Google Gemini를 사용한 AI 에이전트 구축 방법

"단순한 스크립트"로 시작해 순식간에 미니 제품으로 변모하는 워크플로우를 구축해 본 적이 있다면, AI 에이전트 구축이 인기를 얻는 이유를 이미 알고 있을 것입니다.

견고한 AI 에이전트는 사용자 입력을 받아들이고, 사용 가능한 tools를 호출하며, 적절한 데이터 소스에서 정보를 추출하고, 작업이 완료될 때까지 프로세스를 지속적으로 진행시킬 수 있습니다.

이러한 기술 전환은 이미 가속화되고 있으며, 가트너는 올해 기업 애플리케이션의 40%가 특정 작업용 AI 에이전트를 포함할 것으로 전망합니다.

바로 여기에 Google Gemini가 적합합니다. Gemini API를 통해 Gemini 모델에 접근하면, 응답 초안을 작성하는 간단한 AI 에이전트부터 여러 단계를 거쳐 검사를 실행하고 복잡한 작업을 처리하는 도구 지원 에이전트까지 모든 것을 구축할 수 있습니다.

이 가이드에서는 Google Gemini를 활용한 AI 에이전트 구축 방법을 소개합니다. Google의 Gemini 모델이 에이전트 워크플로우에 실용적인 선택인 이유와, 초기 프롬프트부터 테스트 및 배포 가능한 작동 루프까지 구축하는 과정을 배울 수 있습니다.

AI 에이전트란 무엇인가요?

AI 에이전트는 사용자를 대신해 목표 달성을 위한 행동을 선택하여 작업을 수행하는 시스템으로, 일반적인 챗봇보다 단계별 지침이 적게 필요합니다. 즉, 단순히 응답을 생성하는 것뿐만 아니라 에이전트의 목적, 현재 상황, 사용이 허용된 도구를 바탕으로 다음에 무엇을 할지 결정합니다.

실용적인 접근법은 다음과 같습니다: 챗봇은 답변하고, 에이전트는 실행합니다.

대부분의 현대적 에이전트 설정에는 몇 가지 블록이 포함됩니다:

여기서 다중 에이전트가 등장합니다. 다중 에이전트 시스템에서는 계획 담당 에이전트, 데이터 검색 담당 에이전트, 출력 작성 또는 검증 담당 에이전트 등으로 구성될 수 있습니다. "연구자 + 작가 + QA"처럼 역할이 명확한 작업에서는 이러한 다중 에이전트 상호작용이 효과적일 수 있지만, 동시에 조정 부담과 추가적인 오류 발생 지점을 초래하기도 합니다.

나중에 단일 에이전트 루프로 시작하는 방법을 먼저 확인한 후, 업무량에 실질적인 이점이 있을 때만 확장하는 방식을 살펴보게 될 것입니다.

왜 Google Gemini로 AI 에이전트를 구축해야 할까요?

에이전트에 Google Gemini를 사용하는 데는 여러 장점이 있습니다. 특히 프로토타입에서 실제 제품에서 안정적으로 실행할 수 있는 수준으로 발전시키고자 할 때 더욱 그렇습니다.

✅ Gemini로 AI 에이전트를 구축해야 하는 이유:

내장 tool 사용 및 기능 호출

Gemini는 기능 호출을 지원하므로 에이전트가 외부 기능이 필요한 시점을 판단하고 구조화된 매개변수를 전달할 수 있습니다. 이는 "제 생각엔 답은..."과 "가격 엔드포인트를 호출하여 최신 값을 확인했습니다"의 차이점입니다.

이 기능은 데이터를 가져오거나 작업을 트리거해야 하는 모든 tool 에이전트의 기초가 됩니다.

다단계 일을 위한 긴 컨텍스트

많은 에이전트 워크플로우가 스레드를 잃어 실패합니다. Gemini는 매우 큰 컨텍스트 윈도우를 지원하는 모델을 포함하고 있어, 에이전트가 반복 작업 중 긴 대화, 사양, 로그 또는 코드 스니펫을 작업 메모리에 유지해야 할 때 유용합니다.

예시: Pro 버전의 Gemini는 100만 토큰의 컨텍스트 창을 제공합니다.

텍스트뿐만 아니라 다양한 형태의 "데이터"를 다룰 때의 다중 모드 입력

에이전트가 영원히 일반 텍스트만 다루는 경우는 거의 없습니다. Gemini 모델은 멀티모달 프롬프트를 지원하며, 선택한 통합 경로에 따라 이미지, PDF, 오디오 또는 비디오와 같은 콘텐츠를 포함할 수 있습니다.

