Gemini Managed Agents 설명: 2026년 Google의 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼

모든 주요 클라우드 플랫폼은 같은 질문에 답하기 위해 경쟁하고 있습니다. 통제, 보안, 규정 준수를 희생하지 않으면서 기업이 자율 AI 에이전트를 배포할 수 있는 방법을 어떻게 제공할 것인가? Google의 답은 Managed Agents API입니다. 이는 이전의 Vertex AI Agent Platform으로 알려졌던 Gemini Enterprise Agent Platform의 개발자용 핵심입니다.

일반 사용자 대상의 Gemini Agent나 노코드 Workspace Studio와 달리, Managed Agents는 샌드박스화된 런타임, 구성 가능한 네트워크 정책, 중앙집중식 거버넌스, 엔터프라이즈 데이터와의 깊은 통합이 필요한 팀을 위해 설계되었습니다. 이는 에이전트형 엔터프라이즈의 인프라 계층을 겨냥한 Google의 전략이며, 클라우드 벤더가 출시한 에이전트 스택 중에서도 가장 포괄적인 수준에 속합니다.

여기서는 그것이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼 위에서 구축하거나 이를 평가하는 팀에 어떤 의미가 있는지 살펴봅니다.

Gemini Managed Agents란 무엇인가요?

Google의 용어로 managed agent는 Google 호스팅 샌드박스 Linux 환경에서 실행되는 자율 AI 에이전트입니다. 이 환경은 Google의 Agent Platform에서 Managed Agents API를 통해 프로비저닝, 거버넌스 적용, 오케스트레이션됩니다.

이는 Gemini API 호출을 연결해 만드는 가벼운 "에이전트" 패턴과는 본질적으로 다릅니다. managed agent는 Google의 Antigravity harness로 구동되는 전용 런타임에서 실행되며, 다단계 워크플로 전반에 걸쳐 추론하고, 코드를 실행하고, 도구를 호출하고, 마운트된 엔터프라이즈 데이터에 접근하고, 외부 서비스와 상호작용할 수 있습니다. 이 모든 것이 Google이 대신 관리하는 엄격하고 구성 가능한 보안 경계 안에서 이루어집니다.

실질적인 이점은 명확합니다. 개발자는 구성만으로 에이전트가 무엇을 할 수 있어야 하는지 정의하고, Google이 인프라를 처리합니다. VM 관리도 없고, 컨테이너 오케스트레이션도 없고, 직접 샌드박스를 구축할 필요도 없습니다.

Managed Agents API: 제어 평면과 데이터 평면

Managed Agents API는 익숙한 클라우드 패턴인 제어 평면과 데이터 평면에 매핑되는 두 개의 표면으로 나뉩니다.

Agents API (제어 평면)

Agents API는 managed agent의 수명주기를 다룹니다. 생성, 구성, 업데이트, 조직 단위 거버넌스 적용이 여기에 포함됩니다. 이 API를 사용하면 개발자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 도구, 데이터 마운트, 환경 변수, outbound 네트워크 allowlist를 지정하는 구성(YAML/JSON 스타일)으로 에이전트 정의
• 실행 중 에이전트가 접근할 수 있는 Workspace 데이터, 내부 문서 저장소, 외부 API 등을 포함한 엔터프라이즈 데이터 소스 마운트
• Gemini Enterprise의 DLP 및 접근 제어 규칙과 정렬된 보안 및 거버넌스 정책 적용
• 에이전트 수명주기 이벤트(create, update, disable, audit)를 프로그래밍 방식으로 관리하여 기존 CI/CD나 인프라 툴링에 쉽게 통합

프로비저닝과 런타임 호출을 분리한 것은 의도적인 설계입니다. 사용자가 에이전트를 실제로 사용하기 전 단계에서 IT 및 보안 팀이 에이전트의 동작을 거버넌스할 수 있게 해주기 때문입니다.

Interactions API (데이터 평면)

Interactions API는 런타임 인터페이스입니다. 애플리케이션이 실제로 실행 중인 managed agent와 대화하는 방식이 여기에 해당합니다. 이 API를 통해 호출자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 특정 에이전트 인스턴스에 프롬프트와 작업 전송
• 에이전트가 추론하고 tool call을 실행하는 동안 스트리밍 또는 배치 응답 수신
• 로깅 구성에 따라 계획 수립, 도구 호출, 코드 실행 등 중간 단계 관찰

제어/데이터 평면 분리는 하나의 에이전트 정의가 여러 호출자를 서비스할 수 있게 하며, 각 호출자가 에이전트 내부 구조를 이해할 필요가 없게 만듭니다. 또한 하위 애플리케이션에 영향을 주지 않으면서 제어 평면에서 에이전트 구성을 바꾸기도 더 쉬워집니다.

