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도구활용 중급 2026-04-25
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Google, Vertex AI를 'Gemini Enterprise Agent Platform'으로 통합: 200개 모델·A2A 프로토콜 포함

Google, Vertex AI를 ‘Gemini Enterprise Agent Platform’으로 통합: 200개 모델·A2A 프로토콜 포함

Google이 2026년 4월 24일 Cloud Next 2026에서 Gemini Enterprise Agent Platform을 공개했다. 기존 Vertex AI를 흡수해 모델 선택, 빌딩, 에이전트 오케스트레이션, DevOps, 보안, 거버넌스를 하나의 통합 평면으로 묶는 구조다. 200개 이상 모델 액세스, 에이전트 간 통신 표준(A2A), Workspace Studio 등이 한 플랫폼 안에 들어왔다.

발표의 핵심

Google Cloud 공식 블로그에 따르면 이번 통합은 두 가지 의미가 크다. 첫째, Vertex AI가 단독 서비스로는 사실상 끝나고 향후 Vertex 로드맵은 Agent Platform 안에서 제공된다. 즉, 기업 고객 입장에서 “어떤 SKU를 골라야 하나”라는 혼란을 줄이는 작업이다. 둘째, Model Garden을 통해 Gemini 3.1 Pro, Gemini 3.1 Flash Image, Lyria 3 같은 자체 모델뿐 아니라 Gemma 4 같은 오픈 모델까지 200개 이상 모델에 직접 접근할 수 있게 됐다.

모듈역할
Model Garden200+ 모델 카탈로그·선택·튜닝
Agent Builder에이전틱 워크플로우 빌드
Agent Integration외부 시스템·SaaS 연결
Agent DevOps배포, 모니터링, 평가
Workspace StudioGoogle Workspace 안에서 에이전트 사용
A2A 프로토콜에이전트 간 표준 통신 규약

출처: Google Cloud Blog 2026-04-24, Cloud Next 2026 Wrap Up 2026-04-24.

왜 이 시점인가

Google의 의도는 두 갈래다. 첫째, OpenAI Operator, Anthropic Claude 컨슈머 커넥터가 거의 같은 시점에 발표되면서 에이전트 시장이 본격 경쟁 국면에 들어섰다. The Next Web은 “Google이 OpenAI·Anthropic을 상대로 풀스택 베팅을 던졌다”고 평가했다. 둘째, 같은 날 발표된 Anthropic 400억 달러 추가 투자도 흐름의 일부다. Google은 자체 모델(Gemini)과 외부 파트너(Anthropic Claude) 두 갈래를 통합 플랫폼 안에서 제공하는 그림을 그리고 있다.

엔터프라이즈 측면에서 결정적 데이터는 Google AI Agent Trends 보고서다. 비즈니스 팀의 89%가 이미 AI 에이전트를 사용 중이고, 가장 흔한 사용처는 고객서비스(49%), 마케팅(46%), 보안 운영(46%), IT 지원(45%)이다. 즉, “도입할까?”가 아니라 “어떤 플랫폼에서 운영할까?”가 결정의 무게중심이 된 시점이다.

긍정적 시각

엔터프라이즈 AI 도입 관점에서는 우호적이다. Vertex AI 시절 “모델은 좋은데 운영·보안·거버넌스 도구가 분산돼 있다”는 불만이 컸는데, Agent Platform은 이를 한 평면으로 모은다. Accenture가 같은 날 Google Cloud와 파트너십 확대를 발표하면서 “글로벌 엔터프라이즈 에이전트 전환을 가속화한다”고 밝힌 것도 SI 진영에서 도입을 늘릴 수 있다는 신호다.

A2A(에이전트 간 통신) 프로토콜이 표준화 흐름에 합류한 것도 주목 포인트다. 한 회사 안에 여러 에이전트(영업, 보안, 데이터)가 있을 때 서로 정형화된 메시지로 협업하는 구조가 표준화되면, 기업이 멀티 벤더 에이전트를 묶어 쓰는 것이 쉬워진다.

부정적 시각

회의적 시각도 있다. 첫째, 200개 모델 액세스가 실제로 의미 있게 운영되려면 모델별 거버넌스(데이터 처리, 라이선스, 책임소재)가 분리돼야 하는데, 이 부분은 Google Cloud가 이번 발표에서 충분히 자세하게 다루지 않았다. Virtualization Review는 “어떤 모델이 어떤 데이터로 학습됐고, 그 결과물에 대한 책임을 어떻게 배분할 것인지”가 도입 의사결정의 실제 변수라고 짚었다.

둘째, OpenAI·Anthropic·AWS Bedrock과의 차별점이 마케팅 메시지 수준에서는 명확하지만 실제 도입 단계에서는 모델 성능·가격·통합 깊이가 결정한다. The Next Web은 “Google의 풀스택 메시지가 호소력 있지만, 엔터프라이즈는 이미 멀티 클라우드 기반으로 모델을 분산하고 있어 단일 플랫폼 락인이 어렵다”고 분석했다.

앞으로 지켜볼 점

단기로는 ① Vertex AI 기존 고객의 마이그레이션 일정과 가격 변동, ② Workspace Studio가 Google Workspace 사용자에게 어떤 식으로 노출되는지가 관전 포인트다. 중기로는 A2A 프로토콜이 OpenAI·Anthropic·AWS와 실제 호환되는 표준으로 자리잡을지, 그리고 한국 기업(삼성SDS, LG CNS, SK C&C 등)이 Agent Platform을 어떤 SI 모델로 채택할지가 흐름의 분기점이다.

출처 및 참고 자료

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