이는 파일을 검토하거나 세부 정보를 추출하거나 출력을 원본 자료와 대조하여 검증하는 에이전트를 구축하는 팀에게 중요합니다.

보다 신뢰할 수 있는 응답을 위한 접지 옵션

에이전트가 특정 출처를 기반으로 답변해야 하는 경우, 모델의 일반 지식에만 의존하지 않고 Gemini를 외부 시스템(예: 기업 검색 또는 인덱스된 콘텐츠)에 연결하는 그라운딩 패턴을 사용할 수 있습니다. 이는 AI의 훈련 데이터 및 지식 컷오프 날짜 문제도 해결합니다.

이는 특히 감사 가능성을 중시하고 근거 없는 주장을 줄이려는 제품 팀에 특히 적합합니다.

다양한 오픈소스 프레임워크에 대한 강력한 지원

모든 것을 처음부터 구축하고 싶지 않다면, Gemini는 LangChain 및 LlamaIndex와 같은 오픈소스 프레임워크와 LangGraph와 같은 오케스트레이션 레이어와 함께 일반적으로 사용됩니다.

이를 통해 기본 기능을 재구상하거나 재작성하지 않고도 tool 라우팅과 다단계 흐름을 처리할 수 있는 에이전트를 더 빠르게 구축할 수 있습니다.

실용적인 입력점과 가격대

많은 팀에게 첫 단계는 실험입니다. Google 문서에 따르면 Google AI Studio는 해당 지역에서 무료로 사용 가능하며, Gemini API 자체는 서로 다른 속도 제한을 가진 무료 및 유료 계층을 제공합니다.

이를 통해 신속하게 프로토타입을 제작한 후 에이전트 설계가 안정되면 확장하기가 더 쉬워집니다.

프로토타입에서 통제된 배포까지의 경로

기업용 제어 기능을 원한다면, Google은 Gemini Enterprise 아래 에이전트 플랫폼도 제공합니다. 이는 에이전트를 한 곳에서 배포하고 관리하는 데 중점을 둡니다. 플랫폼 수준에서 Gemini 모델로 구축할 환경이 필요하다면, 해당 스택의 일부인 Agent Builder를 사용할 수 있습니다.

에이전트가 tools를 호출하고 응답을 검증하며 답변을 확인할 수 없을 때 깔끔하게 종료하는 방식을 표준화하면 이 조합이 놀라울 정도로 간단해질 수 있습니다.

Google Gemini 시작하기

Google Gemini를 시작하는 방법이 궁금하신가요? 간단하게 알려드리겠습니다.

주로 안전한 접근 설정과 시스템에 맞는 개발 경로 선택에 관한 내용입니다. 간단한 AI 에이전트를 프로토타이핑하는 경우, Gemini API와 API 키만으로도 빠르게 시작할 수 있습니다.

생산 워크플로우용 에이전트를 구축하는 경우, 첫 단계부터 보안한 키 처리와 명확한 테스트 프로세스를 계획해야 합니다.

✅ Google Gemini 시작 단계는 아래에서 확인해 보세요:

1단계: 필수 조건 확인 및 에이전트 실행 위치 선택

첫 번째 단계는 Google 계정을 사용하여 Google AI Studio를 여는 것입니다. Google은 이를 통해 Gemini API 키와 프로젝트를 관리하기 때문입니다. 이렇게 하면 접근 및 초기 테스트를 위한 깔끔한 시작점을 확보할 수 있습니다.

그런 다음 AI 에이전트가 실행될 위치를 결정하세요. Google의 주요 보안 지침은 API 키를 브라우저나 모바일 코드에 내장하거나 소스 제어에 커밋하는 것을 경고합니다.

비즈니스 워크플로우용 에이전트를 구축할 계획이라면, Gemini API 호출을 백엔드를 통해 라우팅해야 합니다. 이를 통해 접근 제어, 로깅 및 모니터링을 관리할 수 있습니다.

2단계: Gemini API 키 생성 및 보안 설정

Gemini를 AI 에이전트 생성용으로 사용하려면 Google AI Studio 내에서 Gemini API 키를 생성해야 합니다. Google 공식 문서에서 키 생성 및 관리 방법을 안내합니다. 이 키는 계정의 접근 권한과 비용을 제어하므로 운영 환경의 비밀 키처럼 취급해야 합니다.

키 생성 후 에이전트가 실행되는 시스템에 환경 변수로 저장하세요. Google의 마이그레이션 노트에 따르면 현재 SDK는 GEMINI_API_KEY 환경 변수에서 키를 읽을 수 있으며, 이는 비밀 정보를 코드나 공유 파일에서 분리해 줍니다.

