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Google Cloud 콘솔에서 기술 적용

Anton Chernov

회원 가입일: 2025

골드 리그

9446포인트
멀티 에이전트 아키텍처 배포 Earned 4월 12, 2026 EDT
Deploy Your First Agent Earned 4월 4, 2026 EDT
Orchestrate Complex Multi-Agent Workflows Earned 4월 4, 2026 EDT
Coordinate Multiple Agents Earned 4월 4, 2026 EDT
에이전트 메모리 및 상태 관리 Earned 3월 22, 2026 EDT
도구로 에이전트 기능 추가 Earned 3월 21, 2026 EDT
에이전트 개발 키트(ADK)로 에이전트 빌드 Earned 3월 21, 2026 EDT
Engineer AI Agents with Agent Development Kit (ADK) Earned 3월 20, 2026 EDT
에이전트 동작 최적화 Earned 3월 20, 2026 EDT
에이전트 개발 키트(ADK)로 나의 첫 에이전트 빌드 Earned 3월 20, 2026 EDT
에이전트 기초 Earned 3월 19, 2026 EDT
Cloud Run 기반 서버리스 애플리케이션 개발 Earned 5월 3, 2025 EDT
Vertex AI의 프롬프트 설계 Earned 4월 23, 2025 EDT
Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기 Earned 4월 22, 2025 EDT

고급 멀티 에이전트 아키텍처 배포 기술 배지를 획득하고 다음 역량을 입증하세요. 여기에는 ADK를 사용하여 멀티 에이전트 시스템을 구축하고, 에이전트 간(A2A) 프로토콜을 사용하여 에이전트를 연결하고, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 사용하여 외부 도구를 통합하고, 에이전트 엔진에 완전한 멀티 에이전트 솔루션을 배포하는 작업이 포함됩니다.

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Take your agents from localhost to production. This course teaches you to deploy ADK agents to Vertex AI Agent Engine and Cloud Run, with optional cross-session memory via Memory Bank.

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Learn to orchestrate complex multi-agent workflows. This lesson teaches you to choose the right workflow patterns, manage state across agents, understand when custom logic is needed, and introduces distributed agent systems with A2A Protocol.

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Learn to coordinate multiple specialized agents working together. This lesson teaches you when to use multi-agent systems, how to orchestrate agents with workflow patterns, and how agents communicate through shared state. By the end, you’ll build a complete multi-agent application.

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쿼리에 응답하는 기본적인 LLM 에이전트를 빌드해 보았으니 이제 이를 스테이트풀(Stateful) 에이전트로 만들어 보겠습니다. 세션 상태를 활용하여 컨텍스트를 유지하고, 사용자 선호도를 기억하고, 개인화된 경험을 제공하는 에이전트를 빌드해 봅니다. 에이전트를 스테이트리스(Stateless) 응답자에서 지능형 어시스턴트로 전환할 수 있습니다.

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고급 구성으로 에이전트를 빌드해 보았으니 이제 실제 사용 가능한 기능을 추가해 볼 차례입니다. 에이전트에 웹 검색, 코드 실행, 데이터베이스 쿼리, 커스텀 작업 수행을 지원하는 도구를 탑재해 보세요. 에이전트를 지능형 응답자에서 직접 작업을 수행하는 유능한 어시스턴트로 만들 수 있습니다.

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에이전트 개발 키트(ADK)를 사용하여 복잡하고 프로덕션에 즉시 사용 가능한 AI 에이전트를 빌드하는 방법을 알아보세요. 이 과정에서는 ADK의 오픈소스 프레임워크를 다루며, 간단한 프롬프트 엔지니어링에서 시작해 엔터프라이즈급 멀티 에이전트 시스템에 적합한 코드 우선의 구조화된 소프트웨어 개발 접근 방식으로 나아갑니다.

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Complete the intermediate Engineer AI Agents with Agent Development Kit (ADK) skill badge by completing this course to demonstrate skills in the following: formulating real-world language model research problems; building a simple tokenizer; preparing a dataset for training a transformer language model; running the training loop of a small language model.

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첫 번째 에이전트를 빌드해 보았으니, 이제 한 단계 더 나아갈 차례입니다. 이 과정에서는 고급 요청 사항, 모델 선택, 계획 기능, 구조화된 출력 패턴을 적용하여 기본적인 AI 에이전트를 정교하고 정확한 어시스턴트로 발전시키는 기술을 연마하게 됩니다. 커뮤니티 포럼에서 질문하고 토론하기

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Google의 에이전트 개발 키트(ADK)로 첫 번째 AI 에이전트를 구축, 구성, 실행하면서 에이전트에 대한 이론을 실제로 적용해 보세요. 이 실습 중심 과정에서는 완전한 ADK 개발 환경을 설정하고, Python 코드와 YAML 구성의 두 가지 방식으로 에이전트를 생성하며, 다양한 인터페이스에서 실행하는 방법을 배우게 됩니다. 또한 에이전트 동작을 정의하는 핵심 파라미터를 학습하고 첫 번째 과정에서 배운 내용을 실제 코드에 적용합니다.

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AI 에이전트는 기존의 대규모 언어 모델(LLM)을 뛰어넘는 중대한 변화입니다. AI 에이전트는 단순히 텍스트 기반 솔루션을 생성하는 데 그치지 않고, 자율적으로 행동하여 솔루션을 실행할 수도 있습니다. 이 과정에서는 AI 에이전트에 대한 기본사항, LLM API와의 차이점, 실제로 AI 에이전트가 더하는 가치를 소개합니다. Google의 에이전트 백서를 바탕으로 한 이 과정은 에이전트 코드를 처음 작성하기 전에 필요한 이론적 토대를 제공하여 (단순한 텍스트 생성이 아닌) 자율적이고 목표 지향적인 행동의 관점에서 AI 시스템을 이해하고자 하는 개발자, 설계자, 기술 의사 결정권자에게 적합합니다. 커뮤니티 포럼에 참여하여 질문하고 토론하기

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중급 Cloud Run 기반 서버리스 애플리케이션 개발 기술 배지 과정을 완료하여 데이터 관리를 위한 Cloud Run과 Cloud Storage의 통합, Cloud Run 및 Pub/Sub를 사용하는 복원력 높은 비동기 시스템 설계, Cloud Run 기반 REST API 게이트웨이 구축, Cloud Run 기반 서비스 빌드 및 배포와 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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초급 Vertex AI의 프롬프트 설계 기술 배지를 완료하여 Vertex AI 내 프롬프트 엔지니어링, 이미지 분석, 멀티모달 생성형 기술과 관련된 기술 역량을 입증하세요. 효과적인 프롬프트를 만들고 생성형 AI 출력을 안내하며 실제 마케팅 분야 시나리오에 Gemini 모델을 적용하는 방법을 알아보세요.

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중급 Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기 기술 배지 과정을 완료하여 텍스트 생성, Python SDK와 Gemini API를 사용한 함수 호출 적용, Cloud Run으로 Streamlit 애플리케이션 배포 작업과 관련된 기술 역량을 입증하세요. 텍스트 생성을 위해 Gemini에 프롬프트를 입력하는 여러 가지 방법과 Cloud Shell을 사용해 Streamlit 애플리케이션을 테스트하고 반복하는 방법, Streamlit 애플리케이션을 Cloud Run에 배포된 Docker 컨테이너로 패키징하는 방법을 배울 수 있습니다.

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