Vertex AI Agent Builder는 Google Cloud의 Vertex AI 플랫폼에 통합된 강력한 도구로, 기업이 복잡한 **생성형 AI 에이전트(Generative AI Agents)**를 신속하게 구축하고 배포할 수 있도록 돕는 솔루션입니다.
주요 개념부터 활용 사례까지 상세히 설명해 드리겠습니다.

Vertex AI Agent Builder의 주요 개념 및 특징

Agent Builder는 복잡한 코딩 없이 기업의 데이터, 시스템, 기능을 연결하여 사용자 대신 실제 작업을 수행할 수 있는 AI 비서를 만드는 도구입니다.

1. 주요 개념 (Chatbots vs. Agents)

Agent Builder의 핵심은 LLM이 단순히 대화하는 것을 넘어, 외부 시스템과 상호작용하여 예약, 주문, 데이터 조회 등의 행동을 취하게 만드는 것입니다.

Vertex AI Agent Builder의 주요 기능 및 작동 방식

Agent Builder는 에이전트가 지능적으로 작동하도록 돕는 핵심 기능들로 구성되어 있습니다.

1. 데이터 커넥터 (Data Connectors) & 검색 증강 생성 (RAG)

• • 기능: 기업 내부의 비정형 데이터(문서, PDF, 웹사이트 등)를 Vertex AI에 연결합니다.
  • 작동 방식: 사용자가 질문하면 , Agent Builder는 질문에 가장 관련성 높은 데이터를 벡터 데이터베이스에서 **검색(Retrieval)**한 후, 해당 정보를 Gemini 모델에 넣어 **정확한 답변을 생성(Generation)**하게 합니다. (RAG)
  • 특징: 이 기능 덕분에 에이전트는 **"환각(Hallucination)"**을 줄이고 기업의 최신 내부 정책이나 문서 기반의 답변을 제공할 수 있습니다.

2. 함수 호출 및 도구 (Function Calling &Tools)

• 기능: 에이전트가 외부 서비스나 API를 호출하여 실제 작업을 수행할 수 있도록 연결하는 기능입니다.
• 작동 방식:

1. 사용자가 "내 주문 상태를 확인해 줘"라고 요청합니다.

2. Gemini 모델은 이 요청을 이해하고, 미리 정의된 **'주문 상태 조회 API'**라는 도구를 사용해야겠다고 판단합니다.

3. 모델은 필요한 매개변수(예: 주문 번호)를 API 형식에 맞게 생성하여 함수를 호출합니다.

4. API가 외부 시스템에서 결과를 가져오면, 모델은 이 결과를 바탕으로 사용자에게 자연어로 답변합니다.

• 특징: 이 기능이 챗봇과 에이전트를 구분하는 가장 중요한 차이점이며, Agent Builder의 핵심입니다.

3. 에이전트 구성 요소 (Agent Components)

Agent Builder는 에이전트를 개발하고 배포하는 데 필요한 모든 구성 요소를 제공합니다.

활용 옵션 및 구체적인 활용 사례

Agent Builder를 활용하면 단순 고객 지원을 넘어 복잡한 내부 업무 자동화까지 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

1. 주요 배포 옵션

Agent Builder로 구축된 에이전트는 다양한 채널을 통해 배포될 수 있습니다.

• 웹사이트 위젯: 기업 웹사이트에 설치하여 실시간 고객 응대.
• 메시징 플랫폼: Slack, Teams, WhatsApp 등 업무 또는 고객 소통 채널에 통합.
• 맞춤 애플리케이션: 모바일 앱이나 내부 CRM 시스템에 API 형태로 연결.

2. 구체적인 활용 사례

사례 1: 금융 및 보험 분야 (지능형 계약 분석 에이전트)

• 데이터 커넥터 활용: 수백만 건의 보험 약관 문서, 법규, 규제 문서를 데이터 스토어에 연결합니다.
• 에이전트 기능:

질문: "새로운 법규 X에 따라 기존 약관 Y에서 수정해야 할 조항이 뭐야?"

작동: 에이전트가 법규 X와 약관 Y를 Vector DB에서 검색하여 비교 분석하고 수정 권고안을 제시합니다.

이점: 법무팀과 상품 개발팀의 규정 준수(Compliance) 검토 시간을 획기적으로 단축합니다.

사례 2: 제조 및 IT 분야 (내부 기술 지원 에이전트)

• 함수 호출 활용: Jira(이슈 트래킹), Confluence(기술 문서), 내부 인벤토리 시스템 API를 연결합니다.
• 에이전트 기능:

요청: "서버 다운로드 오류 티켓을 생성하고, 관련 기술 문서 3개를 찾아 티켓에 첨부해 줘."

작동: 에이전트가 Jira API를 호출하여 티켓을 생성하고, RAG를 통해 Confluence에서 관련 문서를 검색하여 자동으로 첨부합니다.

• 이점: 사내 기술 지원 및 **IT 서비스 관리(ITSM)**를 자동화하여 엔지니어의 반복 작업을 줄입니다.

사례 3: 커머스 및 여행 분야 (맞춤형 예약 에이전트)

• 함수 호출 활용: 항공 예약 API, 호텔 재고 API, 고객 데이터베이스(CRM)를 연결합니다.
• 에이전트 기능:

요청: "파리행 다음 주 금요일 항공편을 찾아보고, VIP 등급인 나에게 적합한 3개 호텔을 예약해
줘."

작동: 에이전트가 API를 호출하여 항공편을 검색하고, CRM에서 고객 등급을 확인한 후, 호텔 API를 호출하여 예약까지 완료합니다.(CRM은 '고객 관계 관리(Customer Relationship Management)'의 약자로, 고객과의 관계를 체계적으로 관리하고 분석하여 장기적인 신뢰와 유대감을 구축하는 데 사용되는 전략, 기술, 방법론을 의미)

• 이점: 고객의 복잡한 요구사항을 대화 한 번으로 해결하여 고객 만족도와 전환율을 높입니다.