이 단계는 개발과 비밀 관리 기능을 분리하여 팀에 도움을 줍니다. 코드를 변경하지 않고도 API 키를 교체할 수 있으며, 명확한 접근 제어가 필요할 때 개발 환경과 운영 환경에 서로 다른 키를 유지할 수 있습니다.

3단계: 공식 Gemini SDK 설치

Google은 Gemini 모델 작업에 공식적이고 즉시 사용 가능한 옵션으로 Google GenAI SDK를 권장하며, Python 및 JavaScript를 포함한 여러 언어를 지원합니다.

Python으로 일하는 경우 google-genai 패키지를 설치하세요. 이 패키지는 Gemini 개발자 API와 Vertex AI API를 모두 지원합니다. 이는 실험 단계로 시작하여 나중에 기업 환경에 더 적합한 환경이 필요한 에이전트를 구축할 때 유용합니다.

JavaScript 또는 TypeScript로 일하는 경우, Google은 프로토타이핑을 위한 @google/genai SDK를 문서화합니다. 프로토타입 단계를 넘어설 때는 API 키를 서버 측에 보관해야 합니다. 이를 통해 클라이언트 코드를 통한 접근 보호 및 유출 방지가 가능합니다.

Gemini로 AI 에이전트 구축하는 단계별 가이드

구글의 Gemini 모델로 AI 에이전트를 구축하는 것은 모듈식 접근법을 따르면 놀라울 정도로 간단합니다. 기본 모델 호출로 시작한 후, 기능 호출을 통해 도구 사용을 추가합니다. 이후 모든 것을 안전하게 결정하고, 실행하고, 중지할 수 있는 루프로 감쌉니다.

이 프로세스를 통해 개발자는 단순한 채팅 에이전트에서 tools를 활용해 복잡한 작업을 수행할 수 있는 정교한 시스템으로 발전시킬 수 있습니다.

✅ 기능 호출 또는 데이터 소스 검색을 통해 외부와 상호작용할 수 있는 기능성 에이전트를 생성하려면 다음 단계를 따르세요:

1단계: 기본 텍스트 생성 설정

사용자 입력을 받아 에이전트 목적에 부합하는 응답을 반환하는 간단한 AI 에이전트로 시작하세요. 첫 번째 단계는 다음을 정의하는 것입니다:

유용한 패턴은 프롬프트를 짧고 명확하게 유지한 후 실제 출력을 확인한 뒤 프롬프트 엔지니어링으로 반복하는 것입니다. Google의 에이전트 개발 지침은 기본적으로 다음과 같습니다 : 간단하게 시작하고, 자주 테스트하며, 진행하면서 프롬프트와 논리를 개선하세요.

✅ 기본 실행 가능한 간단한 Python 예시:

이는 기본적으로 로컬 환경과 Google의 대규모 언어 모델 간에 연결 고리를 설정합니다.

💡 전문가 팁: ClickUp의 Gemini 프롬프트 템플릿을 활용해 프롬프트 엔지니어링을 일관성 있게 유지하세요.

무료 템플릿 받기

ClickUp의 Gemini 프롬프트 템플릿은 즉시 사용 가능한 ClickUp 문서로, 한곳에 모아진 방대한 Gemini 프롬프트 라이브러리를 제공합니다. 이를 통해 아이디어를 신속하게 도출하고 팀의 프롬프트 작성 방식을 표준화할 수 있도록 설계되었습니다.

단일 문서 형태로 존재하므로 공유 프롬프트의 '진실의 원천'처럼 활용할 수 있습니다. 이는 여러 사람이 동일한 에이전트를 위한 프롬프트를 구축할 때 유용하며, 실험 전반에 걸쳐 일관된 입력값, 적은 편차, 빠른 반복 작업을 원할 때 특히 효과적입니다.

🌻 이 템플릿을 좋아할 이유:

• tool 사용 및 기능 호출을 위한 프롬프트 패턴 재사용 구조화된 출력이 필요한 에이전트 구축 시
• 팀 전체에 걸쳐 프롬프트를 표준화하여 동일한 사용자 입력에 대해 더 예측 가능한 응답을 생성하세요.
• 다중 에이전트 시스템용 역할 기반 프롬프트 초안 예: 기획자, 연구원, 검토자 워크플로우
• 에이전트 루프 출시 전 경계 사례를 검증하기 위한 빠른 테스트 프롬프트 생성
• 가벼운 프롬프트 백로그 구축: 제품 및 엔지니어링 팀이 함께 검토, 개선, 승인할 수 있도록

2단계: 도구 사용 및 기능 호출 추가

텍스트 전용 에이전트가 작동하면, 모델이 사용자가 제어하는 코드를 호출할 수 있도록 도구 사용 기능을 추가하세요. Gemini의 기능 호출 기능은 이를 위해 설계되었습니다: 단순히 텍스트를 생성하는 대신, 모델이 기능명과 매개변수를 요청할 수 있어 시스템이 해당 작업을 실행하고 결과를 반환할 수 있습니다.

