Vertex AI가 사라진 게 아니라 진화했다: Gemini Enterprise Agent Platform의 거버넌스 설계

Vertex AI가 에이전트 시대에 맞게 재설계된 이유

Google Cloud Next '26에서 공개된 Gemini Enterprise Agent Platform은 Vertex AI를 재편한 통합 엔터프라이즈 에이전트 개발·운영 플랫폼이다. 2026년 4월 22일 일반 출시(GA)된 이 플랫폼은 에이전트 빌드·스케일·거버넌스·최적화를 단일 환경에서 통합 지원하며, 기존 Vertex AI의 모든 서비스와 로드맵이 이 플랫폼을 통해서만 제공된다. Gemini 3.1 Pro·Flash Image, Lyria 3을 포함한 Google 퍼스트파티 모델과 200개 이상의 서드파티 모델에 대한 접근, 그리고 에이전트 개발 생애주기 전반을 통합 관리하는 엔터프라이즈급 거버넌스 체계가 핵심 특징이다.

Vertex AI는 Google Cloud의 ML Ops 플랫폼으로 수년간 운영됐지만, AI 에이전트 시대의 요구사항을 충족하기 위해 근본적인 재설계가 필요했다. 단순 모델 학습·서빙을 넘어 자율 에이전트의 개발·배포·운영·보안·비용 관리를 통합적으로 다루는 플랫폼 아키텍처로의 전환이 요구된 것이다. Google Cloud Next '26 발표에서 구글은 이 플랫폼을 "Vertex AI의 진화"로 공식 정의하며, AI 에이전트 개발의 전체 라이프사이클을 커버하는 플랫폼으로 포지셔닝했다. 이 플랫폼의 등장은 OpenAI의 GPT Enterprise, Anthropic의 Claude for Enterprise 등 경쟁사의 엔터프라이즈 AI 제공과의 전면전 선언이기도 하다. Google은 GCP의 인프라 강점(GKE Agent Sandbox, Cloud Run, Axion N4A 프로세서)과 Gemini의 멀티모달 역량을 결합한 풀스택 에이전트 플랫폼으로 시장 차별화를 꾀하고 있다.

Build·Scale·Govern·Optimize로 나뉜 생애주기

Gemini Enterprise Agent Platform은 에이전트 생애주기를 네 개 핵심 기둥으로 구조화한다. Build는 Agent Studio를 통한 로우코드/코드 기반 에이전트 개발 환경을 제공한다. Python SDK와 Agents CLI를 사용한 코드 퍼스트(code-first) 접근법, 드래그-앤-드롭 방식의 비주얼 빌더 모두 지원하며, 200개 이상 모델에 대한 즉시 접근과 도구 바인딩 기능이 개발 생산성을 극대화한다. Scale은 GKE Agent Sandbox와 Cloud Run을 통한 탄력적 확장을 제공한다. gVisor 격리 기술을 적용해 초당 300개 샌드박스를 새로 시작하는 성능을 달성했으며, Google Axion N4A 기반 인프라에서 경쟁사 대비 30% 향상된 가격 대비 성능을 실현한다. Govern은 에이전트 신원 관리·통신 제어·감사·정책 시행의 통합 거버넌스 레이어로, Agent Identity·Agent Gateway·Model Armor가 삼위일체로 작동하는 보안 아키텍처를 구성한다. Optimize는 Agent Observability를 통한 에이전트 성능 모니터링·비용 분석·A/B 테스트·모델 비교 평가 기능을 제공한다.

배포된 에이전트를 버전으로 관리한다

모든 배포된 에이전트의 중앙 저장소인 Agent Registry는 에이전트 버전 이력·메타데이터·의존성·접근 정책을 통합 관리한다. 버전 관리 체계는 시맨틱 버전닝(Semantic Versioning)을 따르며, 각 버전별 성능 메트릭과 비용 데이터가 연동된다. 에이전트의 모델 버전·시스템 프롬프트·도구 구성·파라미터 설정은 불변 아티팩트로 버전화되어 동작의 재현성과 감사 추적성을 보장한다.

Agents CLI의 agents-cli deploy 명령은 에이전트를 자동으로 패키징·컨테이너화해 관리형 Agent Runtime에 배포하며, CI/CD 파이프라인과의 통합으로 GitOps 방식의 배포 자동화가 가능하다. 동일 에이전트의 복수 버전에 가중치 기반 트래픽 분산을 적용할 수도 있어, 새 버전의 점진적 롤아웃(canary deployment)과 통계적으로 유의미한 A/B 테스트가 가능하다.

# 에이전트 초기화
agents-cli init --name my-agent --model gemini-3.1-pro

# Agent Platform으로 배포
agents-cli deploy --target agent-platform

# Cloud Run으로 배포
agents-cli deploy --target cloud-run --region us-central1

# GKE Agent Sandbox로 배포
agents-cli deploy --target gke --cluster my-cluster

# 에이전트 버전 확인
agents-cli versions list --agent my-agent

# 트래픽 분산 설정
agents-cli traffic split --agent my-agent --v1 80 --v2 20

CLI는 배포 대상(Agent Platform 관리형 런타임·Cloud Run·GKE)을 유연하게 선택할 수 있으며, 각 대상에 최적화된 컨테이너 이미지를 자동 생성한다. GitHub Actions·Cloud Build 등의 CI/CD 도구와의 통합을 공식 지원해 GitOps 워크플로우 구현이 간단하다.