Antigravity 샌드박스 런타임

managed agent의 실행 환경은 Google의 Antigravity harness입니다. 에이전트별로 프로비저닝되는 Linux 샌드박스로, 다단계 에이전트 작업을 위한 안전하고 격리된 환경을 제공합니다.

이 샌드박스 안에서 managed agent는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 더 긴 에이전트 워크플로에 맞게 튜닝된 Gemini 3.5 Flash와 더 복잡한 작업을 위한 Gemini 3.1 Pro를 포함한 Gemini 모델을 사용해 추론 및 계획
• 도구 호출 — 웹 검색, 코드 실행, function calling, 외부 커넥터로 정의된 커스텀 도구
• 코드 실행, 파일 읽기 및 쓰기, 에이전트 구성에서 정의된 네트워크 제약을 준수하면서 다단계 워크플로 완료

Google이 샌드박스를 전적으로 관리합니다. 개발자는 Agents API를 통해 동작을 구성하고, 플랫폼이 격리, 리소스 제한, 보안 경계를 처리합니다. 이것이 핵심 인프라 선택입니다. 기업은 샌드박스 런타임을 직접 운영하기보다 거버넌스 정책을 구성하길 원한다는 전제입니다.

더 넓은 Gemini Enterprise Agent Platform

Managed Agents API는 Google이 Gemini Enterprise Agent Platform이라고 부르는 더 큰 스택의 한 계층입니다. managed agent가 그 스택에서 어디에 위치하는지 이해하는 것은 이를 평가하거나 구축하는 모든 사람에게 중요합니다.

각 계층은 Gemini Enterprise로 연결되며, Gemini Enterprise는 조직 내 모든 에이전트 — Google이 만든 에이전트, 직원이 만든 에이전트, 커스텀 ADK 에이전트, 서드파티 파트너 에이전트 — 를 하나의 중앙 관점에서 보여주고 동일한 가시성 및 정책 제어를 적용합니다.

Workspace Studio agents vs. Managed Agents: 차이점은 무엇인가요?

Google의 에이전트 서사에서 혼동을 불러오는 부분 중 하나는 Workspace Studio agents와 Managed Agents API agents의 관계입니다. 이 둘은 스택의 서로 다른 수준에서 서로 다른 문제를 해결합니다.

Workspace Studio는 노코드/로우코드 표면으로, 일반 비즈니스 사용자가 Gmail, Drive, Chat, Sheets 및 Asana, Jira, Slack, Salesforce, Mailchimp 같은 연결된 서드파티 앱 전반에서 작업을 자동화하는 AI 에이전트("flows")를 설계, 관리, 공유할 수 있게 합니다. 이러한 에이전트는 자연어 프롬프트, 사전 구축된 단계, 템플릿, webhook, Apps Script 단계를 사용해 몇 분 안에 만들도록 설계되었으며, 엔지니어링이 필요하지 않습니다.

Managed Agents는 더 깊은 제어가 필요한 개발자를 대상으로 합니다. 샌드박스화된 런타임, 구성 가능한 네트워크 allowlist, 커스텀 도구 정의, 데이터 마운트, 엔터프라이즈 보안 정책이 여기에 포함됩니다. 복잡한 백오피스 워크플로, 다중 시스템 자동화, 그리고 거버넌스와 감사 가능성이 절대 타협 불가인 시나리오에 적합합니다.

시간이 지나면서 Google은 이 계층들을 연결하고 있습니다. Workspace Studio agents는 Agent Platform 위에서 구축된 커스텀 에이전트를 호출할 수 있으며, 두 계층 모두 Gemini Enterprise의 거버넌스 콘솔에 표시됩니다. 이 스택은 조합 가능하도록 설계되어 있어, 서로 다른 팀이 자신의 역량과 요구사항에 맞는 수준에서 구축할 수 있습니다.