일반적인 흐름은 다음과 같습니다:

구문 분석으로 인한 골칫거리를 줄이고 싶다면 구조화된 출력(JSON 스키마)을 사용하세요. 이를 통해 모델이 예측 가능하고 타입 안전(type-safe)한 데이터를 반환합니다. 특히 에이전트가 tool 입력을 생성할 때 유용합니다.

✅ 모양을 설정하는 데 도움이 되는 Python 코드입니다:

이 스크립트는 AI가 자체 외부 시스템(이 경우 내부 지원 티켓 데이터베이스)과 상호작용할 수 있는 "능력"을 부여합니다.

3단계: 에이전트 루프 생성

이제 "단일 응답"에서 벗어나 종료 조건에 도달할 때까지 반복할 수 있는 에이전트로 전환합니다. 대부분의 사람들이 "에이전트 모드"라고 할 때 의미하는 바로 이 반복 구조입니다:

프롬프트를 불필요하게 늘리지 않으면서 맥락 유지하기:

여러 에이전트나 다중 에이전트 시스템을 원하시나요? 먼저 하나의 에이전트 루프로 시작한 다음, 책임을 분할하세요(예시: 플래너 에이전트, tools 에이전트, 검토자 에이전트).

Google은 또한 LangGraph 및 CrewAI를 포함하여 이를 더 쉽게 만드는 오픈소스 프레임워크를 강조합니다. 이는 다중 에이전트 상호작용에 대해 원하는 제어 수준에 따라 선택할 수 있습니다.

✅ 실용적인 루프 패턴 예시:

AI는 두뇌(무엇을 할지 결정)이고, 이 Python 루프는 몸(데이터를 가져오는 실제 작업 수행)입니다.

MAX_TURNS = 8은 안전 장치입니다. AI가 혼란스러워 무한 루프 상태로 tools를 계속 호출할 경우, 이 설정은 8회 시도 후 스크립트가 중단되도록 하여 비용과 API 할당량을 절약해 줍니다.

4단계: AI 에이전트 테스트하기

특정 시나리오에서 AI 에이전트가 올바르게 동작하는지 테스트하세요.

세 가지 수준에서 테스트 추가:

실용적인 원칙: 모든 tool 호출을 프로덕션 API처럼 취급하세요. 입력을 검증하고, 출력을 기록하며, 안전하게 실패 처리하세요.

선택 사항: Gemini 에이전트 빌더 또는 오픈소스 프레임워크 사용

모든 것을 수동으로 연결하고 싶지 않다면, Google은 여러 가지 "빌더" 스타일의 경로를 지원합니다:

Gemini를 활용한 AI 에이전트 구축 최고의 실행 방식

비즈니스 워크플로우용 AI 에이전트를 구축할 때는 지능보다 안정성을 우선 최적화하세요. Gemini 3는 모델의 추론 방식과 tools와의 상호작용 방식을 더 세밀하게 제어할 수 있게 합니다. 이를 통해 복잡한 작업과 실제 시스템 전반에서 일관된 행동을 보이는 에이전트를 구축할 수 있습니다.

✅ Gemini로 AI 에이전트를 구축하기 위한 최고의 실행 방식은 다음과 같습니다:

경계를 강제하는 에이전트 사양으로 시작하세요

코드를 작성하기 전에 에이전트의 목적과 종료 조건을 정의하세요. 특히 에이전트가 클라이언트 또는 프로덕션 시스템 전반에 걸쳐 작업을 트리거할 수 있는 경우, 많은 에이전트 프로젝트가 이 단계에서 실패합니다. 팀이 가치를 입증하거나 위험을 통제하지 못할 때 많은 에이전트형 AI 프로젝트가 중단됩니다.

작업에 맞춰 추론 깊이를 조정하세요

Gemini 3는 요청별로 추론 깊이를 조절할 수 있는 사고 수준 제어 기능을 도입했습니다. 플랜 수립 및 디버깅과 같은 지시사항이 많은 단계에서는 고수준 추론을 실행해야 합니다. 반면 심층 분석보다 지연 시간과 비용이 더 중요한 일상적인 단계에서는 저수준 추론을 실행하세요. 이 제어 기능은 LLM의 성능을 균형 있게 조정합니다.

