이 과정에서는 Google 에이전트 개발 키트를 사용하여 복잡한 멀티 에이전트 시스템을 빌드하는 방법을 학습합니다. 학습자는 도구를 갖춘 에이전트를 빌드하고 상하위 관계 및 흐름을 사용해 여러 에이전트를 연결하여 상호작용 방식을 정의해 봅니다. 에이전트를 로컬로 실행하고 Vertex AI Agent Engine에 배포하여 인프라 결정과 Agent Engine에서 처리하는 리소스 확장에 따른 관리형 에이전트 흐름으로 실행합니다. 이 실습은 이 제품의 출시 전 버전을 기반으로 합니다. 유지보수 업데이트를 제공하는 동안에는 이러한 실습에 약간의 지연이 있을 수 있습니다.
직원들이 검색창 하나로 문서 스토리지, 이메일, 채팅, 티켓 시스템, 기타 데이터 소스에서 특정 정보를 찾을 수 있도록 설계된 강력한 도구인 Gemini Enterprise에는 Google의 전문적인 검색 및 AI 기술이 통합되어 있습니다. 또한 Gemini Enterprise 어시스턴트를 사용하면 브레인스토밍 및 조사는 물론 문서 개요를 작성하고 캘린더 일정에 동료를 초대하는 등의 작업에 도움이 되므로 직원들이 지식 관련 작업과 모든 종류의 협업을 빠르게 진행할 수 있습니다. (Gemini Enterprise의 이전 명칭은 Google Agentspace였으며, 이 과정에서 이전 제품 이름이 언급될 수 있습니다.)
이 과정에서는 AI 에이전트, 엔터프라이즈 검색, NotebookLM, 지능형 데이터 액세스를 결합하여 조직의 과제를 해결하는 강력한 플랫폼인 Gemini Enterprise를 소개합니다. 학습자는 실제 사례와 실습을 통해 Gemini Enterprise 기능을 실제 비즈니스 요구사항에 적용하고, 아키텍처를 설명하며, 역할에 따 데이터 액세스 및 개인 정보 보호를 처리하는 방법을 익힐 수 있습니다.
이 과정에서는 Vertex AI Agent Builder, Gemini Enterprise, 대화형 에이전트, 에이전트 개발 키트를 포함해 Google Cloud의 에이전트 플랫폼에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 학습자는 각 제품의 고유한 기능을 이해하고, 특정 사용 사례에 가장 적합한 솔루션을 구별하며, 검색 및 채팅 애플리케이션 제작에 필요한 기초 지식을 습득하게 됩니다.