Google의 기본 내장 에이전트: 레퍼런스 구현

개발자용 API와 함께 Google은 플랫폼이 무엇을 할 수 있는지 보여주는 여러 퍼스트파티 에이전트를 출시했습니다. 또한 이들은 managed agent가 적합한 워크플로 유형의 레퍼런스 구현 역할도 합니다.

Deep Research는 수백 건의 웹 및 엔터프라이즈 검색을 수행하고, 조사 전략을 세우며, 결과를 구조화된 보고서로 종합합니다. 수작업으로는 팀이 몇 주 걸릴 작업을 몇 시간 안에 완성할 수 있습니다.

NotebookLM Enterprise는 AI 기반 연구 및 글쓰기 에이전트로, 방대한 문서 소스를 요약하고, 추출하고, 질문에 답합니다. 조직의 자체 콘텐츠를 기반으로 하며 Gemini Enterprise를 통해 거버넌스됩니다.

Gemini Code Assist와 CodeMender는 개발 생산성과 보안을 목표로 합니다. 특히 CodeMender는 코드베이스의 취약점을 식별하고, 수정안을 제안 및 테스트하며, 개발자 승인 후 패치를 적용하는 폐쇄 루프 보안 워크플로를 제공합니다.

Gemini Spark(Gemini Spark 심층 분석에서 별도로 다룹니다)는 Gemini Enterprise의 지속형 개인 AI 에이전트로, Workspace와 커스텀 커넥터 전반에서 다단계 작업을 수행하고, 반복 워크플로를 실행하며, 새로운 기술을 학습하고, 이메일 전송 같은 고위험 작업 전에는 승인을 요청합니다.

Gemini Apps의 Gemini Agent는 일반 사용자 대상 버전입니다. 이메일 분류, 답장 초안 작성, 캘린더 재구성, 웹 리서치 같은 다단계 작업을 위임할 수 있는 Labs 기능입니다. Google AI Ultra 구독이 필요하며 현재는 특정 지역으로 제한되어 있습니다.

이러한 기본 내장 에이전트들은 Google의 접근 방식을 보여줍니다. 플랫폼을 공개적으로 dogfood하고, 사용 사례를 입증하며, 엔터프라이즈 팀이 동일한 패턴을 복제하거나 확장할 수 있게 합니다.

보안, 거버넌스, 규정 준수

중앙집중식 거버넌스는 이 플랫폼에서 Google이 핵심 차별점으로 삼는 요소입니다. IT 및 보안 팀을 위한 제어 항목은 다음과 같습니다.

중앙 가시성. Gemini Enterprise 앱은 관리자가 조직 내 모든 에이전트 — Google이 만든 에이전트, 직원이 만든 에이전트, 커스텀 ADK 에이전트, 서드파티 파트너 에이전트 — 와 그 구성, 접근 수준, 상태를 확인할 수 있는 단일 콘솔을 제공합니다.

샌드박스화된 실행. 모든 managed agent는 구성 가능한 네트워크 allowlist가 있는 Google 호스팅 Linux 샌드박스에서 실행됩니다. 에이전트는 구성에서 명시적으로 허용된 외부 서비스에만 접근할 수 있어, 무단 데이터 접근이나 lateral movement의 위험을 줄입니다.

Agent Gateway를 통한 정책 적용. 에이전트에서 외부 데이터 소스 및 서비스로 향하는 트래픽은 DLP(Data Loss Prevention) 및 보안 정책을 적용하는 Agent Gateway를 통과합니다. 에이전트는 광범위한 API 키가 아니라 범위가 제한된 자격 증명으로 외부 도구에 인증합니다.

감사 가능성. 관리자는 에이전트 활동 로그를 검사하고 감사할 수 있어, 에이전트가 무엇을 언제 왜 했는지에 대한 전체 기록을 요구하는 규정 준수 요건을 지원합니다.

일반 사용자 대상 Gemini Agent는 추가적인 사용자 대상 가드레일을 제공합니다. 채팅에 비밀번호를 입력하지 말라는 권고를 포함한 명시적 안전 지침과, 모델 오류 가능성을 고려해 중요한 반복 작업을 예약하지 말라는 주의입니다.

개발자 경험과 패턴

Managed Agents API를 기존 인프라에 통합하는 팀의 경우, 경험은 구성 중심이고 REST 우선입니다. 일반적인 구현 패턴은 다음과 같습니다.