제품 API와 같은 디자인 도구

명확한 이름을 부여하고 매개변수를 엄격하게 유지하여 각 기능의 범위를 좁게 유지하세요. 모델이 잘 정의된 소수의 도구 중에서 선택할 때 함수 호출은 더욱 안정적으로 됩니다. Google의 Gemini 3 콘텐츠 역시 유용한 에이전트 구축의 핵심 요소로 신뢰할 수 있는 도구 호출을 강조합니다.

Keep the tool surface area small and safe

에이전트가 접근할 수 있는 도구와 각 도구가 수행할 수 있는 작업을 제어해야 합니다. 시스템에 권한 검증을 적용하세요. 모든 도구 호출을 입력값과 출력값과 함께 기록하여 오류 발생 시 디버깅하고, 인시던트 발생 시 에이전트의 수행 내용을 입증할 수 있도록 하십시오.

평가를 제품 요구사항으로 취급하십시오

에이전트가 매번 동일한 방식으로 답변을 표현했는지 여부가 아니라, 실제로 작업을 완료했는지 여부를 테스트해야 합니다. 실행할 때마다 에이전트가 올바른 도구를 선택하고 유효한 입력을 전송했는지 확인하세요. 시스템 내에서 올바른 최종 상태로 이어지는지 반드시 확인하십시오.

실제 사용자 요청과 실제 데이터 형식을 기반으로 한 소규모 시나리오 테스트도 실행할 수 있습니다. 양식 작성이나 웹 작업 같은 에이전트 워크플로로는 의도적으로 테스트하지 않으면 경계 사례에서 종종 실패합니다.

중요한 경우 다중 모드 입력을 명시적으로 처리하세요

워크플로우에 PDF, 스크린샷, 오디오 또는 비디오가 포함된다면 에이전트가 각 형식을 해석하는 방식을 계획해야 합니다. Gemini 3 플래시 프리뷰는 다중 모달 입력을 지원하며, 이는 시스템이 혼합 작업 산출물을 처리하는 방식을 단순화하는 데 도움이 됩니다.

첫 구축부터 비용과 지연 시간 제어

요청이 복잡해지면 에이전트 루프가 급속히 증가할 수 있습니다. 에이전트가 무한정 실행되지 않도록 턴 한도와 타임아웃을 설정하고, 실패가 연쇄적으로 발생하지 않도록 시스템 내에서 재시도를 처리하세요.

특히 에이전트가 레코드를 업데이트하거나 하위 워크플로우를 트리거할 때와 같이 되돌릴 수 없는 작업 전에 확인 단계를 추가하세요.

반복적인 단계와 심층적인 추론 단계를 반드시 분리하세요. 이를 통해 일상적인 요청은 빠르게 처리하면서도, 실제로 필요한 소수의 작업에만 복잡한 추론을 할당할 수 있습니다.

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AI 에이전트 구축에 Google Gemini 사용의 한계점

Gemini는 에이전트 구축을 위한 강력한 구성 요소를 제공하지만, 실제 운영 환경에서는 항상 동일한 이유로 실패합니다. 맥락을 잃거나 시스템에서 안전하게 실행할 수 없는 tool을 생성하기 때문입니다. 이러한 한도를 사전에 계획하면 초기 시범 운영 이후 대부분의 예상치 못한 문제를 피할 수 있습니다.

✅ Google Gemini를 활용한 AI 에이전트 구축 시 다음과 같은 한계가 있습니다:

할당량과 속도 제한은 실제 사용에 병목 현상을 일으킬 수 있습니다

Gemini API는 시스템 성능과 공정한 사용을 보호하기 위해 속도 제한을 적용하므로, 테스트 환경에서 작동하는 에이전트도 실제 트래픽에서는 속도가 느려질 수 있습니다. 여러 사용자가 동시에 에이전트를 트리거할 경우를 대비해 배치 처리 및 대기열 설계를 고려해야 합니다.

안전 필터는 무해한 비즈니스 요청을 차단할 수 있습니다

Gemini API에는 내장된 콘텐츠 필터링 기능과 조정 가능한 안전 설정이 포함됩니다. 이러한 필터는 특히 에이전트가 민감한 주제나 사용자 생성 텍스트를 처리할 때 비즈니스 환경에서 무해한 콘텐츠를 차단할 수 있습니다.

안전 설정은 데모 프롬프트뿐만 아니라 실제 프롬프트와 워크플로우에 대해 테스트해야 합니다.