신원·통신·접근·비용을 한곳에서 통제한다

모든 에이전트에게 고유한 암호화 ID가 부여되는 Agent Identity는 다른 서비스나 데이터 소스에 접근할 때 인증 기반으로 활용되며, 모든 상호작용의 완전한 추적 가능성과 감사 추적(audit trail)을 보장한다. 이 신원은 Google Cloud IAM과 통합되어 GCP 생태계 전반의 리소스 접근 제어에 사용된다.

에이전트 간 통신과 에이전트-외부 서비스 간 통신의 "항공 교통 통제탑" 역할을 하는 Agent Gateway는 모든 트래픽이 이곳을 통해 라우팅되며, 정책 시행·속도 제한·이상 트래픽 탐지·암호화가 중앙에서 적용된다. 이는 분산 에이전트 시스템에서의 보안 경계를 명확히 정의한다.

에이전트 레지스트리·배포 환경·모델 접근·도구 사용 등 플랫폼의 모든 자원에는 세분화된 **역할 기반 접근 제어(RBAC)**를 적용할 수 있다. 개발자·운영자·보안 담당자·비즈니스 사용자별로 차별화된 접근 권한을 설정하며, 모든 접근 시도가 불변 감사 로그에 기록된다.

모든 에이전트 실행·모델 호출·도구 사용·데이터 접근은 Cloud Audit Logs에 기록되고, 비용 상한(budget cap)을 에이전트 단위·프로젝트 단위·조직 단위로 설정할 수 있으며 상한 접근 시 알림 발송, 초과 시 자동 제한이 적용된다. Model Armor는 프롬프트 인젝션 공격·도구 오염(tool poisoning)·민감 데이터 유출 등의 보안 위협을 탐지·차단하고, GDPR·HIPAA·SOC 2 등 규제 준수를 위한 데이터 잔류 정책·암호화 정책·개인정보 필터링 정책을 플랫폼 수준에서 적용할 수 있다.

⤢✕

200개 이상 모델을 하나의 오케스트레이션으로

Gemini Enterprise Agent Platform의 차별화 요소 중 하나는 200개 이상의 다양한 모델을 단일 플랫폼에서 오케스트레이션하는 능력이다. **도구 바인딩(Tool Binding)**은 에이전트에게 외부 API·데이터베이스·다른 에이전트를 도구로 바인딩하는 선언적 방식을 제공하며, 도구 호출 스키마는 OpenAPI 사양을 따르고 MCP 서버 연결도 지원한다. **컨텍스트 주입(Context Injection)**은 각 에이전트 실행 단계에서 이전 대화 이력·검색된 문서·사용자 프로필·세션 상태 같은 관련 컨텍스트를 동적으로 주입하는 파이프라인을 구성할 수 있게 한다. **결과 집계(Result Aggregation)**는 여러 병렬 에이전트의 실행 결과를 구조화된 방식으로 집계·종합하는 오케스트레이터 패턴을 공식 지원하며, 팬아웃/팬인 패턴·체이닝 패턴·평가-실행 루프 패턴을 플랫폼 수준에서 제공한다. Google이 제안한 A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜과의 통합으로 에이전트들이 상호 발견하고 태스크를 위임하는 계층형 멀티에이전트 아키텍처도 구축할 수 있다.

Workspace·BigQuery·Spanner까지 이어지는 통합

Google Workspace(Gmail·Drive·Docs·Calendar·Meet)와 이 플랫폼의 에이전트를 연결하는 Agentspace는 비즈니스 사용자가 일상적인 도구 안에서 AI 에이전트를 활용하는 경로를 제공한다. 에이전트는 이메일 처리·문서 생성·일정 관리·회의 요약 등 업무 자동화를 Workspace 환경 내에서 직접 수행한다. 에이전트가 BigQuery 데이터셋에 자연어로 쿼리하고 분석 결과를 생성하는 워크플로우도 공식 지원되며, 에이전트의 장기 메모리 및 세션 상태 저장을 위한 관리형 데이터베이스 백엔드로 Spanner(글로벌 분산)와 AlloyDB(PostgreSQL 호환)가 공식 지원된다. Agent Observability는 Cloud Operations Suite와 완전 통합되어, 에이전트 실행 메트릭·지연시간·오류율·비용을 기존 GCP 모니터링 워크플로우에서 통합 관리할 수 있다.

Gemini Enterprise Agent Platform은 Vertex AI를 대체하는 것이 아니라 포함한다. 기존 Vertex AI API·Workbench·Feature Store·Model Registry 등 모든 서비스는 이 플랫폼 안에서 계속 사용 가능하며, Google은 기존 Vertex AI 고객을 위한 자동 마이그레이션 도구와 점진적 전환 가이드를 제공하고 기존 계약과 청구 체계도 유지한다. 플랫폼 전환의 핵심 메시지는 "모든 새로운 AI 에이전트 역량은 Gemini Enterprise Agent Platform을 통해서만 제공된다"는 것이며, 이는 Google Cloud AI 역량의 통합 진입점이 Vertex AI에서 이 플랫폼으로 이동했음을 의미한다.