도구, 스킬, 데이터 연결, 런타임 제약을 지정하는 구성 파일을 통해 선언적으로 에이전트를 정의한 뒤, 다른 infrastructure-as-code 아티팩트와 마찬가지로 해당 구성을 버전 관리에 커밋합니다.

CI/CD 파이프라인의 일부로 Agents API를 사용해 에이전트를 프로그래밍 방식으로 생성 및 업데이트하여, 에이전트 배포가 애플리케이션 배포와 동일한 검토 및 승인 과정을 따르도록 합니다.

백엔드 서비스, 오케스트레이션 계층 또는 다른 에이전트에서 Interactions API를 통해 에이전트를 호출하고, Agent-to-Agent (A2A) 프로토콜을 사용해 managed agent가 시스템 간에 서로 호출할 수 있게 합니다.

독립형 데스크톱 앱과 CLI로 제공되는 Antigravity 2.0은 빌더에게 개발 단계에서의 steering, 커스터마이징, 로컬 오케스트레이션 테스트를 위한 추가 도구를 제공한 다음, managed platform에 배포할 수 있게 해줍니다.

Managed Agents가 특히 뛰어난 사용 사례

이 플랫폼은 샌드박스 실행과 엔터프라이즈 데이터 기반에 이점을 얻는 복잡한 다단계 워크플로에 최적화되어 있습니다. 문서화된 사용 사례는 다음과 같습니다.

크로스 시스템 자동화 — 각 시스템 쌍마다 커스텀 통합 미들웨어를 구축하지 않고도 커넥터와 커스텀 도구를 사용해 Workspace, Jira, Salesforce, 내부 시스템 전반에서 워크플로를 오케스트레이션합니다.

리서치 및 분석 — 웹 콘텐츠와 내부 문서를 모두 기반으로 하는 Deep Research 스타일 에이전트를 사용한 다단계 시장 조사, 경쟁 분석, 실사(due diligence) 워크플로.

지식 관리 — NotebookLM 스타일 에이전트와 Workspace, Drive 통합을 통해 방대한 엔터프라이즈 문서 저장소 전반에서 요약, Q&A, 인사이트 추출을 수행합니다.

개발자 생산성 및 코드 보안 — Code Assist 및 CodeMender를 통한 자동 코드 리뷰, 리팩터링, 보안 패치 적용. 각 핵심 단계에는 사람의 승인 게이트가 포함됩니다.

반복 워크플로 자동화 — Workspace Studio를 사용해 일상적인 자동화(이메일 요약, 회의 전 브리핑, 지원 티어 분류)를 처리하고, 커스텀 도구나 엄격한 거버넌스가 필요한 더 복잡한 오케스트레이션은 Managed Agents로 처리합니다.

생태계: 마켓플레이스, 파트너, ADK

핵심 API를 넘어 Google은 조직이 파트너가 만든 에이전트를 발견, 평가, 배포할 수 있는 Agent Marketplace를 구축했습니다. 마켓플레이스는 산업, 사용 사례, 검증 상태(Gemini Enterprise 호환성 인증 포함) 기준으로 필터링할 수 있습니다.

서드파티 통합은 Asana, Jira, Mailchimp, Salesforce, Slack, Teams 등 일반적인 엔터프라이즈 툴 전반을 아우르며, Workspace Studio의 커넥터, webhook, 커스텀 단계를 통해 접근할 수 있습니다.

**Agent Development Kit (ADK)**는 최대한의 제어를 원하는 팀을 위한 프로코드 경로입니다. ADK 에이전트는 Vertex AI Agent Engine에서 호스팅되는 완전 커스텀 구현이지만, Gemini Enterprise를 통해 managed agent와 함께 표시되고 거버넌스됩니다. ADK와 managed agent는 경쟁 관계가 아니라 상호 보완 관계입니다. managed agent는 구성 기반 자율 워크플로의 일반적인 사례를 처리하고, ADK는 맞춤형 오케스트레이션 로직이 필요한 사례를 처리합니다.

빌더를 위한 트레이드오프와 고려사항

에이전트 기반 제품을 구축하거나 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼을 평가하는 팀에게 Gemini managed agents는 관리형 인프라, 거버넌스 도구, Workspace 통합의 매력적인 조합을 제공합니다. 하지만 트레이드오프도 솔직하게 고려해야 합니다.