컨텍스트 창은 에이전트가 한 번에 '볼' 수 있는 양의 한도를 설정합니다

모든 Gemini 모델은 토큰 단위로 측정되는 컨텍스트 창을 가지고 있습니다. 이 한도는 단일 요청으로 전송할 수 있는 입력 및 대화 기록의 양을 제한합니다. 이를 초과할 경우 요약하거나 데이터 소스를 검색하는 등의 전략이 필요합니다.

프로토타입을 떠나자마자 키 관리가 위험 요소가 됩니다

에이전트는 지속적으로 실행되어야 하는 경우가 많으며, 이는 API 키가 운영 인프라가 됨을 의미합니다. 키가 유출될 경우 사용량과 비용이 급증할 수 있으며, 의도하지 않은 접근 권한이 노출될 위험이 있습니다.

키를 생산 환경의 비밀 정보처럼 취급하고 클라이언트 측 코드 및 리포지토리에서 제외해야 합니다.

기업 보안 제어는 배포 위치에 의존합니다.

엄격한 네트워크 및 암호화 제어가 필요한 경우, 옵션 세트는 Vertex AI 및 Google 클라우드 제어 기능을 통해 Gemini를 실행하는지에 따라 달라집니다.

Google Cloud는 Vertex AI를 위한 VPC 서비스 제어 및 고객 관리 암호화 키와 같은 기능을 문서화합니다. 이는 규제 대상 워크플로우 및 클라이언트 데이터 처리에 중요합니다.

테스트는 normal 코드보다 어렵습니다. 출력이 다양하기 때문입니다.

코드가 정확하더라도 모델 응답은 실행마다 달라질 수 있습니다. 이는 에이전트가 구조화된 tool 입력값이나 일관된 결정을 생성해야 하는 엄격한 워크플로우를 방해할 수 있습니다. tool 라우팅 테스트의 무작위성을 줄이고 모든 기능 아규먼트를 검증해야 합니다.

또한 테스트는 정확한 문구보다는 시스템이 검증할 수 있는 최종 상태에 집중해야 합니다.

AI 에이전트 구축을 위한 대체 도구: ClickUp

Gemini에서 AI 에이전트를 구축하는 것은 장점이 있지만, 코드 작업이 급격히 늘어날 수 있습니다. 프롬프트와 기능 호출로 시작합니다. 그런 다음 도구 사용을 연결하고, API 키 설정을 처리하며, 에이전트 루프 전반에 걸쳐 컨텍스트를 유지하여 에이전트가 복잡한 작업을 드리프트 없이 완료할 수 있도록 합니다.

팀이 서로 다른 tools를 사용해 워크플로우와 후속 조치를 관리할 때 업무 분산 현상이 이렇게 나타납니다.

이제 여기에 AI 확산 현상을 더해보자. 각 팀마다 서로 다른 AI 도구를 시도하며, 어떤 결과가 신뢰할 수 있는지, 어떤 데이터를 공유해도 안전한지 아무도 확신하지 못한다. Google Gemini로 AI 에이전트를 구축하는 방법을 안다 해도, 결국 결과물보다 관리해야 할 인프라가 더 많아지는 상황에 직면하게 된다.

이때 ClickUp과 같은 통합 AI 작업 공간이 핵심적인 역할을 합니다. 팀은 기존 업무가 진행되는 동일한 작업 공간 내에서 에이전트를 생성하고 실행할 수 있으므로, 에이전트가 별도의 프로토타입에 갇히지 않고 실제 작업, 문서, 대화에서 바로 행동할 수 있습니다.

✅ ClickUp이 AI 에이전트 구축에 적합한 대안으로 작용하는 방법을 살펴보겠습니다:

ClickUp 슈퍼 에이전트로 다단계 일을 원활하게 진행하세요

Gemini로 에이전트를 구축할 때 많은 노력이 오케스트레이션에 투입됩니다. 에이전트의 목적을 정의하고, tools를 선택하며, 루프를 설계하고, 컨텍스트를 깔끔하게 유지해야 합니다.

ClickUp 슈퍼 에이전트는 작업 공간 내에서 인간과 유사한 AI 팀원처럼 작동하므로, 업무가 이미 진행 중인 곳에서 협업할 수 있습니다. AI 에이전트가 접근할 수 있는 도구와 데이터 소스를 제어할 수 있으며, 중요한 결정에 대해서는 사람의 승인을 요청할 수도 있습니다.

ClickUp 슈퍼 에이전트는 보안이 보장되고 상황 인식이 가능하며 환경에 적응합니다. 일정대로 실행되고 트리거에 반응하며 문서 초안 작성, 작업 업데이트, 이메일 발송, 회의 요약 등 실제 업무 수행 능력을 갖추고 있습니다.

