, 통합 오케스트레이션을 단일 플랫폼으로 통합한다. "연결 조직(Connective Tissue)"이라는 표현이 이 플랫폼의 역할을 잘 설명한다. 개별 AI 서비스들을 하나의 운영 단위로 묶어주는 기반 구조다.

Agent Studio는 코드 없이 에이전트를 구성하는 저코드 빌더로, 비기술 담당자도 비즈니스 프로세스 에이전트를 구성할 수 있다. 업그레이드된 Agent Development Kit(ADK)은 그래프 기반 프레임워크로 재설계돼, 소프트웨어 엔지니어가 대규모 서브에이전트 네트워크를 정의하고 조율하는 코드 우선 도구다. Gemini Enterprise 앱은 엔터프라이즈 조직 내에서 에이전트를 발견·배포·관리하는 중앙 허브다. 여기에 Gemini 3.1 Pro, Nano Banana 2, Lyria 3를 포함한 자사 모델과 Anthropic Claude Opus·Sonnet·Haiku, Meta Llama 등 서드파티 모델을 동일 플랫폼에서 선택할 수 있는 200개 이상의 모델 접근이 더해진다.

선을 따라가 아니라, 그래프로 흐른다

기존 멀티에이전트 시스템은 선형 파이프라인(에이전트 A → 에이전트 B → 에이전트 C) 또는 계층 구조(오케스트레이터 → 서브에이전트)로 설계됐다. 그래프 기반 프레임워크는 이를 확장해 에이전트 간 관계를 방향성 그래프(Directed Graph)로 표현한다.

각 노드는 전문화된 서브에이전트이고, 각 엣지는 에이전트 간 작업 위임 경로와 조건을 정의한다. 이 구조는 순환 의존성 없이 복잡한 조건부 워크플로우를 자연스럽게 표현할 수 있다.

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그래프 기반 오케스트레이션의 핵심은 에이전트 역할의 명확한 경계 정의다. 각 서브에이전트는 단일 책임 원칙(Single Responsibility Principle)을 따라 특화된 역할만 수행한다. 데이터 수집, 분석, 정책 검증, 실행, 알림이 각각 별도 에이전트로 분리된다.

작업 라우팅(Task Routing)은 입력 데이터 특성, 에이전트 가용성, 비용 목표에 따라 동적으로 결정된다. 예를 들어 단순 쿼리는 소형 모델 에이전트로 라우팅하고, 복잡한 추론이 필요한 작업은 Gemini 3.1 Pro 에이전트로 라우팅해 비용을 최적화한다.

그래프 구조에서 에이전트 간 컨텍스트 공유는 공유 메모리 레이어를 통해 이루어진다. 오케스트레이터는 전체 작업 컨텍스트를 유지하고, 서브에이전트는 필요한 컨텍스트만 전달받는다. 이는 각 에이전트의 컨텍스트 창을 효율적으로 사용하고 민감 정보의 불필요한 노출을 방지한다. 에러 처리는 에이전트 레벨과 그래프 레벨 두 층에서 이루어진다. 에이전트 레벨에서는 내부 재시도와 대안 전략을, 그래프 레벨에서는 실패한 서브에이전트를 우회하거나 대체 경로로 라우팅하는 방식으로 시스템 전체 복원력을 높인다.

자연어로 페타바이트를 묻는다

BigQuery 통합은 에이전트가 수 페타바이트 규모 데이터에 자연어로 쿼리하고 결과를 다음 에이전트에 전달하는 파이프라인을 가능하게 한다. 에이전트가 SQL을 직접 작성하지 않고, 자연어 질문을 BigQuery 에이전트가 SQL로 변환·실행·결과 해석하는 구조다.

Google Workspace 통합은 Gmail, Docs, Sheets, Drive와 에이전트를 직접 연결한다. 고객 이메일 분류, 계약서 자동 검토, 스프레드시트 데이터 기반 보고서 자동 생성 같은 업무 자동화가 코드 없이 Agent Studio에서 구성 가능하다.

경쟁 플랫폼과 나란히 놓으면

비교 항목	Gemini Enterprise Agent Platform	AWS Bedrock Agents	Azure AI Foundry
오케스트레이션	그래프 기반 ADK	행동-추론 루프	프롬프트 플로우
기본 모델	Gemini 3.1 + 서드파티	Nova, Titan + 서드파티	GPT-4o + 서드파티
저코드 도구	Agent Studio	Bedrock Studio	AI Foundry Studio
데이터 통합	BigQuery + Workspace	S3 + Redshift	Azure Storage + SQL
거버넌스	통합 거버넌스 레이어	IAM + GuardRails	Responsible AI
GA 날짜	2026년 4월 22일	2023년 (재설계 중)	2025년 출시

Gemini Enterprise Agent Platform의 차별점은 Google Cloud 생태계와의 네이티브 통합과 그래프 기반 오케스트레이션의 성숙도다. AWS Bedrock Agents는 행동-추론(ReAct) 루프 기반으로 단순하지만 복잡한 멀티에이전트 그래프 표현에 한계가 있고, Azure AI Foundry는 Microsoft 생태계 통합이 강점이나 다양한 오픈소스 모델 접근성은 상대적으로 제한적이다.

성능만큼 중요한 거버넌스

엔터프라이즈 환경에서 에이전트 플랫폼은 기술 성능만큼 거버넌스가 중요하다. Gemini Enterprise Agent Platform은 에이전트 실행 감사 로그, 역할 기반 에이전트 접근 제어, 민감 데이터 마스킹, 에이전트 행동 정책(Policy as Code)을 통합 거버넌스 레이어로 제공한다.

에이전트가 BigQuery의 고객 데이터에 접근할 때, 어떤 에이전트가 누구의 요청으로 어떤 데이터에 접근했는지 전체 감사 추적이 유지된다. 이는 GDPR, HIPAA, SOC 2 같은 규정 준수 요구사항을 충족하는 데 필수적이다.

인프라 플랫폼에서 운영 플랫폼으로

Vertex AI에서 Gemini Enterprise Agent Platform으로의 전환은 구글의 엔터프라이즈 AI 전략의 근본적 재편이다. 모델 인프라 플랫폼에서 에이전트 운영 플랫폼으로의 전환이며, 그래프 기반 멀티에이전트 오케스트레이션은 복잡한 엔터프라이즈 워크플로우를 AI 에이전트로 자동화하는 데 필요한 표현력을 제공한다. BigQuery·Workspace와의 네이티브 통합, 200개 이상의 모델 선택, 통합 거버넌스가 결합된 이 플랫폼은 2026년 엔터프라이즈 AI 플랫폼 경쟁의 기준을 다시 설정하고 있다.