벤더 종속성은 현실입니다. Antigravity 런타임, Agents API, Agent Gateway는 Google 고유 기술입니다. 이 스택 위에서 구축된 에이전트는 Google Cloud에 실질적으로 결합됩니다. 온프레미스, 하이브리드 클라우드, 멀티 클라우드에서 에이전트를 실행해야 하는 팀에게는 제약이 될 수 있습니다.

데이터 레지던시와 규정 준수 제약은 Google Cloud의 리전 제공 범위에 따라 달라지며, 모든 규제 체계를 충족하지는 못할 수 있습니다. 엄격한 데이터 주권 요건이 있는 팀은 도입 전 리전 가용성을 확인해야 합니다.

모델 유연성은 제한적입니다. managed agent는 Gemini 모델에서 실행됩니다. 특정 워크로드를 다른 최첨단 모델로 라우팅하고 싶거나, 비용 또는 프라이버시 이유로 오픈소스 모델을 실행하고 싶은 조직은 이러한 유연성을 얻기 위해 추가 아키텍처가 필요합니다.

거버넌스는 제약이 아니라 기능입니다. 적절한 조직에서는 엔터프라이즈 IT와 보안 팀이 중앙집중식 거버넌스를 선택사항이 아닌 필수 조건으로 봅니다. 그런 조직에는 Gemini Enterprise의 가시성과 정책 제어가 에이전트 배포에 대한 내부 승인을 더 빠르게 받을 수 있게 해줍니다.

독립적인 오픈소스 AI 코워커나 멀티모델 오케스트레이션 플랫폼을 만드는 팀의 경우, 실질적인 경로는 종종 통합입니다. 핵심 오케스트레이션 로직은 클라우드에 구애받지 않게 유지하면서, Gemini managed agent를 하나의 배포 대상로 취급하는 방식입니다.

Gemini Managed Agents의 경쟁 구도 속 위치

Google의 가장 분명한 강점은 Workspace 통합의 깊이와, 서로 다른 팀이 자신의 역량에 맞는 수준에서 구축할 수 있게 해주는 노코드에서 프로코드까지의 스펙트럼입니다. AWS 대비 가장 분명한 격차는 모델 다양성입니다. Bedrock의 멀티모델 카탈로그는 관리형 인프라를 유지하면서도 더 많은 유연성을 제공합니다.

최종 정리

Gemini managed agents는 Google이 그려낸 "에이전트형 엔터프라이즈" 플랫폼의 가장 완성도 높은 모습입니다. 샌드박스 런타임, 구성 기반 개발자 API, 비즈니스 사용자를 위한 노코드 표면, 퍼스트파티 레퍼런스 에이전트, 중앙집중식 거버넌스, 서드파티 확장을 위한 마켓플레이스까지 — 각 요소가 일관되게 맞물립니다.

엔터프라이즈 구매자에게 진짜 질문은 플랫폼이 유능한지 여부가 아닙니다. 이미 분명히 그렇기 때문입니다. 핵심은 Google Cloud 벤더 종속성, Gemini 전용 모델 지원, 데이터 레지던시 제약이라는 트레이드오프가 자신의 환경에서 수용 가능한가입니다. Google Workspace와 Google Cloud에 이미 많이 투자한 조직이라면 답은 아마도 yes일 것입니다. 모델 유연성이나 하이브리드 클라우드 배포가 필요한 조직이라면, 이 플랫폼의 관리형 편의성에는 신중히 평가해야 할 아키텍처 제약이 따릅니다.

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이것이 Eigent에 의미하는 바

Gemini의 managed agent 아키텍처 — 샌드박스화된 런타임, 거버넌스가 적용된 도구 접근, 에이전트 간 조정 — 는 Eigent가 개방형, 모델 비종속적 기반 위에서 독자적으로 구축해 나가고 있는 인프라적 선택을 보여줍니다. 로드맵에는 managed runtime의 샌드박싱 보장을 반영하는 격리된 에이전트 워크스페이스에 대한 더 깊은 지원과, Gemini, Claude, GPT, 로컬 모델 전반에서 작동하는 멀티 에이전트 오케스트레이션 프로토콜이 포함됩니다. 이를 통해 팀이 엔터프라이즈급 에이전트 조정을 위해 단일 벤더를 선택해야 하는 상황을 피할 수 있습니다.