이 비디오에서 자세히 알아보기

✅ ClickUp의 슈퍼 에이전트 빌더가 AI 에이전트 구축을 지원하는 방식:

💡 전문가 팁: ClickUp 화이트보드 를 활용하여 슈퍼 에이전트 워크플로우를 구축하기 전에 설계하세요.

슈퍼 에이전트는 명확한 작업과 중단 조건을 부여할 때 가장 효과적입니다. ClickUp 화이트보드를 활용하면 전체 워크플로우를 시각적으로 매핑할 수 있어, 슈퍼 에이전트가 작업 및 업데이트를 처리하기 전에 팀원들과 수행 내용을 합의할 수 있습니다.

• 에이전트 루프 지도: 진입점, 결정점, tools, 종료 조건을 설정하세요
• 슈퍼 에이전트가 변경할 수 있는 항목과 인간의 승인이 필요한 항목의 목록을 작성하세요.
• 최종 워크플로우를 변환하여 팀이 할당하고 추적할 수 있는 작업으로 전환하세요

ClickUp 자동화 에이전트로 반복 가능한 워크플로우 표준화하기

모든 '에이전트'가 고급 추론 능력을 필요로 하는 것은 아닙니다. 많은 팀은 단순히 반복 가능한 실행을 원합니다: 요청 분류, 라우팅, 누락된 정보 요청, 상태 업데이트, 변경 시 업데이트 게시 등이죠. 이러한 작업을 Gemini에서 일일이 새로 구축한다면, 예측 가능한 워크플로우를 위해 코드를 유지 관리하는 데 시간을 낭비하게 됩니다.

ClickUp 자동화 에이전트는 바로 이를 위해 설계되었습니다. 이들은 정의된 트리거와 조건에 따라 특정 위치(리스트, 폴더, 스페이스, 채팅 채널 포함)에서 작업을 수행합니다. 설정된 지식과 tools를 활용하여 사용자의 지시를 따릅니다.

💡 전문가 팁: ClickUp 자동화 를 활용하여 적절한 시점에 ClickUp의 자동 에이전트를 트리거하세요.

Gemini로 에이전트를 구축할 때 확장하기 가장 어려운 부분은 모델이 아닙니다. 바로 신뢰성입니다: 올바른 작업이 매번 정확한 시점에 실행되도록 보장하는 것이죠. ClickUp 자동화는 작업 공간 내에서 이벤트 기반 백본을 제공하므로, 에이전트 워크플로우가 실제 작업 신호(상태 변경, 업데이트, 메시지)를 트리거합니다.

기술 및 제품 팀에게 가장 유용한 패턴은 ClickUp 자동화를 디스패처처럼 활용하는 것입니다:

• 트리거 + 조건을 사용하여 에이전트 실행 시점 결정
• 필요 시 추가 지침을 제공하세요(특히 슈퍼 에이전트의 경우). 이를 통해 에이전트가 해당 상황에 맞는 올바른 컨텍스트로 실행됩니다.
• 워크플로우에 반복 실행이 필요할 때 자동화 빌더에서 '자동 실행 에이전트 시작' 액션을 사용하여 자동 실행 에이전트를 시작하세요.
• 더 유연한 다단계 일이 필요할 때 자동화 트리거와 조건을 활용해 슈퍼 에이전트를 실행하세요(필요 시 자동화별로 추가 지침을 추가할 수 있음).
• 채널에 채팅 메시지가 게시될 때 에이전트를 실행하여 요청이 실제로 발생하는 곳에서 접수 및 분류가 이루어지도록 합니다.
• 동일한 워크플로우 위치(리스트, 폴더, 스페이스, 채팅 채널)에서 동일한 자동화 로직을 재사용하여 팀 간 에이전트 실행 일관성 유지

ClickUp Ambient Answers로 채팅에서 반복되는 질문에 답변하기

바쁜 제품 및 엔지니어링 팀에서는 매주 같은 질문이 반복됩니다. 범위가 어떻게 변경되었는지, 무엇이 블록된 상태인지, 최신 결정 사항은 무엇인지, 현재 프로세스 버전은 어디에 있는지 등입니다. 사람들은 검색보다 빠르기 때문에 채팅으로 질문하며, 답변은 종종 작업과 문서에서 현재 시점의 사실에 달려 있습니다.

ClickUp Ambient Answers는 채팅 채널 내에서 작동하며 컨텍스트를 인식한 답변을 제공합니다. 채팅 내 Q&A 스타일 요청을 위해 설계되어 팀원이 수동으로 링크나 요약본을 찾아볼 필요 없이 답변을 얻을 수 있습니다.

✅ ClickUp Ambient Answers가 제공하는 도움:

💡 전문가 팁: ClickUp 채팅 을 활용하여 ClickUp 앰비언트 답변의 신뢰도를 높이세요.

챗 채널이 실제 업무 맥락과 연결된 상태를 유지할수록 앰비언트 앤서스의 성능이 향상됩니다. ClickUp 채팅은 메시지를 작업으로 전환하고, AI를 활용한 스레드 요약, 관련 업무에 대화 내용을 고정하는 기능을 지원합니다.

• 반복 요청을 연결된 작업으로 전환하여 "답변"이 추적 가능한 작업 항목이 되도록 하세요
• 프로세스 업데이트에는 채널 게시글을 활용하여 키 맥락을 나중에 쉽게 참조할 수 있도록 하세요
• 채널 범위를 좁게 유지하세요(단일 제품 영역 또는 단일 워크플로우). 이렇게 하면 에이전트의 응답이 일관성을 유지합니다.
• 긴 스레드에 AI 요약 기능을 활용하여 이해관계자들이 모든 것을 다시 읽지 않고도 상황을 파악할 수 있도록 지원하세요.

ClickUp Brain으로 AI 에이전트 설정 가속화

AI 에이전트 구축을 시작할 때는 작업 환경을 설정하고 명확한 업무 정의를 수립해야 합니다. 또한 신뢰할 수 있는 원자료와 출력을 실제 작업 항목으로 전환하는 깔끔한 방법이 필요합니다. 코드로 먼저 이 작업을 수행하면 가치를 입증하기 전에 스캐폴딩에 시간을 낭비하게 됩니다.

ClickUp Brain은 하나의 작업 공간 내에서 여러 빌딩 블록을 제공하여 설정 단계를 단축합니다. 답변을 추출하고, 답변을 작업으로 변환하며, 회의를 요약 및 실행 항목으로 전환할 수 있습니다.

이러한 기능은 에이전트의 업무를 정의하고 팀이 실행할 수 있는 구조화된 출력을 생성하는 데 도움이 됩니다.

✅ ClickUp Brain이 AI 에이전트 작업에 도움을 주는 방법은 다음과 같습니다:

💡 프로 팁: ClickUp Brain MAX 를 활용하여 AI 에이전트 워크플로우를 설계하고 검증하세요

ClickUp Brain MAX는 AI 에이전트에 대한 대략적인 아이디어를 실제 배포 가능한 워크플로우로 전환하는 데 도움을 줍니다. 전체 에이전트 루프를 먼저 작성하는 대신 Brain MAX를 사용하여 에이전트의 목적을 정의하고 도구 단계를 매핑할 수 있습니다. 이후 사용자가 실제로 사용할 언어로 동일한 언어를 사용하여 극한 상황을 테스트하세요.

• Talk to Text로 요구사항을 빠르게 포착하세요 복잡한 이해관계자 요청을 말로 입력하면 단계별 실행 플랜, tool 호출, 종료 조건이 포함된 체계적인 에이전트 플랜으로 변환됩니다.
• 프롬프트와 도구 지침을 확정하기 전에 작업 공간에서 최신 사양, 의사 결정 노트 및 작업 업데이트를 가져와 Enterprise Search 로 컨텍스트를 검증하세요.
• ClickUp Brain MAX에 에지 케이스와 실패 시나리오 생성을 요청하여 에이전트 흐름을 스트레스 테스트한 후, 해당 사례를 깔끔하게 처리하도록 프롬프트와 tool 규칙을 재작성하세요.
• 다양한 AI 모델 간 전환 (ChatGPT, Claude 또는 Gemini)을 통해 요구 사항에 따라 다른 출력 생성

ClickUp으로 AI 에이전트 더 빠르게 구축하고 실행하기

Google Gemini는 자체 코드베이스에서 맞춤형 로직과 도구 제어가 필요할 때 AI 에이전트를 구축할 수 있는 확실한 방법을 제공합니다. 목표를 정의하고, 함수 호출을 통해 도구를 연결하며, 실제 워크플로우에서 에이전트가 안정적으로 동작할 때까지 반복합니다.

비즈니스가 확장될수록 진정한 부담은 실행 단계로 이동합니다. 에이전트 작업이 과제, 문서, 의사 결정 및 팀 책임과 지속적으로 연결되어야 합니다. 특히 에이전트를 구축하고 배포 단계에 가깝게 유지하는 노코드 방식을 원할 때 ClickUp이 실용적인 선택지가 됩니다.

팀 간 AI 에이전트 워크플로우의 일관성을 유지하려면 작업을 한곳에 중앙 집중화하세요. 지금 바로 ClickUp에 무료로 가입하세요 ✅.