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자주 묻는 질문

Gemini managed agents란 무엇인가요?

Gemini managed agents는 Google 호스팅 샌드박스 Linux 환경에서 실행되는 자율 AI 에이전트로, Gemini Enterprise Agent Platform의 Managed Agents API를 통해 프로비저닝되고 거버넌스됩니다. 개발자는 도구, 데이터 마운트, 네트워크 정책을 지정해 에이전트를 구성하고, Google이 기반 인프라, 보안, 런타임을 관리합니다.

Managed Agents API는 Gemini API를 직접 사용하는 것과 어떻게 다른가요?

Gemini API를 직접 사용하면 오케스트레이션, tool-calling 로직, 샌드박싱, 거버넌스를 직접 구축해야 합니다. Managed Agents API는 이 모든 인프라를 Google이 처리하는 완전 관리형 런타임(Antigravity harness)을 제공합니다. 그 대신 운영 오버헤드가 줄어드는 만큼 유연성은 일부 감소합니다.

Antigravity harness란 무엇인가요?

Antigravity는 managed agent를 구동하는 Google의 에이전트 실행 런타임입니다. 에이전트별로 Linux 샌드박스를 프로비저닝하여, 에이전트가 Gemini 모델로 추론하고, 코드를 실행하고, 도구를 호출하고, 마운트된 데이터 소스에 접근하고, 다단계 워크플로를 완료할 수 있게 합니다. 이 모든 것은 에이전트 구성에서 정의된 보안 제약 안에서 이루어집니다.

Workspace Studio는 Managed Agents API와 어떻게 다른가요?

Workspace Studio는 비즈니스 사용자가 Gmail, Drive, Docs, Sheets, 서드파티 앱 전반에서 자동화 에이전트를 만들고 공유할 수 있는 노코드/로우코드 인터페이스입니다. Managed Agents API는 샌드박스화된 런타임, 커스텀 도구, 엔터프라이즈 보안 제어를 갖춘 더 복잡한 에이전트를 생성하기 위한 개발자용 API입니다. 둘은 상호 보완적입니다. Workspace Studio는 일상적인 사용자 제작 자동화에, Managed Agents는 백오피스 또는 보안 민감 워크플로에 적합합니다.

Agent Development Kit (ADK)란 무엇인가요?

Agent Development Kit은 Vertex AI Agent Engine에서 호스팅되는 완전 커스텀 AI 에이전트를 구축하기 위한 Google의 프로코드 SDK입니다. ADK 에이전트는 맞춤형 오케스트레이션 로직에 대해 최대 유연성을 제공하지만, 구성 기반 Managed Agents API보다 더 많은 개발 노력이 필요합니다. ADK와 managed agent는 모두 Gemini Enterprise를 통해 거버넌스됩니다.

Managed Agents API는 Gemini 외의 모델도 지원하나요?

아니요. Managed Agents API는 Gemini 3.5 Flash와 Gemini 3.1 Pro를 포함한 Gemini 모델용으로 설계되었습니다. 다른 최첨단 모델이나 오픈소스 모델로 워크로드를 라우팅하려는 팀은 Google의 관리형 스택 외부에 모델 비종속적인 오케스트레이션 계층이 필요합니다.

Gemini Enterprise는 어떤 거버넌스 제어를 제공하나요?

Gemini Enterprise는 관리자가 조직 내 모든 에이전트(Google이 만든 에이전트, 직원이 만든 에이전트, 커스텀 에이전트, 서드파티 에이전트)를 볼 수 있는 중앙 콘솔, 접근 정책 관리, Agent Gateway를 통한 DLP 규칙 적용, 에이전트 활동 감사 기능을 제공합니다. managed agent는 구성 가능한 네트워크 allowlist가 있는 샌드박스 환경에서 실행되므로, 에이전트가 접근할 수 있는 외부 서비스가 제한됩니다.

Gemini Enterprise Agent Platform은 Vertex AI Agent Platform과 같은 것인가요?

네. Google은 Gemini를 엔터프라이즈 AI 스택의 브랜드로 내세우기 위한 더 큰 전략의 일환으로 Vertex AI Agent Platform을 Gemini Enterprise Agent Platform으로 리브랜딩했습니다. 기반 인프라와 API는 동일하며, 브랜딩은 Google이 AI 제품을 Gemini 우산 아래로 통합했음을 반영합니다.